JS 实现一个 LRU 算法
LRU 是 Least Recently Used 的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法,选择内存中最近最久未使用的页面予以淘汰。
可用的 NodeJS 库见node-lru-cache
然怎么使用 JS 简单写一个?类似的题目见 LeetCode 146 LRU 缓存机制,进阶要求时间复杂度 O(1) 。
思路
解法:维护一个数组,提供 get 和 put 方法,并且限定 max 数量。
使用时,get 可以标记某个元素是最新使用的,提升它去第一项。put 可以加入某个key-value,但需要判断是否已经到最大限制 max
- 若未到能直接往数组第一项里插入
- 若到了最大限制 max,则需要淘汰数据尾端一个元素。
LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4
具体代码
一般的解法,通过维护一个数组,数组项存放了 key-value 键值对对象,每次需要遍历去寻找 key 值所在的数组下标操作。
已经通过 leetCode 146 的检测。执行用时 : 720 ms。内存消耗 : 58.5 MB。
var LRUCache = function (capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cache = [];
};
/**
* @param {number} key
* @return {number}
*/
LRUCache.prototype.get = function (key) {
let index = this.cache.findIndex((item) => item.key === key);
if (index === -1) {
return -1;
}
// 删除此元素后插入到数组第一项
let value = this.cache[index].value;
this.cache.splice(index, 1);
this.cache.unshift({
key,
value,
});
return value;
};
/**
* @param {number} key
* @param {number} value
* @return {void}
*/
LRUCache.prototype.put = function (key, value) {
let index = this.cache.findIndex((item) => item.key === key);
// 想要插入的数据已经存在了,那么直接提升它就可以
if (index > -1) {
this.cache.splice(index, 1);
} else if (this.cache.length >= this.capacity) {
// 若已经到达最大限制,先淘汰一个最久没有使用的
this.cache.pop();
}
this.cache.unshift({ key, value });
};
上面的做法其实有变种,可以通过一个对象来存键值对,一个数组来存放键的顺序。
来看进阶要求
时间复杂度 O(1),那就不能数组遍历去查找 key 值。可以用 ES6 的 Map 来解了,因为 Map 既能保持键值对,还能记住插入顺序。
var LRUCache = function (capacity) {
this.cache = new Map();
this.capacity = capacity;
};
LRUCache.prototype.get = function (key) {
if (this.cache.has(key)) {
// 存在即更新
let temp = this.cache.get(key);
this.cache.delete(key);
this.cache.set(key, temp);
return temp;
}
return -1;
};
LRUCache.prototype.put = function (key, value) {
if (this.cache.has(key)) {
// 存在即更新(删除后加入)
this.cache.delete(key);
} else if (this.cache.size >= this.capacity) {
// 不存在即加入
// 缓存超过最大值,则移除最近没有使用的
this.cache.delete(this.cache.keys().next().value);
}
this.cache.set(key, value);
};
上述代码来自LRU 缓存机制-官方,执行用时 : 228 ms,内存消耗 : 59 MB
使用案例
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