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【Hot 100】 146. LRU 缓存

news 来源：原创 2025/7/18 12:23:05

引言
LRU 缓存
- 官方解题
- LRU实现
- 📌 实现步骤分解
- - 步骤 1：定义双向链表节点
  - 步骤 2：创建伪头尾节点（关键设计）
  - 步骤 3：实现链表基础操作
  - - 操作 1：添加节点到头部
    - 操作 2：移除任意节点
  - 步骤 4：实现关键组合操作
  - - 操作 3：移动节点到头部（访问时调用）
    - 操作 4：移除尾部节点（淘汰时调用）
  - 步骤 5：初始化缓存结构
  - 步骤 6：实现 get 操作
  - 步骤 7：实现 put 操作
- 🔑 关键设计验证点
- 🚀 完整实现代码
- 💡 实现要点总结

请添加图片描述

🙋‍♂️ 作者：海码007
📜 专栏：算法专栏
💥 标题：【Hot 100】 146. LRU 缓存
❣️ 寄语：书到用时方恨少，事非经过不知难！

引言

这题好像几年前就是hard。后面变成medium了。感觉就是普通人只做1～2遍，都不能独立记住整个实现过程。做到第3遍时大概能记得思路开始独立写代码了，但是会遇到各种问题不能bug free的AC掉。需要练很多遍才能真的在面试中写对的。这题应该就是靠代码功底的，看能不能现场写出bug free或者能debug出来。

上面的这个是别人写的评论，看着确实是这么回事。今天能把这道题写完就算ok了。这个相当于设计一个类了。

LRU 缓存

🎈 题目链接：
🎈 做题状态：

官方解题

这道题涉及的知识面确实比较多，第一次做的话不容易ac。可以多写几次。

struct DLinkedNode {int key, value;DLinkedNode* prev;DLinkedNode* next;DLinkedNode() : key(0), value(0), prev(nullptr), next(nullptr) {}DLinkedNode(int _key, int _value) : key(_key), value(_value), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};class LRUCache {
private:unordered_map<int, DLinkedNode*> cache;DLinkedNode* head;DLinkedNode* tail;int size;int capacity;public:LRUCache(int _capacity) : capacity(_capacity), size(0) {// 使用伪头部和伪尾部节点head = new DLinkedNode();tail = new DLinkedNode();head->next = tail;tail->prev = head;}int get(int key) {// 判断当前key是否存在if (!cache.count(key)){return -1;}// 通过哈希表快速的找到节点DLinkedNode* node = cache[key];moveToHead(node);return node->value;}void put(int key, int value) {// 判断当前key是否存在if (!cache.count(key)){// 不存在，则创建一个新节点DLinkedNode* node = new DLinkedNode(key, value);// 将其添加到哈希表中cache[key] = node;// 将新的节点添加到双向链表的头部，因为是新使用的addToHead(node);++size;// 判断当前链表大小是否超过容量，如果超出容量，则需要删除尾部节点if (size > capacity){DLinkedNode* removed = removedTail();cache.erase(removed->key);delete removed;--size;}}else{// 如果当前key存在，先通过哈希表定位，再修改value，并移动到头部DLinkedNode* node = cache[key];node->value = value;moveToHead(node);}}// 将节点添加到头部void addToHead(DLinkedNode* node){node->prev = head;node->next = head->next;head->next->prev = node;head->next = node;}// 移除节点（不释放节点内存）void removeNode(DLinkedNode* node){node->prev->next = node->next;node->next->prev = node->prev;}// 将节点移动到头部void moveToHead(DLinkedNode* node){removeNode(node);addToHead(node);}// 将移除的节点返回给外部进行处理释放DLinkedNode* removedTail(){DLinkedNode* node = tail->prev;removeNode(node);return node;}
};/*** Your LRUCache object will be instantiated and called as such:* LRUCache* obj = new LRUCache(capacity);* int param_1 = obj->get(key);* obj->put(key,value);*/

LRU实现

我将把 LRU 缓存的实现拆解为 7 个清晰的步骤，并配以关键代码片段。让我们像搭积木一样逐步构建这个数据结构：

📌 实现步骤分解

步骤 1：定义双向链表节点

目的：创建存储数据的基本单元

struct Node {int key;        // 用于删除尾节点时反向查找哈希表int value;Node* prev;Node* next;Node(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};

步骤 2：创建伪头尾节点（关键设计）

目的：消除边界条件判断，简化链表操作

class LRUCache {
private:Node* dummyHead; // 永远指向虚拟头部节点Node* dummyTail; // 永远指向虚拟尾部节点// 初始化伪头尾dummyHead = new Node(-1, -1);dummyTail = new Node(-1, -1);dummyHead->next = dummyTail;dummyTail->prev = dummyHead;

