這篇文章主要講解了“如何編寫代碼實(shí)現(xiàn)LRU算法”,文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學(xué)習(xí)“如何編寫代碼實(shí)現(xiàn)LRU算法”吧!
創(chuàng)新互聯(lián)公司于2013年成立,是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司,擁有項(xiàng)目成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站設(shè)計(jì)網(wǎng)站策劃,項(xiàng)目實(shí)施與項(xiàng)目整合能力。我們以讓每一個(gè)夢(mèng)想脫穎而出為使命,1280元三臺(tái)做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為三臺(tái)各地企業(yè)和個(gè)人服務(wù),聯(lián)系電話:028-86922220
運(yùn)用你所掌握的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè) LRU (最近最少使用) 緩存機(jī)制 。
實(shí)現(xiàn) LRUCache 類:LRUCache(int capacity) 以正整數(shù)作為容量 capacity 初始化 LRU 緩存
int get(int key) 如果關(guān)鍵字 key 存在于緩存中,則返回關(guān)鍵字的值,否則返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果關(guān)鍵字已經(jīng)存在,則變更其數(shù)據(jù)值;如果關(guān)鍵字不存在,則插入該組「關(guān)鍵字-值」。當(dāng)緩存容量達(dá)到上限時(shí),它應(yīng)該在寫入新數(shù)據(jù)之前刪除最久未使用的數(shù)據(jù)值,從而為新的數(shù)據(jù)值留出空間。
要求:在 O(1) 時(shí)間復(fù)雜度內(nèi)完成這兩種操作。
1 所謂緩存,必須要有讀+寫兩個(gè)操作,按照命中率的思路考慮,寫操作+讀操作時(shí)間復(fù)雜度都需要為O(1)
2 特性要求分析
2.1 必須有順序之分,以區(qū)分最近使用的和很久沒用到的數(shù)據(jù)排序。
2.2 寫和讀操作 一次搞定。
2.3 如果容量(坑位)滿了要?jiǎng)h除最不長(zhǎng)用的數(shù)據(jù),每次新訪問還要把新的數(shù)據(jù)插入到隊(duì)頭(按照業(yè)務(wù)你自己設(shè)定左右那一邊是隊(duì)頭)
查找快,插入快,刪除快,且還需要先后排序-------->什么樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)滿足這個(gè)問題?
你是否可以在O(1)時(shí)間復(fù)雜度內(nèi)完成這兩種操作?
如果一次就可以找到,你覺得什么數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最合適??參考LinkedHashMap
package com.lau.lrualgorithm.way; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; /** * 復(fù)用現(xiàn)有api中的HashMap */ public class ReuseLinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { //允許緩存?zhèn)€數(shù)上限 private int cacheSize; //重載構(gòu)造器 public ReuseLinkedHashMap(int cacheSize) { super(cacheSize, 0.75f, true); this.cacheSize = cacheSize; } @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) { return super.size() > cacheSize; } public V put(K key, V value){ // if(super.size() == this.cachesize){ // super.removeEldestEntry(); // } return super.put(key, value); } public V get(Object key){ return super.get(key); } public static void main(String[] args) { ReuseLinkedHashMap map = new ReuseLinkedHashMap(3); map.put(1, 1); map.put(2, 2); map.put(3, 3); System.out.println(map.keySet()); map.put(4, 1); System.out.println(map.keySet()); map.put(3, 1); System.out.println(map.keySet()); map.put(3, 1); System.out.println(map.keySet()); map.put(3, 1); System.out.println(map.keySet()); map.put(5, 1); System.out.println(map.keySet()); } } /** * true * [1, 2, 3] * [2, 3, 4] * [2, 4, 3] * [2, 4, 3] * [2, 4, 3] * [4, 3, 5] * */ /**false [1, 2, 3] [2, 3, 4] [2, 3, 4] [2, 3, 4] [2, 3, 4] [3, 4, 5] */
關(guān)鍵點(diǎn):
1、復(fù)寫removeEldestEntry()方法
2、accessOrder – the ordering mode - true for access-order, false for insertion-order
3、最新節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)順序:從右至左
