手写lru算法

最新推荐文章于 2024-05-16 16:02:02 发布
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public class LRUcache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {
    private  int size;

    public LRUcache(int size) {
        super(size,0.75F,true);
        this.size = size;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return super.size() > size;
    }
}
手写LRU算法（java）
weixin_46049575的博客
02-07 487
手写LRU算法（java）
JAVA手写LRU算法
leonin12的博客
09-04 758
复习LRU算法，落实到代码加深一下印象 import java.util.HashMap; /** * 手写LRU算法 * @param <K> * @param <V> */ public class LRU<K,V> { private class Node { // 前结点 private Node prev; // 后结点 private Node next; .
手写LRU
LoveSummer
03-28 379
方法当链表大小超过容量时返回 true，使得每次访问一个元素时，该元素会被移动到链表的末尾。(boolean 类型，默认为 false)，访问顺序则为 true，插入顺序则为 false。sed，最近最少使用） 缓存，确保当存放的元素超过容器容量时，将最近最少访问的元素移除。就会将链表首元素移除，由此我们就能实现一个 LRU 缓存。返回 true 时，视为缓存已满，我们可以封装一个简易版的 LRU（设置为 true 并重写。
手写LRU（java版）
qq_27013285的博客
10-25 1489
class LRU{ //链表节点，存键值对 private class Node{ int key; int val; Node next = null; Node(int key,int val){ this.key = key; this.val = val; } } //维护链表长度 private int length = 0; //表头 private Node list = new Node(0,0); //LRU最大长.
手写一个LRU算法
2302_77659577的博客
12-27 919
LRU（Least Recently Used）是一种常见的缓存淘汰策略，用于在缓存容量不足时确定要淘汰的缓存项。LRU策略基于一种简单的思想：最近最少使用的项最先被淘汰。
手写LRU算法利用哈希链表LinkedHashMap
LIMao_link
11-25 379
手写LRU算法利用哈希链表LinkedHashMap 简单的说一点需要注意的点: LRU算法高效的一点就是,修改数据和访问数据的时间复杂度为O(1),首先借助链表的有序性使得链表元素维持插入顺序，同时借助Hash映射的快速访问能力使得我们可以以O(1)的时间复杂度访问链表的任意元素，这一一种全新的数据结构，叫做哈希链表， 使用的链表，必须为双向链表，因为 我们需要删除操作，删除一个节点不仅要得到该节点本身的指针，也需要操作前驱的节点，而只有双向链表才能够直接查找前驱，保证时间复杂度为O(1) //声明节
# Java手写LRU缓存算法
qq_22593423的博客
09-18 648
初始化缓存大小和哈希表定义双向链表节点类定义LRU缓存类，包括构造函数和核心方法实现核心方法：查询缓存：根据键值在哈希表中查找对应的节点，若存在则将节点移动到链表头部，并返回值；若不存在则返回-1。更新缓存：根据键值在哈希表中查找对应的节点，若存在则更新节点值并将节点移动到链表头部；若不存在则创建新节点并将节点插入链表头部，同时在哈希表中添加新节点。插入缓存：根据键值在哈希表中查找对应的节点，若存在则更新节点值并将节点移动到链表头部；
Javascript 手写 LRU 算法
「 虚幻私塾」
09-30 1008
包含prev，next，data三个属性，分别用以存储指向前后节点的引用，以及当前节点要存储的数据。{}包含head、tail属性，分别指向链表的头节点和尾节点。当从链表中读取数据时，需要将当前读取的数据移动到链表头部；添加数据时，将新节点插入到头部；当链表节点数量大于限定的阀值，需要从链表尾部删除节点。{}为LRUlinkLine用以存储指向链表的引用；size用以配置存储空间大小限制；为简化从链表中查找节点，再定义map属性，用以存储不同键指向链表节点的引用。定义成员方法，用以添加数据，
手写LRU算法
weixin_34234721的博客
12-12 414
import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { private static final long serialVersionUID = 1L; priva...
实现LRU算法-纯手写
gs2436的博客
06-16 317
  在上面2篇文章中，讲述了LinkedHashMap实现LRU的方式。那我们不借助它，纯手写呢？实现思想和LinkedHashMap的put(K key, V value)、get(Object key)的原理大致一样，只是盛放的容器该如何选择。在这里，我们选用HashMap，因为其的put(K key, V value)、get(Object key)方法的时间复杂度均为O(1)，性能上佳。下面我们贴出代码：   具体使用：   运行截图：...
Java基础---手写LRU算法
07-15 1046
手写LRU算法一. 巧用LinkedHashMap完成LRU算法二. 哈希表 + 双向链表 一. 巧用LinkedHashMap完成LRU算法 package com.xizi.LRU; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; //使用LinkedHashMap实现LRU public class LRU<K,V> extends LinkedHashMap<K, V> implements Map<K,
[Java版本]手写LRU（Deque+哈希）/（手写双向链表+哈希）
DCFT_newone的博客
04-29 277
内部API调用 class Solution { Deque<Integer> deque = new LinkedList<>(); HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>(); int size; public Solution(int capacity) { size = capacity; } public int get
手写LRU算法实现
最新发布
weixin_42799120的博客
05-16 365
LRU（Least Recently Used）算法，是一种常用的缓存淘汰策略，优先淘汰最近最少使用的对象。一般通过双向链表和hash表实现。
两种方法手写LRU（LinkedHashMap&&map+双链表）
Handoking的博客【学无止境】
07-23 857
前面注释掉的部分是简单的用LinkedHashMap写的LRU,属于没有技术含量，也不能很好的理解LRU. import java.util.HashMap; /** * @ClassName LRU 借助LinkedHashMap，重写removeEldestEntry，调用LinkedHashMap的size()方法来判断存入的元素个数。 * @Description TODO * @...
算法------手写LRU算法
cz_chen_zhuo的博客
12-09 1308
具体实现逻辑： 把缓存放到双向链表当中，最近使用过、或新放入的缓存，放到队头，而最久未使用的数据，放在队尾巴。需要：双线链表（Node节点，头结点、尾结点，链表长度，以及链表总长度、和Map[key]value）* 1.链表中已存在当前元素 ，则覆盖原value，并且将当前元素放入队头。当容量满时，将队头数据指定为，最新的数据，将队尾数据移除。意思是：当缓存容量满的时候，淘汰最近很少使用的数据。* 2.2 如果链表长度已满，则删除队尾，放入队头。* 2.1 如果链表长度没满，则放入队头。
手写LRU缓存：理解与实现
"本文主要介绍了在前端面试中手写LRU缓存的实现，强调了代码规范性、功能完整性和鲁棒性的重要性。LRU（Least Recently Used）是一种常用的缓存淘汰策略，当缓存满时，淘汰最近最少使用的数据。文章通过一个...
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