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每日一题——LRU缓存机制的C语言实现详解

news 来源：原创 2025/9/14 13:25:19

LRU缓存机制的C语言实现详解

- 参考
- 1. 数据结构设计
- - 双向链表节点
  - 哈希表节点
  - 哈希表
  - LRU缓存结构
- 2. 初始化哈希表和双向链表
- - 哈希函数
  - 初始化哈希表
  - 初始化双向链表
  - 创建LRU缓存
- 3. 更新双向链表
- 4. 实现Get操作
- 5. 实现Put操作
- - 更新节点值
  - 删除最久未使用节点
  - 插入或更新节点
- 6. 释放缓存
- - 释放双向链表
  - 释放哈希表
  - 释放LRU缓存
- 7. 完整代码及测试
- - 测试用例
  - 输出结果
- 总结

参考

建议先参考下面的视频

在这里插入图片描述

1. 数据结构设计

双向链表节点

typedef struct DulNode {int key;           // 缓存项的键int value;         // 缓存项的值struct DulNode* pre;  // 前驱节点指针struct DulNode* next; // 后继节点指针
} DulNode;

作用：维护缓存项的使用顺序，最近访问的节点靠近链表头部，未使用的节点靠近尾部。

哈希表节点

typedef struct HashTableNode {DulNode* node;          // 指向双向链表中的节点struct HashTableNode* next; // 处理哈希冲突的链表指针
} HashTableNode;

作用：通过哈希表快速定位缓存项，键为key，值为对应的双向链表节点。

哈希表

typedef struct HashTable {int capacity;         // 哈希表容量（桶数量）hash_cal_f hash_func; // 哈希函数指针HashTableNode** bucket; // 桶数组（存储链表头节点）
} HashTable;

作用：以O(1)时间复杂度查找键是否存在，结合双向链表实现LRU策略。

LRU缓存结构

typedef struct {int cur_node;       // 当前缓存中的节点数HashTable* hash_table; // 哈希表DulNode* head;      // 双向链表头节点（哨兵）DulNode* tail;      // 双向链表尾节点（哨兵）
} Solution;

作用：整合哈希表和双向链表，封装LRU缓存的核心操作。

2. 初始化哈希表和双向链表

哈希函数

int hash_cal(int capacity, int val) {return val % capacity; // 简单取模哈希
}

设计意图：将键值映射到哈希表的桶索引，均匀分布以减少冲突。

初始化哈希表

void InitHashTable(Solution* lruCache, int capacity) {HashTable* hash_table = malloc(sizeof(HashTable));hash_table->capacity = capacity;hash_table->hash_func = hash_cal;hash_table->bucket = calloc(capacity, sizeof(HashTableNode*));lruCache->hash_table = hash_table;
}

关键点：动态分配桶数组并初始化为NULL，避免野指针问题。

初始化双向链表

void InitDoubleList(Solution* lruCache) {// 创建头尾哨兵节点并连接成环lruCache->head = (DulNode*)malloc(sizeof(DulNode));lruCache->tail = (DulNode*)malloc(sizeof(DulNode));lruCache->head->pre = lruCache->tail;lruCache->head->next = lruCache->tail;lruCache->tail->pre = lruCache->head;lruCache->tail->next = lruCache->head;
}

设计优势：哨兵节点简化链表操作，无需处理头尾边界条件。

创建LRU缓存

Solution* SolutionCreate(int capacity) {Solution* lruCache = malloc(sizeof(Solution));lruCache->cur_node = 0;InitHashTable(lruCache, capacity);InitDoubleList(lruCache);return lruCache;
}

流程：分配内存后，初始化哈希表和双向链表。

3. 更新双向链表

void DulLinkLinkUpdateNode(DulNode* head, DulNode* node) {if (node->pre == head) return; // 已在头部无需处理// 摘除节点node->pre->next = node->next;node->next->pre = node->pre;// 插入到头部node->pre = head;node->next = head->next;head->next->pre = node;head->next = node;
}

作用：将节点移动到链表头部，表示最近被访问。

4. 实现Get操作

int SolutionGet(Solution* obj, int key) {if (obj->cur_node == 0) return -1;int h_index = obj->hash_table->hash_func(obj->hash_table->capacity, key);HashTableNode* hash_node = obj->hash_table->bucket[h_index];// 遍历哈希冲突链表while (hash_node && hash_node->node->key != key) hash_node = hash_node->next;if (hash_node) {DulLinkLinkUpdateNode(obj->head, hash_node->node); // 更新链表return hash_node->node->value;}return -1;
}

