LRU 最近最久未使用算法 哈希表+双向链表实现
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了LRU 最近最久未使用算法 哈希表+双向链表实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
目录
LRU 算法
基于局部性原理,最近被访问到的内存将来很可能会被再次访问。
因此我们淘汰数据时,优先选择淘汰最久未使用的数据。
实现思路
使用双向链表,将最近使用的数据挂载到链头,这样最久未使用的数据就在队尾,淘汰数据时删除队尾元素即可。
要快速定位某个 k e y key key在链表中的位置,可以使用一个哈希表记录 k e y − N o d e key-Node key−Node映射。
题目
代码实现
class LRUCache
public:
struct DListNode
int key, value; //事实上key值没有使用
DListNode *pre;
DListNode *next;
DListNode()
DListNode(int a, int b) key = a, value = b;
;
unordered_map<int, DListNode *> mp; // key-Node 映射
int MAX_SIZE;
DListNode *HEAD;
DListNode *TAIL;
LRUCache(int capacity) //初始化双向链表
MAX_SIZE = capacity;
HEAD = new DListNode;
TAIL = new DListNode;
HEAD->next = TAIL;
TAIL->pre = HEAD;
int get(int key)
if (!mp.count(key)) //如果该key不存在,返回-1
return -1;
DListNode *tmp = mp[key]; //将这个结点调整到链表头部
tmp->pre->next = tmp->next;
tmp->next->pre = tmp->pre;
tmp->next = HEAD->next;
tmp->pre = HEAD;
HEAD->next = tmp;
tmp->next->pre = tmp;
return mp[key]->value;
void put(int key, int value)
if (!mp.count(key)) //如果之前不在缓存,创建并放到链头
DListNode *tmp = new DListNode(key, value); //将这个结点放到链表头部
mp[key] = tmp;
tmp->pre = HEAD;
tmp->next = HEAD->next;
HEAD->next->pre = tmp;
HEAD->next = tmp;
if (mp.size() > MAX_SIZE) //超过容量,需要删除链表尾部结点
mp.erase(TAIL->pre->key);
TAIL->pre->pre->next = TAIL;
TAIL->pre = TAIL->pre->pre;
else //已经存在,调整到链表头部
DListNode *tmp = mp[key];
tmp->value = value;
tmp->pre->next = tmp->next;
tmp->next->pre = tmp->pre;
tmp->next = HEAD->next;
tmp->pre = HEAD;
HEAD->next->pre = tmp;
HEAD->next = tmp;
;
以上是关于LRU 最近最久未使用算法 哈希表+双向链表实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章