LRU缓存淘汰算法

本文详细介绍了LRU缓存淘汰算法的两种实现方式:链表和散列表。链表实现中,当缓存满时删除链表头部节点;而散列表结合双向链表则能实现更快的数据查找、添加和删除,时间复杂度更低。通过散列表,查找、删除结点都在O(1)时间内完成,优化了LRU缓存的性能。

LRU缓存淘汰算法

通过链表实现

因为缓存大小有限,当缓存空间不够,需要淘汰一个数据的时候,我们就直接将链表头部的结点删除。当要缓存某个数据的时候,先在链表中查找这个数据。如果没有找到,则直接将数据放到链表的尾部;如果找到了,我们就把它移动到链表的尾部。因为查找数据需要遍历链表,所以单纯用链表实现的 LRU 缓存淘汰算法的时间复杂很高,是 O(n)。

通过散列表实现

在这里插入图片描述
首先,我们来看如何查找一个数据。我们前面讲过,散列表中查找数据的时间复杂度接近 O(1),所以通过散列表,我们可以很快地在缓存中找到一个数据。当找到数据之后,我们还需要将它移动到双向链表的尾部。其次,我们来看如何删除一个数据。我们需要找到数据所在的结点,然后将结点删除。借助散列表,我们可以在 O(1) 时间复杂度里找到要删除的结点。因为我们的链表是双向链表,双向链表可以通过前驱指针 O(1) 时间复杂度获取前驱结点,所以在双向链表中,删除结点只需要 O(1) 的时间复杂度。最后,我们来看如何添加一个数据。添加数据到缓存稍微有点麻烦,我们需要先看这个数据是否已经在缓存中。如果已经在其中,需要将其移动到双向链表的尾部;如果不在其中,还要看缓存有没有满。如果满了,则将双向链表头部的结点删除,然后再将数据放到链表的尾部;如果没有满,就直接将数据放到链表的尾部。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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