前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >LRU 缓存机制

LRU 缓存机制

作者头像
Wu_Candy
发布2022-07-04 21:14:29
5610
发布2022-07-04 21:14:29
举报
文章被收录于专栏:无量测试之道无量测试之道
这是无量测试之道的第222篇原创

因为希望是O(1)的时间复杂度,所以很容易想到需要使用哈希表。那么接下来,就直接讲实现思路了。 ??LRUCache 的常见实现方式是:哈希表+双向链表。那为什么不是哈希表+数组了。因为数组的查找和替换是O(N)级别的,所以需要使用双向链表。

思路:

说明:

  1. map用来作为存储容器,key是传进来的Int值valueNode节点;即map[int] = node
  2. Node节点信息包含 {keyvalueprev:Nodenext:Node
  1. LRUCache类包含:map, 以及first , last2 个虚拟的节点 图中的first节点和last的节点都是虚节点,不存储任何值,只是为了维持双向链表的完整性。

完成这个LRUCache的核心思路是:在的时候更新节点的位置。

  1. 取 如果没有取到值,就直接返回-1 如果取到值了,就需要更新这个节点的位置
    • 我们需要将它更新到first节点的后面。具体的执行步骤有以下2步
    • 删除该结点,【也就是第5个节点】
    • 把该结点添加到first节点的后面
  2. 存 存的时候,先去根据key获取该结点信息

如果该节点存在,执行以下3步

  • 将其value的值更新一下
  • 删除该结点
  • 并且将该节点添加到first节点的后面

如果该节点不存在

判断是否已经达到最大容量

  • 如果不是,就将该结点添加到first节点后面
  • 如果是,就将最后一个节点【last的prev节点】删掉,然后将新节点添加到fisrt节点的后面

代码如下:swift版本和java版本

代码语言:javascript
复制
class LRUCache { //【swift版本】
    private var map = [Int : Node]()
    private var capacity = 0
    private let first = Node(0, 0)
    private let last = Node(0, 0)
    
    init(_ capacity: Int) {
        self.capacity = capacity
        // 初始化指向
        first.next = last
        last.prev = first
    }
    
    func get(_ key: Int) -> Int {
        guard let node = map[key] else { return -1 }
        // 如果取到值了
        //1.先将该结点删除掉,但是map不删
        removeNode(node: node)
        //2.就将之插入到first节点的后面
        insertToFirstBehind(node: node)
        return node.value
    }
    
    func put(_ key: Int, _ value: Int) {
        
        guard let node = map[key] else {
            // 添加一对新的key-value
            if map.count == capacity {
                // 淘汰最近最少使用的 即删掉last节点前的那个节点,并且map也删
                let needDeleteNode = map.removeValue(forKey: last.prev!.key)!
                removeNode(node: needDeleteNode)
            }
            // 然后添加
            let node = Node(key, value)
            map[key] = node
            insertToFirstBehind(node: node)
            
            
            return
        }
        // 值不为空就更新下值
        node.value = value
        removeNode(node: node)
        insertToFirstBehind(node: node)
    }
    
    private func removeNode(node: Node) {
        node.next?.prev = node.prev
        node.prev?.next = node.next
    }
    
    private func insertToFirstBehind(node: Node) {
        // node 和 first.next
        first.next?.prev = node
        node.next = first.next
        //node 和 first
        first.next = node
        node.prev = first
    }
    
    class Node {
        public let key: Int
        public var value : Int
        public var prev: Node?
        public var next: Node?
        init(_ key: Int, _ value: Int) {
            self.key = key
            self.value = value
        }
    }
}
代码语言:javascript
复制
public class LRUCache { //【java版本】
    private Map<Integer, Node> map;
    private int capacity;
    // 虚拟头结点
    private Node first;
    // 虚拟尾结点
    private Node last;

    public LRUCache(int capacity) {
        map = new HashMap<>(capacity);
        this.capacity = capacity;
        first = new Node();
        last = new Node();
        first.next = last;
        last.prev = first;
    }

    public int get(int key) {
        Node node = map.get(key);
        if (node == null) return -1;

        removeNode(node);
        addAfterFirst(node);

        return node.value;
    }

    /**
     * @param node 将node节点插入到first节点的后面
     */
    private void addAfterFirst(Node node) {
        // node与first.next
        node.next = first.next;
        first.next.prev = node;

        // node与first
        first.next = node;
        node.prev = first;
    }

    /**
     * @param node 从双向链表中删除node节点
     */
    private void removeNode(Node node) {
        node.next.prev = node.prev;
        node.prev.next = node.next;
    }

    public void put(int key, int value) {
        Node node = map.get(key);
        if (node != null) {
            node.value = value;
            removeNode(node);
        } else { // 添加一对新的key-value
            if (map.size() == capacity) {
                // 淘汰最近最少使用的node\
                removeNode(map.remove(last.prev.key));
//                map.remove(last.prev.key);
//                removeNode(last.prev);
            }
            map.put(key, node = new Node(key, value));
        }
        addAfterFirst(node);
    }

    private static class Node {
        public int key;
        public int value;
        public Node prev;
        public Node next;
        public Node(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
        public Node() {}
    }
}

总结

??今天主要讲了LRU缓存的实现思路,以及具体的代码实现。其核心就是在存取的时候完成整个LRU算法的一个运转,保持最先最少使用的被淘汰,然后一直运转下去。使用的数据结构是大家比较熟悉的字典和双向链表。希望能帮助到大家。

end

本文参与?腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2021-07-07,如有侵权请联系?cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 无量测试之道 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与?腾讯云自媒体分享计划? ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 完成这个LRUCache的核心思路是:在存和取的时候更新节点的位置。
  • 总结
相关产品与服务
容器服务
腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine, TKE)基于原生 kubernetes 提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务,覆盖 Serverless、边缘计算、分布式云等多种业务部署场景,业内首创单个集群兼容多种计算节点的容器资源管理模式。同时产品作为云原生 Finops 领先布道者,主导开源项目Crane,全面助力客户实现资源优化、成本控制。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档
http://www.vxiaotou.com