《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
mmmmath_310 小时前
LeetCode.104.二叉树的最大深度
数据结构·leetcode
信奥卷王16 小时前
[GESP202509 六级] 划分字符串(含视频)
数据结构·算法
垆边人似月.16 小时前
华为题:LRU 缓存
缓存·华为
m0_7520356316 小时前
Redis 数据结构总结
数据结构·数据库·redis
tachibana217 小时前
Go 语言的 Map 是否是并发安全的?
开发语言·数据结构·后端·golang·go·语言
泡海椒17 小时前
JQuickExcel 大文件排障与调优:从实际路径定位 OOM、临时盘和慢任务
开发语言·数据库·缓存·oracle·excel
Logic10117 小时前
C语言/数据结构字符串题解:统计“chhc“子串权值总和——一次遍历模式匹配
c语言·数据结构·算法·字符串·时间复杂度·空间复杂度·ascii
我命由我1234518 小时前
LRU 缓存淘汰策略
数据结构·redis·学习·mysql·算法·缓存·学习方法
垆边人似月.18 小时前
华为题:合并区间
数据结构·c++·算法
十年Java程序媛18 小时前
Redis 分布式锁 + GZIP 压缩缓存踩坑|高并发缓存真实线上复盘
java·开发语言·spring boot·redis·分布式·缓存·面试