C#高效LRU缓存需用Dictionary+LinkedList实现O(1)的get/put：Dictionary映射key到链表节点，LinkedList按访问序维护节点，get时命中则移至尾部，put时更新或插入并超容删头。
用 C# 实现一个高效 LRU 缓存，关键在于让 get 和 put 操作都保持 O(1) 时间复杂度。标准解法是哈希表（Dictionary）配合双向链表（LinkedList<node></node>），而不是靠 List 或 Queue 模拟——后者会导致移动或删除节点时退化到 O(n)。
哈希表负责快速定位 key 对应的节点；双向链表按访问顺序组织节点，尾部为“最近使用”，头部为“最久未使用”。
Dictionary<tkey linkedlistnode>></tkey> 存 key → 链表节点映射LinkedList<cacheditem></cacheditem> 维护访问时序，新访问或新增都移到 Last
CachedItem 是自定义结构体或类，含 Key 和 Value
如果 key 存在，先从 Dictionary 取出对应节点，再调用 Remove() + AddLast() 把它挪到链表末尾，表示“刚刚被使用”。最后返回 value。
default(TValue) 或抛异常，按需设计分两种情况：
CachedItem，AddLast 入链表，并加入 DictionaryCount >= Capacity，则移除 First 节点，同时从 Dictionary 中删掉它的 key避免常见低效写法：
List<t></t> 手动找索引再 RemoveAt —— 删除中间元素是 O(n)default 不代表“不存在”，建议用 TryGetValue + 显式判断ConcurrentDictionary + 锁住链表操作，或用 ReaderWriterLockSlim
基本上就这些。C# 的 LinkedList 天然支持 O(1) 的节点移除和尾插，搭配 Dictionary 就能干净利落地落地 LRU。不需要第三方库，.NET 自带组件足矣。
以上就是C# 如何实现一个LRU缓存 - 最近最少使用算法的C#实现的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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