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c++怎么实现LRU与LFU缓存淘汰算法_c++ 频率统计与双向链表结合【案例】

穿越時空

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发布时间:2026-01-04 09:21:08

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来源于php中文网

原创

LRU用std::list+std::unordered_map实现,通过链表维护访问时序(最新在头、淘汰尾部),map存key到链表迭代器的映射,确保get/put均为O(1);LFU需按频次分桶,每桶内LRU管理,辅以minFreq优化淘汰;不用std::map因其实现为红黑树,查找O(log n),不满足缓存高频O(1)要求。

c++怎么实现lru与lfu缓存淘汰算法_c++ 频率统计与双向链表结合【案例】

LRU 用 std::list + std::unordered_map 实现最简可靠版本

核心是维护「访问时序」:最新访问的放链表头,淘汰时删尾部。不能只靠 map 记 key-value,必须用双向链表快速移动节点位置。

  • std::list<:pair int>>{key, value},支持 O(1) 删除任意节点和 push_front
  • std::unordered_map>::iterator> 快速定位 key 对应的链表迭代器
  • 每次 get():查 map → 找到则从 list 中 erase 原位置,再 push_front(),更新 map 中迭代器
  • 每次 put():若 key 已存在,同上更新;否则检查容量,满则先 pop_back() 并删 map 中对应 key,再插入新节点
class LRUCache {
    int cap;
    std::list> cache;
    std::unordered_map>::iterator> map;
public:
    LRUCache(int capacity) : cap(capacity) {}
    int get(int key) {
        if (map.find(key) == map.end()) return -1;
        auto it = map[key];
        int val = it->second;
        cache.erase(it);
        cache.push_front({key, val});
        map[key] = cache.begin();
        return val;
    }
    void put(int key, int value) {
        if (map.find(key) != map.end()) {
            cache.erase(map[key]);
        } else if (cache.size() >= cap) {
            auto last = cache.back();
            map.erase(last.first);
            cache.pop_back();
        }
        cache.push_front({key, value});
        map[key] = cache.begin();
    }
};

LFU 需要频率分组 + 双向链表嵌套,std::unordered_mapstd::list 是关键结构

LFU 淘汰最低频且最久未用的项,光记 frequency 不够 —— 同频次下还得有访问时序。所以得按 freq 分桶,每桶内用 LRU 方式管理(即链表),再用 map 索引每个 key 所在的桶和节点。

  • 外层:std::unordered_map>,key 是 frequency,value 是该频次下所有 Node{key, value, freq} 的链表
  • 中间:std::unordered_map::iterator, int>>,记录 key → {所在链表迭代器, 当前 freq}
  • 还需一个 int minFreq,用于 O(1) 找到待淘汰桶(避免遍历所有 freq)
  • get():查 key → 得到 oldFreq;从 oldFreq 桶中删除节点;插入到 oldFreq + 1 桶头;若 oldFreq 桶空且等于 minFreq,则 minFreq++
  • put():若 key 存在,同 get() 更新;否则新建 Node 插入 freq=1 桶,minFreq = 1;若超容,删 minFreq 桶尾节点

为什么不用 std::map 替代 std::unordered_map?性能差在哪

std::map 是红黑树,O(log n) 查找;而缓存操作要求 O(1) 定位,尤其在高并发或高频调用场景下,log n 会明显拖慢吞吐。实测百万次 get()unordered_mapmap 快 3–5 倍。

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  • 除非你需要按 key 排序(LFU/LRU 都不需要),否则无理由选 std::map
  • unordered_map 的哈希冲突在负载因子 .reserve(n) 避免 rehash
  • 注意自定义 key 类型需提供 hash==,内置类型如 intstring 已内置

容易被忽略的边界:迭代器失效与 list::splice() 的正确用法

直接 erase()push_front() 看似自然,但对 list 迭代器来说,erase 后原迭代器立即失效 —— 而 map 里还存着它,下次访问就 UB。正确做法是用 splice() 移动节点,不破坏迭代器有效性。

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  • 错误写法:cache.erase(it); cache.push_front(...); map[key] = cache.begin(); → it 已失效,但 map 未清,后续可能解引用野指针
  • 正确写法(LRU):cache.splice(cache.begin(), cache, it); map[key] = cache.begin();splice 是移动,it 仍有效
  • LFU 中跨桶移动也必须用 splice,否则旧桶 erase 后,map 中保存的迭代器指向已销毁内存
实际写 LFU 时,minFreq 的维护和空桶清理最容易漏;哪怕只少一行 if (buckets[oldFreq].empty()) minFreq = std::min(minFreq, oldFreq + 1);,都会导致后续淘汰错对象。

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