[LintCode] LRU Cache 缓存器

【[LintCode] LRU Cache 缓存器】的更多相关文章

[LintCode] LRU Cache 缓存器

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(…

LeetCode题解： LRU Cache 缓存设计

LeetCode题解: LRU Cache 缓存设计 2014年12月10日 08:54:16 邴越阅读数 1101更多分类专栏: LeetCode 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/leread/article/details/41841965 设计并实现最近最久未使用(Least Recently Used)缓存. 链接:https://oj.leetcode.c…

LRU cache缓存简单实现

LRU cache LRU(最近最少使用)是一种常用的缓存淘汰机制.当缓存大小容量到达最大分配容量的时候,就会将缓存中最近访问最少的对象删除掉,以腾出空间给新来的数据. 实现 (1)单线程简单版本 ( 来源:力扣(LeetCode)链接:leetcode题目) 题目: 设计和构建一个“最近最少使用”缓存,该缓存会删除最近最少使用的项目.缓存应该从键映射到值(允许你插入和检索特定键对应的值),并在初始化时指定最大容量.当缓存被填满时,它应该删除最近最少使用的项目.它应该支持以下操作: 获取数据 g…

LRU Cache & Bloom Filter

Cache 缓存 1. 记忆 2. 空间有限 3. 钱包 - 储物柜 4. 类似背代码模板,O(n) 变 O(1) LRU Cache 缓存替换算法 1. Least Recently Used(最近最少使⽤的淘汰掉) 2. Hash Table + Double LinkedList(哈希表 + 双向链表) 3. O(1) 查询 (cache只要查询第一个) 4. O(1) 修改.更新(同3:要是处理最中间的话就是O(n)了) 双向链表实现: LFU Cache 也记录元素出现的频…

Go LRU Cache 抛砖引玉

目录 1. LRU Cache 2. container/list.go 2.1 list 数据结构 2.2 list 使用例子 3. transport.go connLRU 4. 结尾正文 1. LRU Cache package cache import ( "container/list" "sync" ) // entry 存储的实体 type entry struct { key, val interface{} } // Cache 缓存结构 typ…

[LeetCode] LRU Cache 最近最少使用页面置换缓存器

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…

[LeetCode] 146. LRU Cache 最近最少使用页面置换缓存器

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