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 =ne
【 算法设计 】LRU的核心实现基于一种双链表结构。通过哈希表快速查找并维护访问顺序，以满足O(1)时间复杂度的要求。这种数据结构包含一个双链表和一个哈希表，双链表用于维护元素的访问顺序，而哈希表则用于快速查找。【 代码实现 】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...
lRUCache.put(4,4);// 该操作会使得关键字 1 作废,缓存是 {3=3,4=4}System.out.println(lRUCache.get(1));//返回 null (未找到)System.out.println(lRUCache.get(3));//返回 3System.out.println(lRUCache.get(4));//返回 4} } 通过自己实现的双向链表和java的哈希表来实现LRU算法。
我们需要实现数据的添加、访问和删除功能。具体来说,当访问一个数据时,需要将其移动到LinkedHashMap的头部,表示它是最近使用的;当添加一个数据时,如果缓存已满,则需要删除LinkedHashMap尾部的数据,表示它是最近最少使用的。 4. 设置缓存大小,并在添加新数据时检查缓存是否已满 在初始化LRU缓存时,需要指定缓存的大小。
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该方法默认总是返回false，但若要实现LRU（最近最少使用）算法，则需重写此方法，以自定义何时删除最近最少使用的节点。▍ Android LruCache Android中的LruCache通过重写sizeOf方法实现大小控制，并借助特定方法管理节点删除以保持内存效率。Android同样提供了HashMap和LinkedHashMap这两种数据结构，其整体设计思路与Java...
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简介:数据结构~缓存淘汰算法--LRU算法(Java的俩种实现方式,万字解析 LinkedHashMap内部维护一个一个双向链表和一个hash表,所以在O(1)的时间复杂度下实现LRU。 /**• 使用jdk库类实现LRU*/class LRUCacheByLinkedHashMap {private LinkedHashMap nodes;private int size;public LRUCacheByLinkedHashMap(int capac...
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...
Java 实现 LRU 缓存算法 一、什么是 LRU LRU(Least Recently Used,最近最少使用)是一种缓存算法,其核心思想是将最近最少使用的缓存项移除,以便为更常用的缓存项腾出空间。 在实际应用中,LRU 算法被广泛用于缓存和页面置换。 二、Java 实现 LRU 缓存算法 在