lru算法 golang

LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法是一种常用的缓存淘汰策略，它可以在有限的缓存容量内，根据访问时间来决定哪些数据应该被淘汰。在这篇文章中，我们将通过使用golang来实现LRU缓存算法。

实现基本结构

首先，我们需要定义一个基本的数据结构来表示LRU缓存。这个数据结构可以使用一个哈希表来存储键值对，并且为了记录每个键值对的访问顺序，我们可以使用一个双向链表来维护这个顺序。

首先，让我们定义一个节点，这个节点包含一个key和value，同时还包含了指向前一个节点和后一个节点的指针。

type Node struct {
    key  int
    value int
    pre  *Node
    next *Node
}

然后，我们可以定义一个LRUCache结构体，这个结构体包含了LRU缓存的基本属性，包括容量、当前保存的元素个数、头节点和尾节点。

type LRUCache struct {
    capacity int
    size     int
    head     *Node
    tail     *Node
    cache    map[int]*Node
}

LRU缓存的初始化

在实现LRU缓存之前，我们首先需要初始化它。在初始化过程中，我们需要指定缓存的容量，并且将头节点和尾节点都设置为nil。

func Constructor(capacity int) LRUCache {
    return LRUCache{
        capacity: capacity,
        size:     0,
        head:     nil,
        tail:     nil,
        cache:    make(map[int]*Node),
    }
}

添加元素

当往LRU缓存中添加一个新元素时，我们需要考虑当前缓存是否已满。如果已满，则需要淘汰最久未使用的元素，并将新元素添加到头部。如果未满，则直接将新元素添加到头部。

func (this *LRUCache) Put(key int, value int) {
    if _, ok := this.cache[key]; !ok {
        newNode := &Node{key: key, value: value}
        this.cache[key] = newNode
        this.addToHead(newNode)
        this.size++
        if this.size > this.capacity {
            tail := this.removeTail()
            delete(this.cache, tail.key)
            this.size--
        }
    } else {
        node := this.cache[key]
        node.value = value
        this.moveToHead(node)
    }
}

获取元素

当从LRU缓存中获取一个元素时，我们需要先判断该元素是否存在于cache中。如果存在，则将该元素移动到链表的头部，并返回其值。如果不存在，则返回-1。

func (this *LRUCache) Get(key int) int {
    if node, ok := this.cache[key]; ok {
        this.moveToHead(node)
        return node.value
    }
    return -1
}

到这里，我们已经完成了LRU缓存算法的实现。通过使用双向链表和哈希表，我们可以高效地实现LRU缓存淘汰策略。在实际开发中，LRU缓存算法可以用来优化一些频繁访问的计算结果、数据库查询结果等场景，从而提高系统的性能。

总之，通过上述的实现代码，我们可以看到golang语言的简洁和高效。将LRU缓存算法应用于实际项目中，可以有效地提高系统的响应速度和资源利用率。

希望本文对读者们理解和使用golang实现LRU缓存算法有所帮助。