1.使用缓存的目的 缓存是存取数据的临时地,因为取原始数据代价太大了,加了缓存,可以取得快些.缓存可以认为是原始数据的子集,它是从原始数据里复制出来的,并且为了能被取回,被加上了标志. 在android开发中,经常要访问网络数据比如大量网络图片,如果每次需要同一张图片都去网络获取,这代价显然太大了.可以考虑设置本地文件缓存和内存 缓存,存储从网络取得的数据:本地文件缓存空间并非是无限大的,容量越大读取效率越低,可设置一个折中缓存容量比如10M,如果缓存已满,我们需要采用合 适的替换策略换掉一…

今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构.学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是+LRU+缓存淘汰算法. 缓存是一种提高数据读取性能的技术,在硬件设计.软件开发中都有着非常广泛的应用,比如常见的+CPU+缓存.数据库缓存.浏览器缓存等等. 缓存的大小有限,当缓存被用满时,哪些数据应该被清理出去,哪些数据应该被保留?这就需要缓存淘汰策略来决定.常见的策略有三种:先进先出策略 FIFO(First In,First Out).最少使用策略…

今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构.学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是 LRU 缓存淘汰算法. 缓存是一种提高数据读取性能的技术,在硬件设计.软件开发中都有着非常广泛的应用,比如常见的 CPU 缓存.数据库缓存.浏览器缓存等等. 缓存的大小有限,当缓存被用满时,哪些数据应该被清理出去,哪些数据应该被保留?这就需要缓存淘汰策略来决定.常见的策略有三种:先进先出策略 FIFO(First In,First Out).最少使用策略…

一.什么是链表 和数组一样,链表也是一种线性表. 从内存结构来看,链表的内存结构是不连续的内存空间,是将一组零散的内存块串联起来,从而进行数据存储的数据结构. 链表中的每一个内存块被称为节点Node.节点除了存储数据外,还需记录链上下一个节点的地址,即后继指针next. 二.链表的优劣 插入.删除数据效率高O(1)级别(只需更改指针指向即可),随机访问效率低O(n)级别(需要从链头至链尾进行遍历). 和数组相比,内存空间消耗更大,因为每个存储数据的节点都需要额外的空间存储后继指针. 三.常用链表…

常见的缓存淘汰策略: 先进先出 FIFO 最少使用LFU(Least Frequently Used) 最近最少使用 LRU(Least Recently Used) 链表定义: 链表也是线性表的一种, 数组需要一块连续的内存空间来存储,对内存要求比较高, 链表恰恰相反,它并不需要一块连续的内存空间,它通过"指针"将一组零散的内存块 串联起来使用. 最常见的链表结构: 单链表 双向链表 循环链表 用空间换时间: 当内存空间充足的时候,如果更加追求代码的执行速度,可以选择空间复杂度相对较…

使用xUtils等框架是很方便,但今天要用代码实现bitmapUtils 的功能,很简单, 1 AsyncTask请求一张图片 ####AsyncTask #####AsyncTask是线程池+handler的封装 第一个泛型: 传参的参数类型类型(和doInBackground一致) 第二个泛型: #####更新进度的参数类型(和onProgressUpdate一致) 第三个泛型: 返回结果的参数类型(和onPostExecute一致, #####和doInBackground返回类型一致)…

由于手机内存的限制和网络流量的费用现在,我们在加载图片的时候,必须要做好图片的压缩和缓存. 图片缓存机制一般有2种,软引用和内存缓存技术. 1.压缩图片:压缩图片要既不能模糊,也不能拉伸图片. 图片操作的时候,最常用的是BitmapFactory,现在看看如何压缩图片. Bitmapfactory.Options options= new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true;// 如果设置这个参数为ture,就不会…

在移动应用开发.我们经常从网络请求到该设备显示遇到的场景图片. 假设多次发动每个请求,废物流.浪费电.: 将图片持久化到磁盘也不失为一种策略:但每次从文件读取图片也存在一定的io开销,就算採用此策略,我们也须要控制磁盘缓存的容量.以免占用过多系统资源. 事实上没有一个方案能够说是完美的方案,仅仅有最适合自己业务需求的方案.才干够说是一个好方案. 我们以下所解说的方案具备非常强的通用性,设计思路简单而清晰: 1.如果每一个网络图片的url具有唯一性.如果网络上的图片变化了,会引起输入源的url变化…

1.概念分析 LFU(Least Frequently Used)即最近最不常用.从名字上来分析,这是一个基于访问频率的算法.与LRU不同,LRU是基于时间的,会将时间上最不常访问的数据淘汰;LFU为将频率上最不常访问的数据淘汰.既然是基于频率的,就需要有存储每个数据访问的次数.从存储空间上,较LRU会多出一些持有计数的空间. 那么LFU算法的主导思想是什么呢?LFU算法认为"如果数据过去访问频率很高,那么将来被访问的频率也很高".好吧,我知道这又是个伪命题,不过所有的可实现的淘汰算法…

缓存淘汰策略: FIFO:先入先出策略 LFU:最少使用策略 LRU:最近最少使用策略   链表的数据结构: 可以看到,数组需要连续的内存空间,当内存空间充足但不连续时,也会申请失败触发GC,链表则可以是零散的.…