简单LRU算法实现的Cache（C++）

最新推荐文章于 2024-06-13 21:06:02 发布
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分类专栏： 基础技术分享 文章标签： cache c++ 算法 iterator 多线程 struct
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huyiyang2010/article/details/5827623
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本文介绍了一种基于C++的LRU缓存算法实现，包括插入、获取和删除操作的具体流程。该实现未考虑多线程同步问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

此实现不适合多线程！~没有加锁！~

LRU算法（C++实现）
邹亮的博客
03-29 1万+
一、LRU算法简介 对于web开发而言，缓存必不可少，也是提高性能最常用的方式。无论是浏览器缓存，还是服务端的缓存(通过memcached或者redis等内存数据库)。缓存不仅可以加速用户的访问，同时也可以降低服务器的负载和压力。那么，了解常见的缓存淘汰算法的策略和原理就显得特别重要。 常见的缓存算法 LRU (Least recently used) 最近最少使用，如果数据最近被访问过，那...
LRU算法 c++实现
weixin_39052554的博客
08-13 365
LRU全程Least Recently Used，最近最少使用的意思，是一种内存管理方法，该算法最早应用于操作系统。 #include<list> #include<string> #include<unordered_map> using namespace std; template<class KeyType, class ValueType> class LRUCache { public: LRUCache(int capacity) : m
LRU算法 C++实现
06-30
操作系统中的一个算法 C++实现的，Lru算法
C++实现LRU算法
SteveForever的博客
11-14 1673
利用双向链表和哈希表实现LRU算法 双向链表 使用双向链表可以快速删除和添加元素，来移动最近使用的节点，将最近使用的节点保存到双向链表的尾端。快速的put值和value。 哈希表 使用哈希表可以快速的查找节点。快速get关键值为key的value。 LRU算法 实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 void
c++实现LRU算法
SteveForever的博客
05-22 610
c++实现LRU算法 #include <iostream> #include <list> #include <utility> #include <vector> #include <unordered_map> #include <memory> using namespace std; class LRUCache { public: unordered_map<int, list<pair<in
【算法】LRU缓存算法的C++实现
Conner7的博客
03-09 6406
LRU缓存算法是一种淘汰算法，也是一道经典的面试题，本文对LRU缓存算法的C++实现做了讲解。
LRU Cache的简单C++实现
01-20
　LRU Cache是一个Cache的置换算法，含义是“近少使用”，把满足“近少使用”的数据从Cache中剔除出去，并且保证Cache中第一个数据是近刚刚访问的，因为这样的数据更有可能被接下来的程序所访问。 　LRU的应用比较...
C++ LRU算法
一个大佬的博客
06-13 702
【代码】C++ LRU算法。
[算法与数据结构]：LRU Cache 的原理与C++实现
Bin_Dut的博客
01-18 755
LRU Cache的原理与算法实现
LRU算法实现（C++版本）
11-05
1.资源包含LRU算法整个项目，可直接在vs2019上运行项目，如果版本不对可选择把项目中cpp文件复制到自己的vs中运行 2.LRU 算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。 3.如果积分不够可以私信我私发给你
c++模拟操作系统LRU算法
10-21
文档内部为实验报告（包含全部代码及演示图）。操作系统的lru页面置换
LRU原理及其实现（C++）
不如敲代码的博客
10-06 873
读完本文，你不仅学会了算法思路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：146.LRU缓存机制 LRU原理 在一般标准的操作系统教材里，会用下面的方式来演示 LRU 原理，假设内存只能容纳3个页大小，按照 7 0 1 2 0 3 0 4 的次序访问页。假设内存按照栈的方式来描述访问时间，在上面的，是最近访问的，在下面的是，最远时间访问的，LRU就是这样工作的。 但是如果让我们自己设计一个基于 LRU 的缓存，这样设计可能问题很多，这段内存按照访问时间进行了排序，会有大量的内存拷贝操作，所以性能肯定
LRU Cache的C++实现
chencong125的博客
07-05 387
