lru缓存用linkedlist+hashmap实现的核心是：链表尾部存最新访问项、头部存最久未用项，get/put时同步更新链表顺序与哈希表，确保查o(1)、调序o(1)；而linkedhashmap设accessorder=true并重写removeeldestentry()是更优内置方案。
Java 中用 LinkedList 实现 LRU 缓存淘汰算法，核心在于利用链表维护访问顺序，配合哈希表实现快速查找。虽然 LinkedList 本身不是最优解（因查找是 O(n)），但它结构清晰、易于理解，适合教学或轻量场景。
用 LinkedList + HashMap 组合模拟访问顺序
单独用 LinkedList 存键（如 LinkedList<k></k>）记录访问序列，再用 HashMap<k v></k> 存真实数据。每次操作都同步更新两者：
- get(key)：若存在，先从链表中移除该 key，再添加到末尾（表示“最新使用”）；返回 map 中对应 value
- put(key, value)：若已存在，同样先移 key 再加尾；若不存在且容量满，删链表首元素（最久未用），再从 map 中移除对应项，最后插入新 key-value 对，并将 key 加入链表尾
注意链表头尾语义别搞反
常见误区是把“头部”当成最新——实际应统一约定：链表尾部为最近访问，头部为最久未用。这样删最久未用项时调用 removeFirst()，加新项或更新项时调用 addLast(key)，逻辑更自然。例如：
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为什么不用纯 LinkedList 存值？
LinkedList<node></node> 虽可封装 key-value，但查找 key 仍需遍历，get() 和 contains() 都是 O(n)；而搭配 HashMap 后，查 key 变成 O(1)，仅链表调整为 O(1)（remove+addLast），整体效率可控。不推荐只靠 LinkedList 自身的 indexOf 或 contains 判断——它们内部就是遍历。
对比 LinkedHashMap 是更优选择
如果追求简洁与性能，直接用 LinkedHashMap 并设置 accessOrder = true，重写 removeEldestEntry() 即可自动实现 LRU。它底层就是双向链表+哈希表，行为完全符合要求，且线程不安全但开销极低。手写 LinkedList 方案主要用于理解机制或面试推演。
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