利用Java的LinkedHashMap用非常简单的代码来实现基于LRU算法的Cache功能,代码如下: import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; /** * Title:力扣146 - LRU 缓存机制 * Description:最近最久未使用算法 * 双向链表+Hash实现,LinkedHashMap * @autho
java手写计算qps java手写lru算法 一、前言 LRU,全称Least Recently Used,即最近最少使用算法,怎么理解?就是使用一个有序固定容量大小的队列维持一堆数据,当往队列插入一个不存在的数据时,就会淘汰掉最长时间没有使用的数据,我们把这个算法成为LRU算法。 LRU在日常开发中非常常见,而缓存机制就是使用LRU的最佳案例。
在java 中本身是有 LinkedHashMap JOWqO这个数据结构的,但是为了了解算法的细节,我们尝试自己实现一遍 LRU 算法。 首先我们需要定义一个双向链表,为了简化,key 和 val 都设置称 int 类型。 class Node { public int key,val; public Node next, pre; public Node(int key, int val) { this.key = key; t...
要手写一个LRU(Least Recently Used)缓存算法,在Java中,我们通常使用哈希表和双向链表来实现。下面我会详细解释LRU算法的基本原理、数据结构设计,并提供相应的代码实现。 LRU算法基本原理 LRU缓存算法是一种常用的页面置换算法,它的核心思想是当缓存容量满时,优先淘汰最久未使用的数据。这种算法通过记录数据的使用时间...
在我们这个日益追求高效的世界,我们对任何事情的等待都显得十分的浮躁,网页页面刷新不出来,好烦,电脑打开运行程序慢,又是好烦!那怎么办,技术的产生不就是我们所服务么,今天我们就聊一聊缓存这个技术,并使用我们熟知的数据结构--用链表实现LRU缓存淘汰算法。
Java可以使用synchronized关键字也可以使用ReentrantLock/ReentrantReadWriteLock来对其加锁。GoLang可以使用标准库的sync.Mutex来加锁。 其他 我们这次写的是每次都更新到首位的LRU,称为lru-1,也有lru-k的方式,这个需要根据情况进行优化。 优化后代码 针对上述的几个问题,我写了一个GoLang的优化后的LRU算法(仍然是lru...
下面是用 Java 实现的一个简单 LRU 缓存算法: import java.util.*; class LRUCache { private final int capacity; private final LinkedHashMap<Integer, Integer> cache; // 构造函数,初始化容量和缓存 public LRUCache(int capacity) { this.capacity = capacity; ...
package com.study; import java.util.HashMap; /*** * 底层HashMap + 各个node用指针连接起来,将最新加入或者最新访问的node放在队列的右端,这样队列左端将是最“老”的node,内存不够时,从最左端淘汰元素。 * @author: 码出地
import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; public class LRUCache extends LinkedHashMap { private static final long serialVersionUID = 1L; p
LRU算法是操作系统中一种页面置换算法,也是Redis的一种缓存淘汰策略。 下面我就将我就来和大家说一下如何Java实现这个算法: 首先要知道主要实现的两个函数是get和put操作,(get)获取一个元素主要的功能是返回这个元素对应的node 节点并且把这个节点放到队列的最前面(因为操作了这个元素,最近使用过了)。(put)插入一个...