算法:LRU(最近最少使用)
算法:LRU(最近最少使用)
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LRU算法
什么是LRU算法
LRU算法又称最近最少使用算法,它的基本思想是长期不被使用的数据,在未来被用到的几率也不大,所以当新的数据进来时我们可以优先把这些数据替换掉。
在LRU算法中,使用了一种有趣的数据结构,称为哈希链表。我们知道哈希表是由多个<Key,Value>对组成的,哈希链表是将这写节点链接起来,每一个节点都有一个前驱结点和后驱节点,就像双向链表中的节点一样。哈希表拥有了固定的排列顺序。

基于哈希链表的有序性,我们就可以把<Key,Value>按照最后的使用时间来排列。
LRU算法的基本思路
假设我们使用哈希链表来缓存用户信息,目前缓存了4个用户,用户按照时间顺序从链表右端插入:

情景一:当访问用户5时,由于哈希链表中没有用户5的数据,从数据库中读取出来插入到缓存中

情景二:挡访问用户2时,由于哈希链表中有用户2的数据,我们把它掐断,放到链表最右段


情景三:同情景二,这次访问用户4的数据

情景四:当用户访问用户6,用户6在缓存中没有,需要插入到链表中,但此时链表长度已满,我们把最左端的用户删掉,然后插入用户6

说明:我们仔细回顾一下,当缓存命中时,我们就把它放到最右端,也就是说排在右边的是最近被使用过的,那左边的当然是相对较少被访问过的,所以当缓存不命中的时候,我们就把最左边的剔除掉,所以这里就体现了最近最少使用的原则。
LRU算法的基本实现
public class LRUCache{
private int limit;
private HashMap<String,Node> hashMap;
private Node head;
private Node end;
public LRUCache(int limit)
{
this.limit = limit;
hashMap = new HashMap<String,Node>();
}
public String get(String key){
Node node = hashMap.get(key);
if(node ==null)
return null;
refreshNode(node);
return node.value;
}
public void put(String key,String value){
Node node = hashMap.get(key);
if(node == null){
if(hashMap.size()>=limit)
{
String oldKey = removeNode(head);
hashMap.remove(oldKey);
}
node = new Node(key,value);
addNode(node);
hashMap.put(key,node)
}else{
node.value = value;
refreshNode(node);
}
}
public void remove(String key){
Node node = hashMap.get(key);
removeNode(node);
hashMap.remove(key);
}
/**
* 刷新刚被访问的节点位置
*/
private void refreshNode(Node node)
{
if(node == end)
return;
removeNode(node);
addNode(node);
}
/**
* 删除节点
*/
public String removeNode(Node node){
if(node == end)
//删除尾节点
end = end.pre;
else if(node ==head)
//删除头节点
head = head.next;
else
{
//移除中间节点
node.pre.next = node.next;
node.next.pre = node.pre;
}
return node.key;
}
/**
* 尾部插入节点
*/
public void addNode(Node node)
{
if(end!=null)
{
end.next = node;
node.pre = end;
node.next = null;
}
end = node;
if(head == null)
head = node;
}
}
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