方法一：双链表+哈希表map #include<iostream> #include<map> using namespace std;struct Node { int key; int value; Node* pre; Node* next; Node(int key=-1,int value=-1):key(key),value(value),pre(
如何用C++实现一个LRU Cache(转载)
优快云
10-25 1702
如何用C++实现一个LRU Cache July 23, 2013 作者：Hawstein 出处：http://hawstein.com/posts/lru-cache-impl.html 声明：本文采用以下协议进行授权： 自由转载-非商用-非衍生-保持署名|Creative Commons BY-NC-ND 3.0 ，转载请注明作者及出处。 什么是LRU Cache
LRU算法（c++）
冰糖雪梨的学习笔记
06-11 247
least recently used（最近最少使用算法）
c++实现的LRU算法
Kmp算法C语言简单实现
10-22 415
最近面试遇到不少自己不会的面试题，为了防止以后再遇到，所以记录下来 这次遇到的是LRU算法的实现，LRU是用于内存管理的一种页面置出算法，意为最近最少使用，用于将内存中经常不适用的页面置出内存，放入到外存或者对换区，使得其他可使用的页面进入内存 主要的操作是get/put,这篇实现完全照抄于博客：博客 所有的代码都没怎么改变，主要是我将自己的理解写在上面并做了一些测试，感兴趣的可以去大佬的博客，我这里主要是做一下记录，不是原创，如果有涉及到侵权请作者联系删除，下面贴代码： class LRUCache {
LRU 算法 C++实现
juggte的博客
11-14 3159
实现LRU LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段，用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t，当须淘汰一个页面时，选择现有页面中其 t 值最大的，即最近最少使用的页面予以淘汰,常用于缓存机制。 实现LRU需要一个Map和一个双向链表。 我们规定，head->next 为最久未使用节点，head->prev为最新节点，这样就可以保证其相对次序。 map的value保存链
lru算法队列实现c++
最新发布
12-31
### 使用C++实现LRU缓存淘汰算法 #### 定义与概述 LRU（Least Recently Used），即最近最久未使用，是一种常用的页面置换算法，在计算机操作系统中用于管理内存中的页表项。当物理内存不足时，优先移除那些长时间没有被访问过的数据[^1]。 #### 数据结构的选择 为了高效地实现LRU功能，通常会选择哈希链表作为底层的数据存储方式。这种组合利用了双向链表能够快速插入删除节点以及哈希表提供O(1)复杂度查找的优势[^2]。 #### 关键操作解析 - **获取元素**：如果目标key存在，则将其对应的value返回并将该条目移动到链表头部表示最新访问；若不存在则返回特定值如`-1`。 - **插入新元素**：先判断当前容量是否已满，若是则需先移除尾部结点腾出空间再执行常规插入流程，并更新映射关系使新增加的内容位于列表前端。 - **删除指定位置的元素**：通过hashmap定位待处理对象的位置并调整前后指针指向完成摘除动作。 #### C++代码实例 下面给出一段基于上述思路编写的简化版LRUCache类定义： ```cpp #include <iostream> #include <list> #include <unordered_map> using namespace std; class LRUCache { private: int capacity; list<pair<int, int>> cache; // 存储<key,value>对 unordered_map<int, list<pair<int,int>>::iterator> posMap; // 记录各key对应迭代器 public: LRUCache(int _capacity): capacity(_capacity){} void put(int key, int value){ auto it = posMap.find(key); if(it != posMap.end()){ cache.erase(posMap[key]); posMap.erase(key); } while(cache.size() >= capacity){ pair<int, int> last = cache.back(); cache.pop_back(); posMap.erase(last.first); } cache.push_front(make_pair(key, value)); posMap[key]=cache.begin(); } int get(int key){ auto it = posMap.find(key); if (it == posMap.end()) return -1; int res = (*posMap[key]).second; put(key,res); // 更新此元素至队首 return res; } }; ``` 这段程序展示了如何创建一个简单的LRU缓存系统，其中包含了基本的功能函数put和get来分别向缓存中添加或查询项目[^3]。
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