LRU(leastLeast Recently Used)
Posted 黑桃_K_
tags:
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(leastLeast Recently Used)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、什么是LRU
最近最少使用的内存管理算法
长期不被使用的数据,在未来被使用的概率也不大,所以当内存达到一定的交换阈值,会将最近最少使用的数据移除。
二、使用方法
采用哈希表和双向链表结合方式,使得访问数据。插入数据的效率达到O(1)。
哈希表: unordered_map<int,list<int,pair<int,int>::iterator>
链表: list<pair<int,int>>
采用哈希表可以使得查找效率达到O(1) ,哈希表的第二个值存储链表的迭代器
三、代码(内有注释)
class LRUCache
public:
LRUCache(int capacity)
//确定链表的节点数
_capacity=capacity;
//查找节点值,直接从哈希表中查找,找不到返回-1
//找到的话,找到节点值,然后将这个节点前后的节点相连,将此节点移动的链表的最后位置
//此处采用list自带的splice 函数 (哪个位置,链表,移动链表的那个节点);
int get(int key)
auto umit=_hashMap.find(key);
if(umit!=_hashMap.end())
LRU_LST_IT listIt=umit->second;
int value=listIt->second;
_listCache.splice(_listCache.end(),_listCache,listIt);
//连接左右,取出值放在后面
//_listCache.erase(listIt);
//_hashMap.erase(key);
//_listCache.push_back(make_pair(key,value));
//_hashMap[key]=--_listCache.end();
return value;
else
return -1;
//插入节点
//当前哈希表中是否存在
//存在则直接将当前节点移动到链表最后
//不存在则判断链表个节点个数是否满了
//满了,则删除掉最前面的节点和哈希表中的最前面节点信息
//然后将新节点插入到链表后面,并且构建哈希表的key-value信息
//
//不满则直接在链表后面插入新节点,并且构建哈希表的key-value信息
void put(int key, int value)
auto umit=_hashMap.find(key);
if(umit!=_hashMap.end())
//auto endit=_listCache.end();
LRU_LST_IT ltIt=umit->second;
ltIt->second=value;
_listCache.splice(_listCache.end(),_listCache,umit->second);
else
if(_listCache.size()==_capacity)
_hashMap.erase(_listCache.front().first);
_listCache.pop_front();
_listCache.push_back(make_pair(key,value));
_hashMap[key]=--_listCache.end();
private:
typedef list<std::pair<int,int>>::iterator LRU_LST_IT;
typedef std::pair<int,int> LRU_LST;
//链表定义 哈希表定义 节点个数
list<LRU_LST> _listCache;
unordered_map<int,LRU_LST_IT> _hashMap;
int _capacity;
;
以上是关于LRU(leastLeast Recently Used)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Redis精通系列——LRU算法详述(Least Recently Used - 最近最少使用)