散列表(下)-散列表和链表的组合

本文探讨散列表和链表在数据结构中的组合使用,特别是如何结合实现LRU缓存淘汰算法。文章介绍了基于链表的LRU实现,以及通过链表和散列表组合实现的高效LRU,还提到了Redis有序集合和Java的LinkedHashMap如何利用这种组合。最后,解释了为何散列表常与链表结构一起使用,以提高顺序遍历效率。

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一,概述

散列表和链表这两种数据结构经常被放到一起使用。比如 Redis 的有序集合不仅使用了跳表,还用了散列表。再比如 Java 语言中的 LinkedHashMap 容器,也用到了散列表和链表两种数据结构。

二,LRU 缓冲淘汰算法

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,比如硬件中的缓存: cpu 缓存,而 cpu 缓存又可以分为一级缓存(L1 Cache),二级缓存(L2 Cache),三级缓存(L3 Cache)。 软件中的缓存: 数据库缓存,数据库本身产品就自带缓存,redis 也可以作为数据库缓存。浏览器缓存,就是我们常说的 Cookie,本质上就是一个文件。

在计算机系统中,CPU 高速缓存(英语:CPU Cache)是用于减少处理器访问内存所需平均时间的部件。在金字塔式存储体系中它位于自顶向下的第二层,仅次于 CPU寄存器。其容量远小于内存,但速度却可以接近处理器的频率。

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

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