1. 什么是LRU缓存？
LRU缓存是一种基于最近访问原则的缓存策略。它的核心思想是，当缓存空间满时，优先淘汰最近最少使用的数据。这种策略的好处是，可以保留最常访问的数据，提高缓存命中率，从而提高系统性能。
2. LRU缓存的实现原理
LRU缓存的实现可以借助哈希表和双向链表。哈希表用于快速查找缓存中的数据，而双向链表用于维护数据的访问顺序。每当访问一个数据时，如果数据已经存在于缓存中，将其移动到链表的头部；如果数据不存在于缓存中，将其添加到链表的头部。当缓存空间满时，淘汰链表尾部的数据即可。
3. LRU缓存的实现步骤
- 初始化缓存大小和哈希表
- 访问数据时，检查哈希表中是否存在该数据
- 如果存在，将数据移动到链表头部
- 如果不存在，将数据添加到链表头部，并在哈希表中添加对应的键值对
- 如果缓存已满，删除链表尾部的数据，并在哈希表中删除对应的键值对
4.具体实现
public class LRUCache { //链表存储键值对(旧数据靠链表尾) class Node { int key; int value; Node prev; Node next; public Node(int key, int value) { this.key = key; this.value = value; } } //缓存大小 private int capacity; //缓存 private Map cache; //头指针 private Node head; //尾指针组成双向链表 private Node tail; //初始化缓存 public LRUCache(int capacity) { this.capacity = capacity; this.cache = new HashMap<>(); this.head = new Node(0, 0); this.tail = new Node(0, 0); head.next = tail; tail.next = head; } //获取缓存数据 public int get(int key) { if (cache.containsKey(key)) { Node node = cache.get(key); //更新数据(把该数据放到链表头) removeNode(node); addToHead(node); return node.value; } //不存在则返回-1 return -1; } //存放数据 public void put(int key, int value) { //包含则更新，不然新增 if (cache.containsKey(key)) { Node node = cache.get(key); node.value = value; //更新数据 removeNode(node); addToHead(node); } else { //大于容量,则删除最后一个值(最不经常使用的数据) if (cache.size() == capacity) { Node tailPrev = tail.prev; removeNode(tailPrev); cache.remove(tailPrev.key); } Node newNode = new Node(key, value); cache.put(key, newNode); addToHead(newNode); } } //删除链表节点 private void removeNode(Node node) { Node prevNode = node.prev; Node nextNode = node.next; prevNode.next = nextNode; nextNode.prev = prevNode; } //头部插入节点 private void addToHead(Node node) { Node nextNode = head.next; head.next = node; node.prev = head; node.next = nextNode; nextNode.prev = node; }} 来源地址：https://blog.csdn.net/DU9999999/article/details/133036160
