前言 LRU 是 Least Recently Used 的简写，字面意思是最近最少使用。 通常用于缓存的淘汰策略实现，由于缓存的内存非常宝贵，所以需要根据某种规则来剔除数据保证内存不被撑满。...代码实现 #ifndef _LRU_CACHE_H_ #define _LRU_CACHE_H_ #include /* * LRU是Least Recently Used...的简写，字面意思是最近最少使用，通常用于缓存淘汰策略 * 维护一个双向链表，并用无序关联式容器unordered_map存储链表的节点 */ template next; delete head_; head_ = next; } } /* * @brief 获取缓存值...* 缓存已存在，更新value，并在双向链表中删除该节点，再将节点添加到表头 * 不存在，创建节点node，如果当前缓存大小小于缓存容量，直接将节点添加到 * 表头即可，否则将双向链表的尾结点在关联式容器
LRU 缓存 [1]，请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存约束的数据结构。...实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存。...3.结合 1，2 两点来看，我们可以采用哈希表 + 链表的结构实现 LRU 缓存。...如上图所示，就是哈希表 + 链表实现的 LRU 缓存数据结构，有以下几个问题解释一下： 1.为什么这里要使用双向链表，而不是单向链表？...BB%93%E6%9E%84/%E4%BB%8Eleetcode%E7%9C%9F%E9%A2%98%E8%AE%B2%E8%A7%A3%E6%89%8B%E5%86%99LRU%E7%AE%97%E6%
请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。...实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中...LRU 缓存淘汰算法就是一种常用策略。...一、LRU 算法描述 力扣第 146 题「LRU缓存机制」就是让你设计数据结构： 首先要接收一个 capacity 参数作为缓存的最大容量，然后实现两个 API，一个是 put(key, val) 方法存入键值对...这样设计的原因，必须等我们亲自实现 LRU 算法之后才能理解，所以我们开始看代码吧～ 三、代码实现 很多编程语言都有内置的哈希链表或者类似 LRU 功能的库函数，但是为了帮大家理解算法的细节，我们先自己造轮子实现一遍
缓存的基本假设是，数据会被多次访问，一般访问数据时，都先从缓存中找，缓存中没有再从主存中找，找到后，再放入缓存，这样，下次如果再找相同数据，访问就快了。...一般而言，缓存容量有限，不能无限存储所有数据，如果缓存满了，当需要存储新数据时，就需要一定的策略将一些老的数据清理出去，这个策略一般称为替换算法。...LRU是一种流行的替换算法，它的全称是Least Recently Used，最近最少使用，它的思路是，最近刚被使用的很快再次被用的可能性最高，而最久没被访问的很快再次被用的可能性最低，所以被优先清理。...cache = new LRUCache(3); cache.put("a", "abstract"); cache.put("b", "basic"); cache.put("c"..."); cache.get("a"); cache.put("d", "call"); System.out.println(cache); } } 输出结果： {c=
原理 LRU：Least recently used，最近最少使用。缓存算法根据数据最近被访问的情况来进行淘汰数据，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”。...算法实现 链表实现LRU缓存淘汰策略 维护一个有序的单链表，越靠近链表尾部的节点是越早之前被访问的。当有新的数据被访问的时候，从链表头部开始顺序遍历这个链表。...如果，被访问的数据之前已经被缓存到链表中，遍历得到这个数据相对应的节点，并将其从原来的位置删除，然后插入到链表头部。...当被访问的数据没有存储在缓存的链表中时，并且链表中缓存未满，直接将数据插入链表表头。 当被访问的数据没有存储在缓存的链表中时，并且链表中缓存已满，则删除链表的尾部节点，将新的数据节点插入到链表的头部。
LRU（Least recently used，最近最少使用）算法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，相反如果很长时间未被访问，则它在最近一段时间内也不会被访问...实现方式有很多种，这里先介绍基于数组和单链表的实现方式。 基于数组的LRU 首位置保存最新访问数据，末尾位置优先清理。...常见的策略有三种：先进先出策略 FIFO（First In，First Out）、最少使用策略 LFU（Least Frequently Used）、最近最少使用策略 LRU（Least Recently...数组简单易用，在实现上使用的是连续的内存空间，可以借助 CPU 的缓存机制，预读数组中的数据，所以访问效率更高。而链表在内存中并不是连续存储，所以对 CPU 缓存不友好，没办法有效预读。...Java语言中还可能会造成频繁的GC（Garbage Collection，垃圾回收）。 参考资料 数据结构与算法之美
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。...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
