答案：C++实现LRU缓存需结合哈希表和双向链表，利用unordered_map实现O(1)查找，list或自定义双向链表维护访问顺序，通过splice操作将最近访问节点移至头部，容量超限时删除尾部节点，兼顾效率与简洁性。
LRU（Least Recently Used）缓存是一种常见的缓存淘汰策略，核心思想是：当缓存满时，优先淘汰最久未使用的数据。C++中实现LRU缓存通常结合哈希表和双向链表，以达到O(1)的查找、插入和删除效率。
基本结构设计
一个高效的LRU缓存需要两个关键组件：
哈希表（unordered_map）：用于快速定位缓存中的键值对，键为key，值为指向链表节点的指针。双向链表（list或自定义）：维护访问顺序，最近使用的放在链表头部，最久未使用的位于尾部。
每次访问某个key时，将其对应节点移到链表头部；当缓存容量超限时，删除尾部节点。
使用STL实现简易LRU
借助C++标准库的std::list和std::unordered_map，可以简洁地实现LRU缓存。
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示例代码如下：
#include #include #includeclass LRUCache {private:int capacity;std::list<std::pair> cacheList; // 存储 key-value 对std::unordered_map<int, std::list<std::pair>::iterator> hashMap;
public:LRUCache(int cap) : capacity(cap) {}
int get(int key) { auto it = hashMap.find(key); if (it == hashMap.end()) return -1; // 未命中 // 将访问的节点移到链表头部 cacheList.splice(cacheList.begin(), cacheList, it->second); return it->second->second;}void put(int key, int value) { auto it = hashMap.find(key); if (it != hashMap.end()) { // 已存在，更新值并移到头部 it->second->second = value; cacheList.splice(cacheList.begin(), cacheList, it->second); return; } // 新插入 if (cacheList.size() >= capacity) { // 删除尾部最久未使用项 int lastKey = cacheList.back().first; hashMap.erase(lastKey); cacheList.pop_back(); } cacheList.emplace_front(key, value); hashMap[key] = cacheList.begin();}
};
这里利用splice方法在O(1)时间内将节点移动到链表头，避免重新分配。
手动实现双向链表提升控制力
若需更精细控制内存或理解底层机制，可手动实现双向链表节点：
struct Node { int key, value; Node* prev; Node* next; Node(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {}};
维护头尾哨兵节点简化边界处理，插入和删除时手动调整指针。虽然代码量增加，但有助于深入理解LRU机制。
应用场景与优化建议
LRU缓存在数据库索引、网页缓存、操作系统页面置换等场景广泛应用。
实际使用中可考虑以下优化：
线程安全：在多线程环境下，加锁（如std::mutex）保护共享数据。内存池：频繁创建销毁节点时，使用对象池减少动态分配开销。只读操作无锁：读操作可尝试用shared_mutex提升并发性能。
基本上就这些。C++实现LRU的关键在于结构选择和操作的常数时间保证，合理利用STL能快速构建高效缓存。自己动手实现则更适合学习和特定需求定制。
以上就是C++如何实现一个LRU缓存_C++缓存机制与LRU算法实现的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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