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JavaScript如何实现LRU缓存淘汰算法

JavaScriptLRU缓存淘汰算法LRU缓存淘汰算法JavaScriptLRU 2023-05-17 20:05:00 251人浏览 安东尼
摘要

目录如何实现LRU缓存淘汰算法?使用哈希表和双向链表哈希表实现LRU缓存淘汰算法如何实现LRU缓存淘汰算法? LRU（Least Recently Used）缓存淘汰算法是一种常见的

如何实现LRU缓存淘汰算法?

LRU（Least Recently Used）缓存淘汰算法是一种常见的缓存淘汰策略，它的核心思想是优先淘汰最近最少使用的缓存数据，以保证缓存中的数据始终是最热门的。下面是一些关于如何实现LRU缓存淘汰算法的方法：

使用哈希表和双向链表

LRU缓存淘汰算法的核心在于如何快速定位最近最少使用的缓存数据，这可以通过哈希表和双向链表的结合来实现。具体来说，我们可以使用一个哈希表来存储缓存数据的键值对，同时使用一个双向链表来维护缓存数据的访问顺序，每次访问缓存时，我们将访问的数据节点移动到链表头，当缓存满时，淘汰链表尾部的节点即可。

哈希表实现LRU缓存淘汰算法

下面是一个使用哈希表实现LRU缓存淘汰算法的例子，假设我们要实现一个最大容量为3的缓存：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

class LRUCache<K, V> {
    private int capacity;
    private Map<K, node<K,V>> cache;
    private Node<K,V> head;
    private Node<K,V> tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.cache = new HashMap<>();
        this.head = new Node<>(null, null);
        this.tail = new Node<>(null, null);
        this.head.next = this.tail;
        this.tail.prev = this.head;
    }

    public V get(K key) {
        if (!cache.containsKey(key)) {
            return null;
        }
        Node<K,V> node = cache.get(key);
        remove(node);
        addFirst(node);
        return node.value;
    }

    public void put(K key, V value) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            Node<K,V> node = cache.get(key);
            node.value = value;
            remove(node);
            addFirst(node);
        } else {
            if (cache.size() == capacity) {
                Node<K,V> node = removeLast();
                cache.remove(node.key);
            }
            Node<K,V> node = new Node<>(key, value);
            cache.put(key, node);
            addFirst(node);
        }
    }

    private void remove(Node<K,V> node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private void addFirst(Node<K,V> node) {
        node.next = head.next;
        node.prev = head;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }

    private Node<K,V> removeLast() {
        Node<K,V> node = tail.prev;
        remove(node);
        return node;
    }

    private static class Node<K, V> {
        K key;
        V value;
        Node<K,V> prev;
        Node<K,V> next;

        public Node(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
}

在这个例子中，我们使用了一个哈希表cache来存储缓存数据的键值对，同时使用了一个双向链表来维护缓存数据的访问顺序，其中head和tail分别表示链表头和链表尾，每次访问缓存时，我们将访问的数据节点移动到链表头，当缓存满时，淘汰链表尾部的节点即可。

注意，为了方便起见，我们在链表头和链表尾分别添加了一个哨兵节点head和tail，这样就不需要在代码中处理链表为空的情况了。

下面是一个使用双向链表实现LRU缓存淘汰算法的例子，假设我们要实现一个最大容量为3的缓存：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

class LRUCache<K, V> {
    private int capacity;
    private Map<K, Node<K,V>> cache;
    private Node<K,V> head;
    private Node<K,V> tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.cache = new HashMap<>();
        this.head = new Node<>(null, null);
        this.tail = new Node<>(null, null);
        this.head.next = this.tail;
        this.tail.prev = this.head;
    }

    public V get(K key) {
        if (!cache.containsKey(key)) {
            return null;
        }
        Node<K,V> node = cache.get(key);
        remove(node);
        addFirst(node);
        return node.value;
    }

    public void put(K key, V value) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            Node<K,V> node = cache.get(key);
            node.value = value;
            remove(node);
            addFirst(node);
        } else {
            if (cache.size() == capacity) {
                Node<K,V> node = removeLast();
                cache.remove(node.key);
            }
            Node<K,V> node = new Node<>(key, value);
            cache.put(key, node);
            addFirst(node);
        }
    }

    private void remove(Node<K,V> node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private void addFirst(Node<K,V> node) {
        node.next = head.next;
        node.prev = head;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }

    private Node<K,V> removeLast() {
        Node<K,V> node = tail.prev;
        remove(node);
        return node;
    }

    private static class Node<K, V> {
        K key;
        V value;
        Node<K,V> prev;
        Node<K,V> next;

        public Node(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
}

在这个例子中，我们使用了一个哈希表cache来存储缓存数据的键值对，同时使用了一个双向链表来维护缓存数据的访问顺序，其中head和tail分别表示链表头和链表尾，每次访问缓存时，我们将访问的数据节点移动到链表头，当缓存满时，淘汰链表尾部的节点即可。

注意，为了方便起见，我们在链表头和链表尾分别添加了一个哨兵节点head和tail，这样就不需要在代码中处理链表为空的情况了。

到此这篇关于javascript如何实现LRU缓存淘汰算法的文章就介绍到这了,更多相关JavaScript LRU缓存淘汰算法内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！

--结束END--

本文标题: JavaScript如何实现LRU缓存淘汰算法

本文链接: https://lsjlt.com/news/211509.html(转载时请注明来源链接)

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