Go语言实现LRU算法的核心思想和实现过程

简介

LRU (Least Recently Used)是一种常见的缓存淘汰策略，即当缓存空间已满时，把最近最少使用的元素先淘汰掉，以此来保证缓存空间的有效利用。本文将讲述如何使用Go语言来实现LRU算法的核心思想和实现过程。

核心思想

LRU算法的核心思想是基于链表+哈希表的组合实现。具体来说，我们可以维护一个双向链表和一个哈希表，链表中每个节点维护缓存中的一个元素，链表头节点表示最近使用的元素，链表尾节点表示最久未使用的元素。哈希表中的key存储元素的键，value存储链表节点的指针，表示元素在链表中的位置。

当有新的元素加入缓存时，我们需要做以下操作：

1. 先去哈希表中查找该元素是否已经在缓存中。
2. 如果不在缓存中，需要新建一个链表节点，并将其加入到链表头，同时将元素键和节点指针存入哈希表中。
3. 如果已经在缓存中，需要将元素所对应的节点移动到链表头。

当缓存满了需要淘汰元素时，我们需要将链表尾部的节点（即最久未使用的元素）从链表中删除，并将其在哈希表中的记录一并删除。

实现过程

具体来看，我们需要定义如下两个结构体：

type node struct {
    key, val  int
    prev, next *node
}

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

其中，node表示链表节点，包含元素的键值、前驱指针和后继指针。LRUCache表示整个LRU缓存，包含缓存容量、当前缓存大小、链表头、链表尾和哈希表cache。

新建一个LRUCache对象时，首先需要初始化链表头和链表尾，并将其都指向同一个空节点。同时，需要初始化哈希表。

func Constructor(capacity int) LRUCache {
    head, tail := &node{0, 0, nil, nil}, &node{0, 0, nil, nil}
    head.next, tail.prev = tail, head
    return LRUCache{
        capacity: capacity,
        head:     head,
        tail:     tail,
        cache:    make(map[int]*node),
    }
}

接下来，我们需要实现以下几个方法：

get方法

根据元素的键获取元素的值。如果键不存在则返回-1。

该方法的实现过程如下：

1. 先去哈希表中查找元素。
2. 如果找不到则返回-1。
3. 如果找到了，将元素所对应的节点移动到链表头，然后返回元素的值。

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

put方法

将一个元素插入LRU缓存。如果元素的键已存在则更新其值，否则插入新元素。如果缓存满了就淘汰最久未使用的元素。

该方法的实现过程如下：

1. 先去哈希表中查找元素。
2. 如果找到了，则更新元素的值，并将元素所对应的节点移动到链表头即可。
3. 如果没找到，则新建一个节点，并将该节点插入到链表头和哈希表中。
4. 如果插入新元素后缓存已满，则需要淘汰最久未使用的元素。先删除链表尾部的节点，再在哈希表中删除对应的记录即可。

func (lru *LRUCache) put(key, value int) {
    if node, ok := lru.cache[key]; ok {
        node.val = value
        lru.moveToHead(node)
    } else {
        node := &node{key: key, val: value}
        lru.cache[key] = node
        lru.addToHead(node)
        lru.size++
        if lru.size > lru.capacity {
            removed := lru.removeTail()
            delete(lru.cache, removed.key)
            lru.size--
        }
    }
}

moveToHead方法

将指定的节点移动到链表头。

func (lru *LRUCache) moveToHead(node *node) {
    lru.removeNode(node)
    lru.addToHead(node)
}

removeNode方法

从双向链表中删除指定节点。

func (lru *LRUCache) removeNode(node *node) {
    node.prev.next = node.next
    node.next.prev = node.prev
}

addToHead方法

将指定节点添加到双向链表的头部。

func (lru *LRUCache) addToHead(node *node) {
    node.prev = lru.head
    node.next = lru.head.next
    lru.head.next.prev = node
    lru.head.next = node
}

removeTail方法

从双向链表中删除最久未使用的节点（即链表尾节点）。

func (lru *LRUCache) removeTail() *node {
    node := lru.tail.prev
    lru.removeNode(node)
    return node
}

示例说明

我们可以使用如下代码测试该LRU算法实现的正确性：

func main() {
    lru := Constructor(2)
    lru.put(1, 1)
    lru.put(2, 2)
    fmt.Println(lru.get(1))    // 输出1
    lru.put(3, 3)
    fmt.Println(lru.get(2))    // 输出-1
    lru.put(4, 4)
    fmt.Println(lru.get(1))    // 输出-1
    fmt.Println(lru.get(3))    // 输出3
    fmt.Println(lru.get(4))    // 输出4
}

该示例代码中，我们新建了一个缓存容量为2的LRUCache对象，并不断插入和查询元素。最终输出的结果符合预期，证明该LRU算法的实现过程是正确的。

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