通过哈希表定位到该节点在双向链表中的位置,并将其移动到双向链表的头部,最后返回该节点的值。 对于put 操作,首先判断 key 是否存在: 如果key 不存在,使用 key 和 value 创建一个新的节点,在双向链表的头部添加该节点,并将 key 和该节点添加进哈希表中。然后判断双向链表的节点数是否超出容量,如果超出容量,则删...
使用双向链表结合哈希表来实现LRU(Least Recently Used)算法可以提高性能,特别是在频繁地更新和查询缓存时。在这种实现中,双向链表用于维护元素的访问顺序,而哈希表用于存储键和指向链表节点的指针,从而实现快速的访问和更新操作。 以下是一个使用Python实现的LRU缓存的示例: #定义一个双向链表节点 class ListNode: def ...
通过哈希表定位到该节点在双向链表中的位置,并将其移动到双向链表的头部,最后返回该节点的值。 对于put 操作,首先判断 key 是否存在: 如果key 不存在,使用 key 和 value 创建一个新的节点,在双向链表的头部添加该节点,并将 key 和该节点添加进哈希表中。然后判断双向链表的节点数是否超出容量,如果超出容量,则删...
可以看到哈希表包含两个数据结构,一个是哈希链表节点hlist_node,另一个是哈希表头hlist_head。可以看到哈希节点hlist_node和内核普通双向链表的节点唯一的区别就在于,前向节点pprev是个两级指针。同时并没有使用hlist_node作为哈希表头,而是重新定义了hlist_head结构体,这是因为哈希链表并不需要双向循环,为了节省空间使...
LRU 缓存机制可以通过哈希表辅以双向链表实现,我们用一个哈希表和一个双向链表维护所有在缓存中的键值对。 双向链表按照被使用的顺序存储了这些键值对,靠近头部的键值对是最近使用的,而靠近尾部的键值对是最久未使用的。 哈希表即为普通的哈希映射(HashMap),通过缓存数据的键映射到其在双向链表中的位置。
使用双向链表与哈希表实现LRU（Least Recently Used）算法可以提高性能，特别是在频繁更新和查询缓存时。这种实现通过双向链表维护元素的访问顺序，哈希表则用于存储键和指向链表节点的指针，实现快速访问和更新操作。以下是使用Python实现的LRU缓存示例。LRUCache类结合了双向链表与哈希表。双向链表通过伪头部和...
由key-value 形式的数据结构想到哈希表,由时间复杂度及更新原则想到双向链表: 双向链表按照被使用的顺序存储了这些键值对,靠近头部的键值对是最近使用的,而靠近尾部的键值对是最久未使用的,可以在 O(1) 时间内支持如下操作: 撤出队列中某一项removeNode
单向链表 只能从头遍历到尾或者从尾遍历到头(一般从头到尾)。 链表相连的过程是单向的,实现原理是上一个节点中有指向下一个节点的引用。 单向链表有一个比较明显的缺点:可以轻松到达下一个节点,但回到前一个节点很难,在实际开发中, 经常会遇到需要回到上一个节点的情双向链表 ...
所以,可以设置这样的一个缓存结构。一个哈希表用于储存键和对应元素的地址,用于快速访问和判断元素是否存在。双向链表中,每个节点存储一个元素的键值对。当某个元素被制为最优先,则将对应节点置于链表首。当缓存容量满了,则抛弃链表末尾的节点,并同时将哈希表中的键删除。