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），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)。
核心结构：Dictionary + LinkedList
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”。
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Dictionary存 key → 链表节点映射> -
LinkedList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
Get 操作：查到就移到链表尾
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。
- 没命中直接返回
default(TValue)或抛异常，按需设计 - 注意：不要新建节点或改 value，只做位置调整
Put 操作：更新或插入，并处理容量超限
分两种情况：
- key 已存在：更新节点的 value，再移至链表尾
- key 不存在：新建
CachedItem，AddLast入链表，并加入 Dictionary - 插入后若
Count >= Capacity，则移除First节点，同时从 Dictionary 中删掉它的 key
小技巧与避坑点
避免常见低效写法：
- 别用
List手动找索引再 RemoveAt —— 删除中间元素是 O(n) - 别每次 get 都重建 Dictionary 或重排整个链表
- 注意 null 值处理：value 类型为可空引用类型时，
default不代表“不存在”，建议用TryGetValue+ 显式判断 - 线程安全？如需并发访问，可包装成
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。