步骤 3：实现链表基础操作

操作 1：添加节点到头部

void addToHead(Node* node) {// 新节点的前后指针node->prev = dummyHead;node->next = dummyHead->next;// 调整原有链接dummyHead->next->prev = node;dummyHead->next = node;
}

操作 2：移除任意节点

void removeNode(Node* node) {node->prev->next = node->next;node->next->prev = node->prev;
}

步骤 4：实现关键组合操作

操作 3：移动节点到头部（访问时调用）

void moveToHead(Node* node) {removeNode(node);  // 从当前位置移除addToHead(node);   // 添加到头部
}

操作 4：移除尾部节点（淘汰时调用）

Node* removeTail() {Node* node = dummyTail->prev; // 真实尾节点removeNode(node);return node;
}

步骤 5：初始化缓存结构

class LRUCache {
private:unordered_map<int, Node*> cache; // 哈希表int capacity;                    // 容量限制public:LRUCache(int cap) : capacity(cap) {// 初始化伪头尾（见步骤2）}
};

步骤 6：实现 get 操作

int get(int key) {if (!cache.count(key)) return -1; // 未命中Node* node = cache[key];moveToHead(node);    // 更新为最近使用return node->value;
}

步骤 7：实现 put 操作

void put(int key, int value) {if (cache.count(key)) { // 已存在Node* node = cache[key];node->value = value;    // 更新值moveToHead(node);       // 设为最新} else {                   // 新增数据Node* node = new Node(key, value);cache[key] = node;      // 记录到哈希表addToHead(node);        // 添加到链表if (cache.size() > capacity) {Node* removed = removeTail();  // 淘汰最旧cache.erase(removed->key);     // 从哈希表删除delete removed;                // 释放内存}}
}

🔑 关键设计验证点

测试场景	预期操作	验证方法
缓存未满时插入	新节点添加到头部	检查链表头部是否为最新节点
缓存已满时插入	淘汰尾节点后添加新节点到头部	检查链表长度是否保持 capacity
访问已有节点	节点被移动到头部	执行get后检查节点位置
更新已有节点的值	值被更新且节点移到头部	检查值变化和节点位置

🚀 完整实现代码

#include <unordered_map>
using namespace std;struct Node {int key, value;Node *prev, *next;Node(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};class LRUCache {
private:unordered_map<int, Node*> cache;Node *dummyHead, *dummyTail;int capacity;void addToHead(Node* node) {node->prev = dummyHead;node->next = dummyHead->next;dummyHead->next->prev = node;dummyHead->next = node;}void removeNode(Node* node) {node->prev->next = node->next;node->next->prev = node->prev;}void moveToHead(Node* node) {removeNode(node);addToHead(node);}Node* removeTail() {Node* node = dummyTail->prev;removeNode(node);return node;}public:LRUCache(int cap) : capacity(cap) {dummyHead = new Node(-1, -1);dummyTail = new Node(-1, -1);dummyHead->next = dummyTail;dummyTail->prev = dummyHead;}int get(int key) {if (!cache.count(key)) return -1;Node* node = cache[key];moveToHead(node);return node->value;}void put(int key, int value) {if (cache.count(key)) {Node* node = cache[key];node->value = value;moveToHead(node);} else {Node* node = new Node(key, value);cache[key] = node;addToHead(node);if (cache.size() > capacity) {Node* removed = removeTail();cache.erase(removed->key);delete removed;}}}
};

💡 实现要点总结

双数据结构协作：
- 哈希表：O(1) 时间查找
- 双向链表：维护访问顺序
伪节点的妙用：
- 消除头尾节点的特殊判断
- 统一所有节点的操作逻辑
操作原子化：
- 将链表操作分解为独立方法
- 提高代码可读性和可维护性
内存管理：
- 淘汰节点时需手动释放内存
- 插入新节点时动态分配内存

通过这种分步实现方式，可以更清晰地理解每个组件的作用，也便于在开发过程中逐步测试验证每个功能的正确性。

【Hot 100】 146. LRU 缓存

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编程日记 2025/7/10 3:04:56

Linux53 百度网盘运行(下载devtoolset11后仍提示stdc++3.0.29缺失计划用docker容器隔离运行，计划后续再看)

算了放弃都用到docker了计划先看看系统服务后续再研究吧百度网盘运行(下载devtoolset11后仍提示stdc3.0.29缺失计划用docker容器隔离运行但是由于系统服务未扎实，计划后续再看重新下了el7的版本刚才已启动成功单输入xlock不启动切换用户也不启动 …...

编程日记 2025/7/16 7:06:23

ASP.NET MVC 入门与提高指南八

45. 神经形态计算与 MVC 应用性能革新 45.1 神经形态计算概念神经形态计算是借鉴生物神经系统的结构和工作原理来设计计算系统。它模仿人脑神经元和突触的工作方式，具备低功耗、高并行性和自适应学习等特性，能在处理复杂感知和认知任务时展现出卓越的…...

编程日记 2025/6/29 5:16:02

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