《征服数据结构》LRU缓存

摘要:

1,LRU的介绍

2,LRU元素的添加

3,LRU元素的读取

4,LRU完整代码实现

1,LRU的介绍

LRU(Least Recently Used)最近最少使用,它是一种缓存淘汰策略。也就是说在缓存容量满的时候,我们需要删除一些元素,删除的原则就是越久没被使用的越容易被删除。

举个简单例子,比如你桌子上的书堆满了,需要拿掉一部分,你肯定是优先拿掉那些很久没有看的书,经常看的书肯定会优先留下来。

LRU要做的就是根据元素使用的时间来保持它们的顺序,维持相对顺序的数据结构使用的是双向链表。

如下图所示,最近被使用的元素会靠近链表头部,越久没被使用的元素越靠近尾部,删除的时候优先删除离尾部最近的元素,其中链表的头节点 head 和尾节点 tail 是不存储任何数据的。

我们先来看下链表的节点类,不熟悉双向链表的可以先看下前面讲的《双向链表》

Java 代码:

go 复制代码
// 双向链表的节点类
class LinkedNode {
    int key, val;// 节点的key和val值
    LinkedNode pre;// 指向前一个节点的指针
    LinkedNode next;// 指向后一个节点的指针
}

C++ 代码:

go 复制代码
// 双向链表的节点类
struct LinkedNode {
    int key, val;// 节点的key和val值
    LinkedNode *pre = nullptr;// 指向前一个节点的指针
    LinkedNode *next = nullptr;// 指向后一个节点的指针
};

2,LRU元素的添加

LRU中的元素是根据键值对存储在map中的,关于map的知识点可以看下前面的《散列表》,双向链表只是维护元素使用的时间顺序。

在添加的时候如果 key 值已经存在了,我们直接更新value值,更新完之后要把它重新插入到链表的前面,如下图所示。

添加的时候如果 key 值不存在,直接插入到链表的前面,如下图所示。

相关推荐
玖釉-2 小时前
下一个排列:从字典序到原地算法的完整推导
数据结构·c++·windows·算法
橙子圆1233 小时前
Redis知识9之集群
数据库·redis·缓存
枕星而眠3 小时前
数据结构八大排序详解(一):四大简单排序
c语言·数据结构·c++·后端
鱼鳞_3 小时前
苍穹外卖-Day08(缓存套餐)
java·redis·缓存
过期动态3 小时前
【LeetCode 热题 100】移动零
java·数据结构·算法·leetcode·职场和发展·rabbitmq
努力努力再努力wz3 小时前
【Qt入门系列】:按钮组件全解析:从 QAbstractButton 到快捷键事件、单选与复选机制
c语言·开发语言·数据结构·c++·git·qt·github
Dlrb12114 小时前
数据结构-栈
数据结构··内核栈·满栈空栈·增栈减栈
菜菜的顾清寒5 小时前
力扣HOT100(32)二叉树的中序遍历
数据结构·算法·leetcode
小马爱打代码6 小时前
Spring源码 第三篇:Spring 源码深度拆解:循环依赖 + 三级缓存
java·spring·缓存
程序员老邢6 小时前
《技术底稿 42》查新功能通用化改造:从单一期刊到多源命中,缓存与表结构一次重构
java·后端·缓存·重构·技术底稿