<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>LFU Cache on BenzHub</title><link>https://benzhub.github.io/tags/lfu-cache/</link><description>Recent content in LFU Cache on BenzHub</description><generator>Hugo</generator><language>zh-TW</language><lastBuildDate>Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://benzhub.github.io/tags/lfu-cache/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>設計 LRU/LFU Cache — 雜湊表與雙向鏈結串列的 O(1) 快取實作 | 資料結構與演算法</title><link>https://benzhub.github.io/post/javascript/data-structures--algorithms/041-cache-lru/</link><pubDate>Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://benzhub.github.io/post/javascript/data-structures--algorithms/041-cache-lru/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Cache（快取）&lt;/strong&gt; 是系統設計中最關鍵的效能優化手段之一。當快取容量有限時，需要 &lt;strong&gt;淘汰策略（Eviction Policy）&lt;/strong&gt; 決定哪些資料該被移除。本文將深入實作兩種最經典的淘汰策略—— &lt;strong&gt;LRU（Least Recently Used）&lt;/strong&gt; 與 &lt;strong&gt;LFU（Least Frequently Used）&lt;/strong&gt; Cache，從需求分析、方案設計到完整的 &lt;strong&gt;JavaScript/TypeScript&lt;/strong&gt; 與 &lt;strong&gt;C++&lt;/strong&gt; 雙語言實作，並涵蓋 &lt;strong&gt;分散式快取架構&lt;/strong&gt; 與生產環境的最佳實踐，帶你徹底掌握 O(1) 快取的設計與實戰。&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;</description></item></channel></rss>