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实现lru哈希淘汰思路

LRU(Least Recently Used,最近最少使用)缓存淘汰算法是一种常用的缓存管理策略,用于确定在缓存空间满时,应该淘汰哪个数据。以下是实现LRU缓存淘汰的思路:

数据结构选择

  1. 哈希表:用于快速查找缓存中的数据,键为数据的唯一标识(如ID),值为对应的数据和其位置。

  2. 双向链表:用于维护数据的使用顺序。头部表示最近使用的数据,尾部表示最久未使用的数据。当访问或插入新数据时,需要调整链表的顺序。

主要操作

  • 获取数据

    • 查找哈希表,如果存在:
      • 将该节点移到双向链表的头部(表示最近使用)。
      • 返回该节点的数据。
    • 如果不存在,返回-1或者其他指示未找到的数据。
  • 插入/更新数据

    • 如果哈希表中已存在该数据:
      • 更新其值,并将对应节点移到链表的头部。
    • 如果哈希表中不存在且缓存未满:
      • 将新数据添加到双向链表的头部,同时在哈希表中记录其位置。
    • 如果缓存已满:
      • 淘汰双向链表尾部的数据(即最久未使用的数据),并从哈希表中删除对应项。
      • 将新数据添加到双向链表头部,并在哈希表中记录其位置。

示例代码

以下是一个简单的Python实现示例:

  1. class Node:
  2. def __init__(self, key, value):
  3. self.key = key
  4. self.value = value
  5. self.prev = None
  6. self.next = None
  7. class LRUCache:
  8. def __init__(self, capacity: int):
  9. self.capacity = capacity
  10. self.cache = {} # 哈希表
  11. self.head = Node(0, 0) # 哨兵头结点
  12. self.tail = Node(0, 0) # 哨兵尾结点
  13. self.head.next = self.tail
  14. self.tail.prev = self.head
  15. def _remove(self, node: Node):
  16. """移除节点"""
  17. prev_node = node.prev
  18. next_node = node.next
  19. prev_node.next = next_node
  20. next_node.prev = prev_node
  21. def _add_to_head(self, node: Node):
  22. """添加节点到头部"""
  23. node.prev = self.head
  24. node.next = self.head.next
  25. self.head.next.prev = node
  26. self.head.next = node
  27. def get(self, key: int) -> int:
  28. if key in self.cache:
  29. node = self.cache[key]
  30. # 移动到头部并返回值
  31. self._remove(node)
  32. self._add_to_head(node)
  33. return node.value
  34. return -1
  35. def put(self, key: int, value: int) -> None:
  36. if key in self.cache:
  37. # 更新现有节点并移动到头部
  38. existing_node= self.cache[key]
  39. existing_node.value=value
  40. # Move the updated node to head of the list
  41. this._remove(existing_node)
  42. this._add_to_head(existing_node)
  43. else:
  44. newNode=Node(key,value)
  45. if len(this.cache)==this.capacity:
  46. tail=this.tail.prev
  47. this._remove(tail)
  48. del this.cache[tail.key]
  49. this._add_to_head(newNode)
  50. this.cache[key]=newNode

总结

通过组合哈希表和双向链表,LRU缓存能在O(1)时间复杂度内进行获取、插入和淘汰操作。这种设计使得LRU成为一种高效且实用的缓存管理策略。


内容由零声教学AI助手提供,问题来源于学员提问

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