LRU实现java 为了更形象地说明这种情况,我们先来举一个例子: 假设现在有一个请求队列:7、0、1、2、0、3、0、4,总共有8个数,内存块容量为3个。 接下来我们就来讲下LRU算法的基本置换过程: 第一步: 先把所有的内存块装满。我们先设请求块的数组为a[ ],则a[0]=7,a[1]=0,a[2]=1,a[3]=2 ... ... 此时,a[3]=
2、实现LRU demo 1、使用Java容器LinkedHashMap LinkedHashMap本身就具有LRU算法的特性 classLRUCache {privateMap<Integer, Integer> cacheMap =null;publicLRUCache(intcapacity) {//参数设置true,当removeEldestEntry()返回true,则删除最旧的数据cacheMap =newLinkedHashMap<Integer, Integer>(capacity,0.75F,true){...
1. 理解LRU算法的基本原理 LRU算法是一种缓存置换策略,当缓存空间满时,会移除最近最少使用的缓存项,以便腾出空间存储新的缓存项。这要求我们能够快速找到并删除最近最少使用的缓存项。 2. 设计Java中的LRU缓存数据结构 我们需要设计一个LRUCache类,其中包含以下主要组件: HashMap<Integer, Node<Integer, V...
LRU算法主要用于缓存算法,在节省资源的情况下提高数据访问效率。 LRU使用了哈希链表来实现。首先介绍哈希表,哈希表是由若干个key-value所组成。在逻辑上,这些key-value没有排列顺序,如下图: 在哈希链表中,key-value对在逻辑上是相互关联的,采用的双向链表的形式组织key-value对,如下图所示: 原本无序的哈希表变成...
Java 实现 LRU缓存LRU算法是一种常用的缓存算法,用于移除最近最少使用的数据。LRU缓存的核心思想是:当缓存容量已满,且需要插入新数据时,优先移除最近最少使用的数据。这种算法在许多场景下都非常有用,比如数据库缓存、网页缓存等。它可以帮助我们高效地管理有限的存储空间,同时保证最近访问的数据能够快速获取。
LRU 缓存淘汰算法 本文为个人学习摘要笔记。 原文地址:聊聊缓存淘汰算法-LRU 实现原理 我们常用缓存提升数据查询速度,由于缓存容量有限,当缓存容量到达上限,就需要删除部分数据挪出空间,这样新数据才可以添加进来。缓存数据不能随机删除,一般情况下我们需要根据某种算法删除缓存数据。常用淘汰算法有 LRU,LFU,FIFO,本文说明...
在Java中,可以使用哈希表和双向链表来实现LRU算法。 一、实现思路 1.创建一个哈希表来存储缓存数据,使用键值对的形式表示缓存中的数据和对应的访问时间。 2.创建一个双向链表,用于存储缓存数据的访问顺序。最近使用的数据会放在链表的头部,最久未使用的数据会放在链表的尾部。 3.在访问缓存数据时,如果数据不存在于...
二、代码实现 1、定义节点 2、LRU实现 现在我们定义了几个变量，然后还有一个构造方法，意思是只要启动了这个LRU，就开始清除。清除的线程是ExpiredNode。我们来看一下：3、过期清除线程方法 这个方法也就是ExpiredNode，当作一个内部类在LRU中。现在知道了过期清除方法，下面看看如何添加数据。4、set方法 5、get方法...
在实际代码实现中，我们需要在双链表和哈希表之间高效地插入、删除和提升节点。通过使用封装的方法和API，可以保证数据结构操作简单且高效。下面是使用Java实现的一个简单例子：```java class LRUCache { private HashMap<Integer, Node> map;private DoubleList cache;private int cap;public LRUCache(int capacity) ...
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。 1)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。 2)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。