package com.lau.lrualgorithm.way; import java.util.HashMap; import java.util.Map; //map負(fù)責(zé)查找,構(gòu)建一個(gè)虛擬的雙向鏈表,它里面安裝的就是一個(gè)個(gè)Node節(jié)點(diǎn),作為數(shù)據(jù)載體。 public class LruCacheDemo { //1.構(gòu)造一個(gè)node節(jié)點(diǎn)作為數(shù)據(jù)載體 class Node<K, V> { K key; V value; Node<K, V> prev; Node<K, V> next; public Node() { this.prev = this.next = null; } public Node(K key, V value) { this.key = key; this.value = value; this.prev = this.next = null; } } //2 構(gòu)建一個(gè)虛擬的雙向鏈表,里面安放的就是我們的Node class DoubleLinkedList<K, V> { Node<K, V> head; Node<K, V> tail; public DoubleLinkedList() { head = new Node<>(); tail = new Node<>(); head.next = tail; tail.prev = head; } //3. 添加到頭 public void addHead(Node<K, V> node) { node.next = head.next; node.prev = head; head.next.prev = node; head.next = node; } //4.刪除節(jié)點(diǎn) public void removeNode(Node<K, V> node) { node.next.prev = node.prev; node.prev.next = node.next; node.prev = null; node.next = null; } //5.獲得最后一個(gè)節(jié)點(diǎn) public Node getLast() { return tail.prev; } } private int cacheSize; Map<Integer, Node<Integer, Integer>> map; DoubleLinkedList<Integer, Integer> doubleLinkedList; public LruCacheDemo(int cacheSize) { this.cacheSize = cacheSize;//坑位 map = new HashMap<>();//查找 doubleLinkedList = new DoubleLinkedList<>(); } public int get(int key) { if (!map.containsKey(key)) { return -1; } Node<Integer, Integer> node = map.get(key); doubleLinkedList.removeNode(node); doubleLinkedList.addHead(node); return node.value; } public void put(int key, int value) { if (map.containsKey(key)) { //update Node<Integer, Integer> node = map.get(key); node.value = value; // map.put(key, node); doubleLinkedList.removeNode(node); doubleLinkedList.addHead(node); } else { if (map.size() == cacheSize) //坑位滿了 { Node<Integer, Integer> lastNode = doubleLinkedList.getLast(); map.remove(lastNode.key); doubleLinkedList.removeNode(lastNode); } //新增一個(gè) Node<Integer, Integer> newNode = new Node<>(key, value); map.put(key, newNode); doubleLinkedList.addHead(newNode); } } public static void main(String[] args) { LruCacheDemo lruCacheDemo = new LruCacheDemo(3); lruCacheDemo.put(1, 1); lruCacheDemo.put(2, 2); lruCacheDemo.put(3, 3); //不能直接打印map,因?yàn)榇薽ap是無序的!?。? // System.out.println(lruCacheDemo.map.keySet()); printKeys(lruCacheDemo); lruCacheDemo.put(4, 1); // System.out.println(lruCacheDemo.map.keySet()); printKeys(lruCacheDemo); lruCacheDemo.put(3, 1); // System.out.println(lruCacheDemo.map.keySet()); printKeys(lruCacheDemo); lruCacheDemo.put(3, 1); // System.out.println(lruCacheDemo.map.keySet()); printKeys(lruCacheDemo); lruCacheDemo.put(3, 1); // System.out.println(lruCacheDemo.map.keySet()); printKeys(lruCacheDemo); lruCacheDemo.put(5, 1); // System.out.println(lruCacheDemo.map.keySet()); printKeys(lruCacheDemo); } private static void printKeys(LruCacheDemo lruCacheDemo){ Node<Integer, Integer> node = lruCacheDemo.doubleLinkedList.head.next; while( node != null && node.key != null){ System.out.print(node.key + " "); node = node.next; } System.out.println(); } } /** * true * [1, 2, 3] * [2, 3, 4] * [2, 4, 3] * [2, 4, 3] * [2, 4, 3] * [4, 3, 5] * */ /**false [1, 2, 3] [2, 3, 4] [2, 3, 4] [2, 3, 4] [2, 3, 4] [3, 4, 5] */
注:
最新節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)順序:從左至右
感謝各位的閱讀,以上就是“如何編寫代碼實(shí)現(xiàn)LRU算法”的內(nèi)容了,經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對(duì)如何編寫代碼實(shí)現(xiàn)LRU算法這一問題有了更深刻的體會(huì),具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián),小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章,歡迎關(guān)注!
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