LRU定义 Cache的容量有限，因此当Cache的容量用完后，而又有新的内容需要添加进来时， 就需要挑选并舍弃原有的部分内容，从而腾出空间来放新内容。...LRU Cache 的替换原则就是将最近最少使用的内容替换掉 Least recently used. 可以理解为， 淘汰不常用的数据 2....数据更新测量 基于双链表的LRU算法的实现， 它的原理： 将Cache的所有位置都用双连表连接起来， a 访问操作： 当一个位置被命中之后，就将通过调整链表的指向，将该位置调整到链表头的位置...结果： 经常被访问数据在前面 不经常被访问数据在后面 3 代码实现 我们用一个对象来表示Cache，并实现双链表， Java代码 public class LRUCache {...private Hashtable nodes;//缓存容器 private int currentSize;//当前缓存对象数量 private CacheNode first;//(实现双链表
JavaScript实现LeetCode第146题：LRU缓存机制[1] 题目描述 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制[2]。...一个需要注意的是，在双向链表实现中，这里使用一个伪头部和伪尾部标记界限，这样在更新的时候就不需要检查是否是 null 节点。 ?...,为了在 O(1)时间完成该操作,需要使用双向链表 设置缓存时 如果是已存在的缓存,则直接更新缓存值即可,并更新缓存操作的顺序; 如果是不存在的缓存,则将缓存加到链表头部, 添加后如果缓存超出上限, 则将链表尾部的缓存清掉...参考资料 [1]LRU缓存机制: https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/ [2]LRU (最近最少使用) 缓存机制: https://baike.baidu.com.../item/LRU [3]官方题解: https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/solution/lru-huan-cun-ji-zhi-by-leetcode
keep-alive 的 max 属性，用于限制可以缓存多少组件实例，一旦这个数字达到了上限，在新实例被创建之前，已缓存组件中最久没有被访问的实例会被销毁掉，而这里所运用到的缓存机制就是 LRU 算法...LRU 缓存淘汰算法 LRU（ least recently used）根据数据的历史记录来淘汰数据，重点在于保护最近被访问/使用过的数据，淘汰现阶段最久未被访问的数据 LRU的主体思想在于：如果数据最近被访问过...实现LRU的数据结构 经典的 LRU 一般都使用 hashMap + 双向链表。考虑可能需要频繁删除一个元素，并将这个元素的前一个节点指向下一个节点，所以使用双链接最合适。.../LRU.ts export class LRUCache { capacity: number; // 容量 cache: Map; // 缓存...如果存在,直接取出缓存值并更新该 key 在 this.keys 中的位置(更新 key 的位置是实现 LRU 置换策略的关键) 获取节点名称，或者根据节点 cid 等信息拼出当前 组件名称 获取 keep-alive
1 标准LRU的实现原理 LRU，最近最少使用（Least Recently Used，LRU），经典缓存算法。...LRU会使用一个链表维护缓存中每个数据的访问情况，并根据数据的实时访问，调整数据在链表中的位置，然后通过数据在链表中的位置，表示数据是最近刚访问的，还是已有段时间未访问。...所以，无论是为节省内存 or 保持Redis高性能，Redis并未严格按LRU基本原理实现，而是提供了一个近似LRU算法实现。...Redis如何实现近似LRU算法的呢？...若未超过maxmemory，则返回C_OK，performEvictions也会直接返回。
这里总结一下 LRU 算法具体步骤： 新数据直接插入到列表头部 缓存数据被命中，将数据移动到列表头部 缓存已满的时候，移除列表尾部数据。...LRU 算法实现 上面例子中可以看到，LRU 算法需要添加头节点，删除尾结点。而链表添加节点/删除节点时间复杂度 O(1)，非常适合当做存储缓存数据容器。...LRU 算法实现代码如下，为了简化 key ，val 都认为 int 类型。...结合以上分析 LRU 算法优缺点。 LRU 算法优势在于算法实现难度不大，对于对于热点数据， LRU 效率会很好。...LRU 算法劣势在于对于偶发的批量操作，比如说批量查询历史数据，就有可能使缓存中热门数据被这些历史数据替换，造成缓存污染，导致缓存命中率下降，减慢了正常数据查询。
keep-alive 的 max 属性，用于限制可以缓存多少组件实例，一旦这个数字达到了上限，在新实例被创建之前，已缓存组件中最久没有被访问的实例会被销毁掉，而这里所运用到的缓存机制就是 LRU 算法...LRU 缓存淘汰算法 LRU（ least recently used）根据数据的历史记录来淘汰数据，重点在于保护最近被访问/使用过的数据，淘汰现阶段最久未被访问的数据 LRU的主体思想在于：如果数据最近被访问过...实现LRU的数据结构 经典的 LRU 一般都使用 hashMap + 双向链表。考虑可能需要频繁删除一个元素，并将这个元素的前一个节点指向下一个节点，所以使用双链接最合适。...如果存在,直接取出缓存值并更新该 key 在 this.keys 中的位置(更新 key 的位置是实现 LRU 置换策略的关键) 获取节点名称，或者根据节点 cid 等信息拼出当前组件名称 获取 keep-alive...当触发 beforeMount/update 生命周期，缓存当前 activated 组件的子树的数据 参考 缓存淘汰算法--LRU 算法（知乎） (https://zhuanlan.zhihu.com
