双向链表是有序的,每一个节点都知道其上一个或者下一个节点;其存值的方式也是使用键值对的方式,因此完全可以实现LRU。 实现代码: classLRUCacheLinked{data= {};// 链表数据dataLength =0;// 链表长度,使用变量保存,可以更快访问listHead =null;// 链表头部listTail =null;// 链表尾部length =0;// 链表最...
LRU的优势与局限，及改进方向。LRU算法在存在热点数据时表现出色，然而，它也存在一些局限性。例如，偶尔的批量数据操作可能会将热门数据替换掉，导致效率降低，这种现象被称为缓存污染。为了解决这一问题，我们可以采用LRU的扩展算法LRU-K，或者采用其他常用的算法如LFU等。通过以上步骤，我们可以构建出一个既高效又线程...
一、LRU简介 LRU(Least Resently Used,最近最久未使用)算法是一种缓存淘汰策略。 对于计算机来说,缓存容量是有限的,当缓存满了时就要用到LRU,对于很久没有用过的数据,我们可以将其判定为无用的数据,当新资源进入缓存或者用到了某个数据的时候,对应的资源可以判定为有用的数据,当缓存满了时我们应当优先淘汰无用...
这段代码首先定义了一个 LRUCache 类,该类使用 unordered_map 和 list 来实现 LRU 缓存机制。get 方法用于获取缓存中的值,如果键存在,则返回其值并更新访问顺序;如果键不存在,则返回 -1。put 方法用于插入或更新缓存中的键值对,如果缓存已满,则淘汰最不常用的键(链表尾部的键)。在 main 函数中,创建了一个...
Python的functools模块中的lru_cache装饰器实现了LRU缓存策略，使用起来非常简单。1.基本语法 maxsize参数指定缓存可以存储的最大条目数，当达到此上限时，会优先移除最久未使用的缓存项。2.实际示例：斐波那契数列 递归计算斐波那契数列是缓存机制效果的经典演示：运行结果可能如下：这个例子清晰地展示了缓存带来的巨大性能...
1、@lru_cache 之前我们通过装饰器实现过一个比较简陋的动态缓存功能，虽然在计算斐波那契等递归函数时确实比较有效，但是，确实是态简陋了。其实，Python提供了缓存的装饰器实现，就是functools模块中的lru_cache。简单看下定义：接下来，我们还是以斐波那契的计算简单用下lru_cache，直接看代码：import timefrom ...
因此， V哥采用结合使用哈希表和双向链表来实现LRU缓存。以下是 Java 代码实现：import java.util.HashMap;classNode{int key;int value; Node prev; Node next;publicNode(int key, int value){this.key = key;this.value = value; }}publicclassLRUCache{private HashMap<Integer, Node> cache...
LRU算法是一种缓存淘汰机制，其核心思想是优先淘汰长时间未访问的数据。这种机制认为，最近未被访问的数据在未来被访问的概率较低，因此需要首先被移出缓存，以释放出空间供新数据的存储。► **算法应用** LRU在缓存管理中应用广泛，它能够有效提高资源利用效率。例如在Web服务器、数据库以及分布式存储系统中，LRU都...
LRU算法: LRU算法(Least Recently Used)是一种缓存淘汰策略,最近使用的数据是有用的, 如果缓存满了,删除最久没用过的数据 LRU算法描述: (1)设置缓存大小 (2)get:在缓存中根据key索引value,如果缓存中没有,返回-1 (3)put:如果关键字已经存在,则变更其数据值;如果关键字不存在,则插入该组「关键字-值」。当...