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,则删除双向链表的尾部节点,并删除哈希表中对应的项; 如果key 存在,则与 get 操作类似,先通过哈希表定位,再将对应的节点的值更新为 value,...
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 ...
先通过哈希表定位,再将对应的结点的值更新为 value,并将该结点移到双向链表的头部 上述各项操作中,访问哈希表的时间复杂度为 O(1),在双向链表的头部添加结点、在双向链表的尾部删除结点的复杂度也为 O(1)。而将一个结点移到双向链表的头部,可以分成「删除该结点」和「在双向链表的头部添加结点」两步操作,都可...
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...
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。
一个简单的Python实现示例如下，使用列表维护访问顺序，尽管这可能在移除操作中带来O(n)的时间复杂度，但演示了LRU的基本理念。在实践中，为了提升性能，专业实现通常会采用双向链表和哈希表的组合，链表确保元素顺序，哈希表则用于存储键和链表节点，实现高效查找和更新。LRUCache 实现中，双向链表与哈希表...
Private需要实现的有,size;capacity;head,tail结点;hash表cache;poptail;moveToHead;removeNode;addNode;(通常的双向链表的实现方式) 下面给出代码: class LRUCache { public: struct LRUNode{ int key; int val; LRUNode* pre; LRUNode* next; }; ...
LRU基于链表和哈希表的实现 packagecollection.List;importjava.util.HashMap;publicclassLRU<T> {privateintcapacity;privateHashMap<Integer, ListNode> map;privateListNode head;// 链表的头结点,next指向链表中的第一个元素privateListNode tail;//链表的尾节点,链表的最后一个元素的next指向tail// 设置一个head和...
思路比较简单,基于哈希表和双向链表。先通过哈希表查找缓存块的位置,也就是缓存块在链表中的位置。然后把该缓存块置于链表表头。如果缓存已经满了,那就把表尾的缓存块丢掉,再在表头插入新的缓存块。 实现 用C++11实现的时候比较蛋疼,怪自己不够熟悉STL。
1LRU的实现——链表使用一个链表保存缓存数据(1)新数据插入到链表头部; (2)每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部; (3...命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部。 2LRU的实现——哈希链表当一个位置被命中之后,就将该位置调整到链表头的位置,新加入的数据也直接加到链表头中。这样,在...