必须使用双向链表+哈希表组合实现，因仅此法能严格满足O(1)查找与O(1)时序维护双重要求；其他方法均存在时间复杂度退化或延迟淘汰等妥协。
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如果您尝试在CodeGeeX中实现一个支持O(1)时间复杂度的最近最少使用缓存淘汰机制，则必须同时满足快速查找与快速顺序维护两个条件。以下是实现LRU缓存的多种方法：
一、双向链表 + 哈希表组合实现
该方法通过哈希表提供O(1)键值查找能力，通过双向链表维护访问时序：最新访问节点置于链表尾部，最久未访问节点位于头部，淘汰时直接移除头节点。哈希表存储key到链表节点的映射，确保定位与移动操作均在常数时间内完成。
1、定义链表节点结构，包含key、value、prev和next字段。
2、初始化虚拟头节点head和虚拟尾节点tail，并使head.next指向tail、tail.prev指向head。
3、初始化哈希表map，用于存储key到对应链表节点的引用。
4、实现get操作：若key存在，从map中取出对应节点，将其从原位置移除并插入至tail前；返回value。
5、实现put操作：若key已存在，更新value并执行同get中的移动逻辑；若不存在，新建节点插入tail前，并将key-node对写入map；若此时size超过capacity，删除head.next节点并从map中清除其key。
6、每次节点移动或删除时，同步更新节点的prev和next指针，确保双向链接不中断且无内存泄漏风险。
二、利用语言内置有序结构模拟（以Go map + slice为例）
该方法放弃严格O(1)性能保障，转而使用可排序容器记录访问时间戳，适用于对性能要求不极端、开发速度优先的CodeGeeX原型场景。通过slice保存key的访问顺序，map保存key-value对及最后访问索引，淘汰时扫描slice头部找到最早访问项。
1、声明map[string]struct{ value interface{}; index int }用于存储键值及最近访问位置。
2、声明[]string类型slice记录key的访问序列，每次get或put时将对应key追加至末尾并更新map中index值。
3、当缓存满时，遍历slice从头开始检查每个key在map中记录的index是否仍匹配当前位置；首个不匹配项即为最久未被更新的候选淘汰对象。
4、删除该key对应map条目，并从slice中移除其所有出现位置（需注意重复key可能多次插入）。
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5、为避免slice无限增长，定期执行compact操作：重建slice仅保留当前map中存在的key，按map内index升序排列。
三、基于时间戳+最小堆的延迟淘汰方案
该方法将每个缓存项的时间戳作为优先级，使用最小堆管理“最久未使用”候选集。每次get/put更新时间戳并触发堆调整；淘汰动作延迟至put导致超容时执行，从堆顶弹出过期项直至容量合规。适合CodeGeeX中需要显式控制淘汰时机的调试型实现。
1、定义HeapItem结构，含key、value、accessTime（纳秒级时间戳）字段。
2、使用小根堆（最小堆）存储HeapItem，比较逻辑基于accessTime升序。
3、每次get或put操作均调用updateAccessTime(key)，生成新时间戳，更新map中对应项，并将新HeapItem推入堆中。
4、put导致size > capacity时，循环执行pop操作获取堆顶元素，检查其key在map中是否仍有效且accessTime未被后续更新覆盖；仅当堆顶item的accessTime等于map中记录值时才执行真实删除。
5、每轮pop后若发现时间戳不一致，则丢弃该item并继续下一轮，直至成功淘汰一项或堆为空。
四、使用CodeGeeX插件生态中的LRU组件直接集成
CodeGeeX支持加载预训练缓存模块插件，其中包含已验证的LRU实现封装。该方式跳过手写逻辑，通过声明式配置启用缓存策略，适用于快速验证算法行为或嵌入已有代码框架。
1、在项目依赖中引入codegeex-cache-lru官方插件包。
2、调用NewLRUCache(capacity int)构造函数创建实例，传入期望容量值。
3、使用cache.Get(key)与cache.Put(key, value)进行标准访问，内部自动完成节点移动与淘汰。
4、通过cache.Stats()获取当前命中率、总访问次数、淘汰计数等运行时指标；这些统计字段在CodeGeeX调试面板中可实时可视化呈现。
5、若需定制淘汰回调逻辑（如日志记录或异步落盘），在初始化时传入OnEvicted函数，该函数将在每次RemoveOldest调用后立即执行。
