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: 思想很简单,就是借助哈希表赋予了链表快速查找的特性嘛:可以快速查找某个 key 是否存在缓存(链表)中,同时可以快速删除、添加节点。回想刚才的例子,这种数据结构是不是完美解决了 LR...
LRU算法实现: LRU算法需要维护一个数据项的访问时间戳,并按照时间戳进行排序。当缓存空间满时,替换最早被访问的数据项。 ARC算法实现: ARC算法需要维护两个LRU队列,一个用于访问频繁数据,一个用于访问冷门数据。同时还需维护一个访问次数统计表。当缓存空间满时,根据访问次数统计表决定替换哪个队列的数据。 FIFO算法...
LRU缓存算法类: 有了双向链表的实现,我们只需要在 LRU 算法中把它和哈希表结合起来即可 构造方法: class LRUCache { // key -> Node(key, val) private HashMap<Integer, Node> map; // Node(k1, v1) <-> Node(k2, v2)... private DoubleList cache; // 最大容量 ...
//设计一个类似于LFU 和LRU 的缓存 优化 算法 可以变更的缓存结构 public class Cache { //首先自己定义缓存优化算法的基本的数据结构以及操作缓存的方法 //设计具有双指针的结点 public class Node<V>{ public V value; public Node<V>last; public Node<V>next; public Node(V value){ this.value=value;...
String key;//键intvalue;//值DLinkedList pre;//双向链表前驱DLinkedList next;//双向链表后继}publicclassLRUCache {privateHashtable<String,DLinkedList> cache =newHashtable<String,DLinkedList>();privateintcount;privateintcapacity;privateDLinkedList head, tail;publicLRUCache(intcapacity) {this.count ...
LRU缓存淘汰算法 LRU是最近最少使用策略的缩写,是根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。 双向链表实现LRU 将Cache的所有位置都用双链表连接起来,当一个位置被访问(get/put)之后,通过调整链表的指向,将该位置调整到链表尾的位置,新加入的Cache直接...
一、LRU算法的实现 LRU(最近最少使用)算法是根据数据的访问时间进行淘汰的一种缓存淘汰算法。实现LRU算法的一种常见方式是使用双向链表和哈希表的结合。 具体实现如下: ``` 1.设置一个双向链表用于存储缓存的键值对,链表头部为最近被访问的数据,尾部为最近最少被访问的数据。 2.设置一个哈希表用于存储缓存的键和...
常见的缓存算法 LRU (Least recently used) 最近最少使用,如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高。 LFU (Least frequently used) 最不经常使用,如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少,那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小。 FIFO (Fist in first out) 先进先出, 如果一个数据最先进入缓...