LRU 缓存实现 如何实现LRU缓存方案？应该使用什么数据结构？ 我们给出了可以引用的总可能页码。我们还给出了缓存（或内存）大小（缓存一次可以容纳的页帧数）。...LRU 缓存方案是当缓存已满并且引用缓存中不存在的新页面时删除最近最少使用的帧。...使用队列和散列的 LRU 缓存实现： 要解决该问题，需要遵循以下想法： 我们使用两种数据结构来实现 LRU Cache。 队列是使用双向链表实现的。队列的最大大小将等于可用帧的总数（缓存大小）。...cache.refer(1) cache.refer(4) cache.refer(5) cache.Display() } 时间复杂度： O(1)，我们使用Linked HashSet数据结构来实现缓存...辅助空间： O(n)，我们需要在缓存中存储n个元素，所以空间复杂度为O(n)。
算法详解 LRU 缓存机制可以通过哈希表辅以双向链表实现，我们用一个哈希表和一个双向链表维护所有在缓存中的键值对。...哈希表即为普通的哈希映射（HashMap），通过缓存数据的键映射到其在双向链表中的位置。...这样以来，我们首先使用哈希表进行定位，找出缓存项在双向链表中的位置，随后将其移动到双向链表的头部，即可在 O(1) 的时间内完成 get 或者 put 操作。...在双向链表的实现中，使用一个伪头部（dummy head）和伪尾部（dummy tail）标记界限，这样在添加节点和删除节点的时候就不需要检查相邻的节点是否存在。...removeNode(res); return res; } } ``` 作者：LeetCode-Solution 链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
经典的链表应用场景，那就是 LRU 缓存淘汰算法 常见的缓存淘汰策略： 先进先出策略 FIFO（First In，First Out） 最少使用策略 LFU（Least Frequently Used）...如何基于链表实现 LRU 缓存淘汰算法？ 我的思路是这样的：我们维护一个有序单链表，越靠近链表尾部的结点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时，我们从链表头开始顺序遍历链表。...这样我们就用链表实现了一个 LRU 缓存，是不是很简单？ 现在我们来看下 m 缓存访问的时间复杂度是多少。...因为不管缓存有没有满，我们都需要遍历一遍链表，所以这种基于链表的实现思路，缓存访问的时间复杂度为 O(n)。...实际上，我们可以继续优化这个实现思路，比如引入散列表（Hash table）来记录每个数据的位置，将缓存访问的时间复杂度降到 O(1)。
前言 缓存是一种提高数据读取性能的技术，在计算机中cpu和主内存之间读取数据存在差异，CPU和主内存之间有CPU缓存，而且在内存和硬盘有内存缓存。...当主存容量远大于CPU缓存，或磁盘容量远大于主存时，哪些数据应该被应该被清理，哪些数据应该被保留，这就需要缓存淘汰策略来决定。...LRU描述 设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。...实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，...当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。 解题思路 哈希表 + 双向链表 针对LRU的特点，选择使用双链表实现。
设计LRU 缓存结构 import java.util.*; /** * LRU 最近最少使用，内存淘汰算法 */ public class LRUCache { // 双向链表， 访问节点...如果缓存为空，那么头插法插入。...如果缓存满了，先将尾节点删除，然后插入到头节点后面 // 双向链表删除尾节点、插入头节点的效率都是O（1） // 但是如果我们去访问节点的话，双向链表还是遍历O（N）的复杂度，...int size;// 实际存储的大小 Map cache; // 查缓存的哈希表 public LRUCache(int capacity)...{ // 实际上双向链表中是真正的LRU缓存数据 initLinkedList(); this.capacity =capacity; this.size
LRU是常见的缓存淘汰策略，用于分布式系统的缓存、页表置换等场景。然而，经典的哈希链表实现事实上并不是很好的实现策略。...本文将从内存页、CPU缓存、分布式缓存等几个方面介绍它们所使用的LRU算法实现。...2Q(Two Queue) BlueStore的缓存策略，基于FIFO+LRU双队列实现，个人感觉不如Linux巧妙,这里的插入是实时+单向的。...硬件有很多LRU的近似实现。 CPU cache Tree-PLRU 利用二叉树来确定LRU的位置，0表示左，1表示右。...IPC Improvements ---- 分布式缓存淘汰 Redis 采样式 LRU 实现位于evict.c中，通过近似算法来淘汰相对不经常使用的元素，其实就是之前时间戳排序的弱化版，淘汰的是采样部分的
1, 1}, {1, 2, 2}, {1, 3, 2}, {2, 1}, {1, 4, 4}, {2, 2}}; int k = 3; int[] result = LRU...(operators, k); System.out.println(Arrays.toString(result)); } /** * lru design...the ops * @param k int整型 the k * @return int整型一维数组 */ public static int[] LRU
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