1、定义一个LRU算法类:LRULinkList 继承 LinkList; 1.1、编写一个默认内存长度:DEFAULT_MEMORY=5;再定义一个momerySize;来一个带参和不带参的构造方法。 2.1、按照规则:新添加的数据放到链表头部:public void lruPut() (1)判断内存是否已满 (2)如果内存已满,先删除尾部数据,再添加数据到头部;如果未满,直接...
LRU是缓存系统中常见的淘汰策略,当内存不足时,我们需要淘汰掉最近最少使用的数据,LRU就是实现这种策略的统称。LRU算法实现可以基于HashMap + 双向链表的数据结构实现高效数据读写,于此同时,高效查询却带来了高内存消耗的的问题,为此Redis选择了近似LRU算法,随机采用一组key,选择最老的数据进行删除,能够达到类似的效果。
LRU缓存机制对应的结构其实就是一个双向链表,由于get和put方法必须是O(1)O(1)的时间复杂度,可以使用一个哈希表快速定位,找出缓存项在双向链表中的位置,随后将其移动到双向链表的头部(最近使用的排在队头,最久未使用的排在队尾),即可在O(1)O(1)的时间内完成get或者put操作。 因此,LRU 算法的核心数据结构就...
如果你很熟悉Redis的数据类型,你会发现这个LRU的数据结构与ZSET类型OBJ_ENCODING_SKIPLIST编码结构相似,只是LRU数据排序方式更简单一些。 2.2 Redis LRU算法实现 按照官方文档的介绍,Redis所实现的是一种近似的LRU算法,每次随机选取一批数据进行LRU淘汰,而不是针对所有的数据,通过牺牲部分准确率来提高LRU算法的执行效率。
LRU算法,最近最少使用原则,如果要实现该算法,可以借助LinkedHashMap数据结构,LinkedHashMap继承HashMap,底层使用哈希表和双向链表来保存所有元素,使用LinkedHashMap可以确保元素按照顺序进行存储。 默认情况下,LinkedHashMap是按照元素的添加顺序存储,也可以启用按照访问顺序存储,即最近读取的数据放在最前面,最早读取的数据放...
LRU算法的实现可以采用多种数据结构，其中最常见的是使用一个双向链表和一个哈希表。双向链表用于维护缓存数据的访问顺序，哈希表用于快速查找缓存数据。具体来说，当新的数据被访问时，先在哈希表中查找该数据是否已经存在于缓存中，如果存在，则将该数据移动到双向链表的头部，表示该数据是最近访问的数据；如果不存在...
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...
实现LRU 首先维护一个有序单链表，越靠近链表尾部的结点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时，我们从链表头开始顺序遍历链表。1. 如果此数据之前已经被缓存在链表中了，我们遍历得到这个数据对应的结点，并将其从原来的位置删除，然后再插入到链表的头部。2. 如果此数据没有在缓存链表中，又可以分为两种...
LRU 缓存算法的核心数据结构就是哈希链表，双向链表和哈希表的结合体。这个数据结构长这样：js 实现 具体代码 一般的解法，通过维护一个数组，数组项存放了 key-value 键值对对象，每次需要遍历去寻找 key 值所在的数组下标操作。已经通过 leetCode 146 的检测。执行用时 : 720 ms。内存消耗 : 58.5 MB。function...
一、LRU算法的原理 LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用算法,应用面非常的广泛,比如redis当中的内存淘汰策略。因为计算机的内存都是有限的...