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1.什么是LRU Cache
LRU是Least Recently Used的缩写,意思是最近最少使用,它是一种Cache替换算法。 什么是 Cache?狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的快速RAM, 通常它不像系统主存那样使用 DRAM技术,而使用昂贵但较快速的SRAM技术。 广义上的Cache指的是位于速度相差较大的两种硬件之间, 用于协调两者数据传输速度差异的结构。除了CPU与主存之间有Cache, 内存与硬盘之间也有Cache,乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache── 称为Internet临时文件夹或网络内容缓存等。
Cache的容量有限,因此当Cache的容量用完后,而又有新的内容需要添加进来时, 就需要挑选并舍弃原有的部分内容,从而腾出空间来放新内容。LRU Cache 的替换原则就是将最近最少使用的内容替换掉。其实,LRU译成最久未使用会更形象, 因为该算法每次替换掉的就是一段时间内最久没有使用过的内容。
2.LRU Cache的实现
实现LRU Cache的方法和思路很多,但是要保持高效实现O(1)的put和get,那么使用双向链表和哈希表的搭配是最高效和经典的。使用双向链表是因为双向链表可以实现任意位置O(1)的插入和删除,使用哈希表是因为哈希表的增删查改也是O(1)。
我们通过一道OJ题来详细讲解它的实现。
3.LRU Cache的OJ
这道题目的意思就是LRU里面有capacity表示容量,超过容量我们就要进行删除不是最近使用的数据,我们还要实现get和put数据的操作时间复杂度都为O(1),从put操作中我们也能看出它是key-value模型。
代码实现
class LRUCache { public: LRUCache(int capacity) :_capacity(capacity) {} int get(int key) { auto it = hashMap.find(key); if(it!=hashMap.end()) { LRUlist.splice(LRUlist.begin(),LRUlist,it->second); return it->second->second; } return -1; } void put(int key, int value) { auto it = hashMap.find(key); if(it==hashMap.end()) { if(_capacity==hashMap.size()) { pair<int,int> back = LRUlist.back(); hashMap.erase(back.first); LRUlist.pop_back(); } LRUlist.push_front(make_pair(key,value)); hashMap[key]=LRUlist.begin(); } else { hashMap[key]->second=value; LRUlist.splice(LRUlist.begin(),LRUlist,it->second); } } typedef list<pair<int,int>>::iterator Llter; private: unordered_map<int,Llter> hashMap; list<pair<int,int>> LRUlist; size_t _capacity; };
我们从题目中能看出它只要我们实现3种函数,我们就一个一个来讲。
在讲函数前我们得先有成员变量,从代码这里我们能看到有3个成员变量,分别是哈希表,双向链表和容量。我们之前分析过LRU实际上是key-value模型,所以我们的list容器用的模板类型是pair好理解,但是为什么我们哈希表中的value类型是迭代器而不是节点类型呢?这是因为你的value如果是节点类型确实查和放的过程是O(1),但是你不只是查和放啊,你同时还得更新啊,我们得把最近使用的数据更新到链表的头部啊,这个时候我们的迭代器不仅能查还方便直接改动list的数据。
说完成员变量之后我们再来讲3个函数,首先是带参构造,带参构造很简单,它形参只给我们了一个,我们就只需要将容量初始化就可以了。我们再来讲解get操作,这个操作也比较简单,它的形参给我们一个key,那么我们直接就用这个key去哈希表里面找,找到了就返回值,找不到就返回-1,同时我们还要更新,我们可以使用splice函数。
splice函数是list的一个成员函数,它可以帮助我们迭代器指向的内容进行位置交换,position是你想指向的位置,x是你想用哪个list对象,i是你想交换的迭代器。我们就可以用它将我们刚刚查到的数据放到begin(也就是头的位置)。这个函数跟你自己去调指针的指向效果是一样的。
接下来我们再来讲解比较复杂的put操作。按照题目要求我们先来判断一下这个值在不在,在我们就修改值(同时还要将这个刚修改的值的位置调到头部),不在我们就插入,插入前我们需要判断一下它的空间是否需要释放,如果需要我们先将哈希表中的映射关系给去除,再将链表的最后一个数据删除,删除完后我们就可以将数据插入了。
这样我们简易的LRU模型就出来了,搞懂后其实就没有那么高深了。
LRU Cache(C++)
最新推荐文章于 2025-04-30 23:53:58 发布