publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){LRUCachelruCache=newLRUCache(5);Scannersc=newScanner(System.in);intkey,val;while(true){System.out.println("请输入插入的key和val(以空格隔开,输入-1则结束)");key=sc.nextInt();if(key==-1)break;val=sc.nextInt();lruCache.put(key,val);lr...
ARC(Adaptive Replacement Cache):ARC算法是IBM提出的一种自适应缓存替换策略,它结合了LRU和LFU的优点。ARC通过动态调整LRU和LFU两个缓存列表的大小,来适应不同的工作负载,提升缓存命中率。ARC算法在实际应用中表现出色,但实现较为复杂。 MRU(Most Recently Used):MRU算法与LRU相反,它移除最近使用的数据。MRU适用于某...
publicclassLRUCache {//容量privateintcapacity;//map用于查找 时间复杂度O(1)privateMap<Integer, Node<Integer, Integer>>map;//双向链表privateDoubleLinkedList<Integer, Integer>doubleLinkedList;//构造publicLRUCache(intcapacity) {this.capacity =capacity;this.map =newHashMap<>();this.doubleLinkedList =new...
head this.size-- return first } } 定义构造函数LRUcache var LRUCache = function(capacity) { this.list = new DoubleList() this.map = new Map() this.capacity = capacity }; 编写get方法: 通过map找到指定key的节点x 从链表中删除节点x 将节点x添加到链表尾部 更新map 返回节点x的val值 LRUCac...
LRU算法 LRU是Least Recently Used的缩写,是一种常用的页面置换算法,选择最近最久未使用的数据予以淘汰。(操作系统) 分析: 1 所谓缓存,必须要有读+写两个操作,按照命中率的思路考虑,写操作+读操作时间复杂度都需要为O(1) 2 特性要求分析 2.1 必须有顺序之分,以区分最近使用的和很久没用到的数据排序。
手写lru Java 手写LRU 缓存算法:Java 实现 在现代编程中,缓存是一种常用的优化手段。LRU(Least Recently Used)缓存是一种常见的缓存策略,主张在缓存满时淘汰最久未使用的数据。本文将用 Java 手写一个 LRU 缓存的实现,并逐步解析其工作原理。 LRU 缓存的基本原理...
我们知道 redis 很高效,那是别人告诉我们的,至于 redis 为什么那么快,你有没有仔细考虑过。今天我们手写一个 LRU,redis 里常用的一个策略 一、题目描述 146. LRU 缓存机制 运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个LRU(最近最少使用) 缓存机制 。实现LRUCache类:LRUCache(int capacity)以正整数作为容量 capacity ...
LRU算法概念 LRU 是Least Recently Used的缩写,简称最近最少使用。 也就是说在Redis中内存满了,会优先淘汰那些最近最不常访问的数据。那在Java中用什么数据结构去实现呢?一种的话是基于LinkedHashMap,一种是自己设计数据结构,使用链表+HashMap。 既然有现成的,那我们就直接拿过来用吧。有人会问,为什么用LinkedHas...
LRU(Least recently used)最近最少使用,它的核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。因此 LRU 算法会根据数据的历史访问记录来进行排序,如果空间不足,就会淘汰掉最近最少使用的数据。 1 什么是LRU LRU(Least recently used)最近最少使用,它的核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被...
手写LRU缓存LRU真实场景一般采用LinkedHashMap来实现。import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法 * 访问不频繁的在前面,访问较频繁的在后面 */ public class LRUCache { /*定义自己的缓存节点*/ private class CacheNode { CacheNode prev;//前节点...