Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set. get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.set(…

一道LeetCode OJ上的题目,要求设计一个LRU(Least Recently Used)算法,题目描述如下: Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set. get(key) - Get the value (will always be positive) of the k…

在Leetcode上遇到了两个有趣的题目,分别是利用LRU和LFU算法实现两个缓存.缓存支持和字典一样的get和put操作,且要求两个操作的时间复杂度均为O(1). 首先说一下如何在O(1)时间复杂度内实现get方法.据鄙人所知,对于没有限定数据范围的数据,唯一拥有O(1)时间复杂度的get的数据结构就是哈希表,尽管其时间复杂度是通过概率来推算出来的.因此毋庸质疑,LRU和LFU的get方法中必定使用了哈希表的取值,相应的put方法中也必定调用了哈希表的赋值操作. 由于LRU和LFU都涉及到了选…

这个是比较经典的LRU(Least recently used,最近最少使用)算法,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”. 一般应用在缓存替换策略中.其中的”使用”包括访问get和更新set. LRU算法 LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法.内存管理的一种页面置换算法,对于在内存中但又不用的数据快(内存块)叫做LRU,Oracle会根据那些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据,一…

LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,常用于页面置换算法,是为虚拟页式存储管理服务的. 现代操作系统提供了一种对主存的抽象概念虚拟内存,来对主存进行更好地管理.他将主存看成是一个存储在磁盘上的地址空间的高速缓存,在主存中只保存活动区域,并根据需要在主存和磁盘之间来回传送数据.虚拟内存被组织为存放在磁盘上的N个连续的字节组成的数组,每个字节都有唯一的虚拟地址,作为到数组的索引.虚拟内存被分割为大小固定的数据块虚拟页(Virtual Page,VP),这些数据块作为主…

1.什么是LRU算法? LRU是一种缓存淘汰机制策略. 计算机的缓存容量有限,如果缓存满了就要删除一些内容,给新的内容腾位置.但是要删除哪些内容呢?我们肯定希望删掉那些没有用的缓存,而把有用的数据继续留在缓存中,方便之后继续使用.那么,什么样的数据我们可以判定为有用的数据呢? LRU缓存淘汰算法就是一种常用策略.LRU的全称是Least Recently Used,也就是说我们认为最近使用过的数据应该是有用的,很久都没用过的数据应该是无用的,缓存满了就优先删除那些很久没有用过的数据. 举个简单的…

我是风筝,公众号「古时的风筝」. 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 那天我在 LeetCode 上刷到一道 LRU 缓存机制的问题,第 146 题,难度为中等,题目如下. 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.它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put . 获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中,则获取关键字的值(总是正数),否则返回 -1.…

在<Redis 数据缓存满了怎么办?>我们知道 Redis 缓存满了之后能通过淘汰策略删除数据腾出空间给新数据. 淘汰策略如下所示: 设置过期时间的 key volatile-ttl.volatile-random.volatile-lru.volatile-lfu 这四种策略淘汰的数据范围是设置了过期时间的数据. 所有的 key allkeys-lru.allkeys-random.allkeys-lfu 这三种淘汰策略无论这些键值对是否设置了过期时间,当内存不足都会进行淘汰. 这就意味着,…

前言: 上篇我们总结了Bitmap的处理,同时对比了各种处理的效率以及对内存占用大小.我们得知一个应用如果使用大量图片就会导致OOM(out of memory),那该如何处理才能近可能的降低oom发生的概率呢?之前我们一直在使用SoftReference软引用,SoftReference是一种现在已经不再推荐使用的方式,因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用变得不再可靠,所以今天我们来认识一种新的缓存处理算法…

1. LRU1.1. 原理 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". 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的…