时间复杂度：O(1)（哈希表平均情况）。

5. 实现Put操作

更新节点值

void LRUCacheUpdateNode(Solution* obj, int key, int value) {// 查找并更新值，随后移动节点到头部int h_index = obj->hash_table->hash_func(obj->hash_table->capacity, key);HashTableNode* hash_node = obj->hash_table->bucket[h_index];while (hash_node && hash_node->node->key != key) hash_node = hash_node->next;if (hash_node) {hash_node->node->value = value;DulLinkLinkUpdateNode(obj->head, hash_node->node);}
}

删除最久未使用节点

void LRUCacheDelLastNode(Solution* obj) {DulNode* del_node = obj->tail->pre; // 尾节点的前驱为LRU节点// 从哈希表中删除int h_index = obj->hash_table->hash_func(obj->hash_table->capacity, del_node->key);HashTableNode *pre = NULL, *cur = obj->hash_table->bucket[h_index];while (cur && cur->node->key != del_node->key) {pre = cur;cur = cur->next;}if (cur) {if (pre) pre->next = cur->next;else obj->hash_table->bucket[h_index] = cur->next;free(cur);}// 从链表中删除del_node->pre->next = del_node->next;del_node->next->pre = del_node->pre;free(del_node);obj->cur_node--;
}

插入或更新节点

void SolutionPut(Solution* obj, int key, int value) {if (obj->cur_node >= obj->hash_table->capacity)LRUCacheDelLastNode(obj); // 缓存满时删除LRU节点if (SolutionGet(obj, key) != -1) { // Key存在则更新LRUCacheUpdateNode(obj, key, value);return;}// 创建新节点并插入链表头部DulNode* new_dul_node = malloc(sizeof(DulNode));new_dul_node->key = key;new_dul_node->value = value;new_dul_node->pre = obj->head;new_dul_node->next = obj->head->next;obj->head->next->pre = new_dul_node;obj->head->next = new_dul_node;// 插入哈希表HashTableNode* new_hash_node = malloc(sizeof(HashTableNode));new_hash_node->node = new_dul_node;int h_index = obj->hash_table->hash_func(obj->hash_table->capacity, key);new_hash_node->next = obj->hash_table->bucket[h_index];obj->hash_table->bucket[h_index] = new_hash_node; // 头插法obj->cur_node++;
}

6. 释放缓存

释放双向链表

void DulLinkLinkFree(DulNode* head) {DulNode* cur = head->next;while (cur != head) {DulNode* tmp = cur;cur = cur->next;free(tmp);}free(head->pre); // 释放尾节点free(head);
}

释放哈希表

void HashTableNodeFree(Solution* obj) {for (int i = 0; i < obj->hash_table->capacity; i++) {HashTableNode* cur = obj->hash_table->bucket[i];while (cur) {HashTableNode* tmp = cur;cur = cur->next;free(tmp);}}free(obj->hash_table->bucket);
}

释放LRU缓存

void SolutionFree(Solution* obj) {DulLinkLinkFree(obj->head);HashTableNodeFree(obj);free(obj->hash_table);free(obj);
}

7. 完整代码及测试

测试用例

int main() {Solution* cache = SolutionCreate(2);SolutionPut(cache, 1, 1);SolutionPut(cache, 2, 2);printf("Get(1) -> %d\n", SolutionGet(cache, 1)); // 1SolutionPut(cache, 3, 3); // 淘汰2printf("Get(2) -> %d\n", SolutionGet(cache, 2)); // -1SolutionFree(cache);return 0;
}

输出结果

Get(1) -> 1
Get(2) -> -1

总结

核心机制：通过双向链表维护访问顺序，哈希表实现快速查找。
时间复杂度：Get和Put操作均摊时间复杂度为O(1)。
优化点：哈希表采用链地址法处理冲突，双向链表使用哨兵节点简化操作。
适用场景：高频访问的缓存系统，需快速淘汰最久未使用数据。
反正以我的能力远远不能解决问题。还是只能勉强把代码看懂。这题还是很难得，感觉没有一天时间，完全搞不定。放弃了，放弃了。

每日一题——LRU缓存机制的C语言实现详解

LRU缓存机制的C语言实现详解参考1. 数据结构设计双向链表节点哈希表节点哈希表LRU缓存结构 2. 初始化哈希表和双向链表哈希函数初始化哈希表初始化双向链表创建LRU缓存 3. 更新双向链表4. 实现Get操作5. 实现Put操作更新节点值删除最久未使用节点插入或更新节点 6. 释放缓存释…...

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