LRU（Least Recently Used）是一种常用的缓存淘汰策略，用于在内存中存储最近使用的数据。当数据被访问时，LRU 会检查其是否仍然有效，如果无效则将其替换为最近使用的数据。这种策略可以避免缓存中的长时间未使用的数据占用过多的内存空间。

简易版 LRU 缓存实现可以通过以下步骤完成：
1. 创建一个字典来存储缓存数据和对应的访问次数。
2. 每次访问数据时，检查该数据是否在缓存中，如果不在，则将数据添加到缓存中并增加访问次数。
3. 当数据过期时，从缓存中移除数据。
4. 当缓存容量达到限制时，删除最久未使用的数据。

以下是一个简单的 Python 代码示例：

class LRUCache:

    def __init__(self, capacity):

        self.capacity = capacity

        self.cache = {}

        self.access_count = {}



    def get(self, key):

        if key in self.cache:

            self.access_count[key] = self.access_count.get(key, 0) + 1

            if self.access_count[key] > self.capacity:

                key = max(self.cache, key)

            return self.cache[key]

        return -1



    def put(self, key, value):

        if key in self.cache:

            self.access_count[key] += 1

        else:

            self.cache[key] = value

            if len(self.cache) > self.capacity:

                key = min(self.cache, key)

            self.access_count[key] = 1



# 使用示例

lru_cache = LRUCache(3)

lru_cache.put(1, 'A')

lru_cache.put(2, 'B')

print(lru_cache.get(1))  # 输出：'A'

print(lru_cache.get(2))  # 输出：'B'

lru_cache.put(3, 'C')

print(lru_cache.get(1))  # 输出：-1

print(lru_cache.get(2))  # 输出：'B'

print(lru_cache.get(3))  # 输出：'C'

print(lru_cache.get(4))  # 输出：-1