Собеседование на Senior Go | Разбор задачи из BigTech | LRU Cache

В этом видео мы за 30 минут разберем одну из самых популярных задач на Senior Go собеседованиях в BigTech — проектирование и реализацию LRU Cache (Least Recently Used) с использованием самых современных возможностей языка.

В этом уроке:

• Проектирование интерфейса: как создать гибкий кэш на дженериках, поддерживающий любые сравниваемые ключи (comparable) и значения (any).
• Структуры данных: почему для эффективного LRU необходимо сочетание Hash-map и двусвязного списка (Linked List), и как добиться асимптотики $O(1)$ для основных операций.
• Использование итераторов: реализуем современный способ обхода кэша через for range, появившийся в Go 1.23.
• Работа с Legacy: как правильно писать типобезопасные обертки (wrappers) над стандартными коллекциями из пакета container/list.
• Нюансы реализации: обработка Zero Value, перемещение элементов в «голову» списка и стратегия удаления наиболее старых записей.
• Life-coding: пошаговое написание кода, решение проблемы доступа к ключам в нодах и финальная проверка решения на LeetCode.

В итоге ты научишься не просто решать алгоритмическую задачу, а применять на практике дженерики, итераторы и интерфейсы для создания производительных и расширяемых систем, которые ожидают увидеть интервьюеры в топовых IT-компаниях