LRU算法

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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算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

LRU

目的:创建了一个哈希表作为缓存,每次查找一个用户的时候先在哈希表中查询,以此提高访问性能

LRU 全称 Least Recently Used,也就 是最近最少使用的意思,是一种内存菅理算法,最早应用于Linux操作系统

LRU算法基于一种假设:长期不被使用的数据,在未来被用到的几率也不大。

因此.当数据所占内存达到一定阈值吋, 我们要移除掉最近最少被使用的数据。

 

代码:

import java.io.*;
import java.util.*;

class test  
{
    public static void main (String[] args) throws java.lang.Exception
    {
        LRUCache lruCache = new LRUCache(5);
        lruCache.put("001", "用户1信息");
        lruCache.put("002", "用户2信息");
        lruCache.put("003", "用户3信息");
        lruCache.put("004", "用户4信息");
        lruCache.put("005", "用户5信息");
        
        System.out.println("原始序列 : ");
        lruCache.viewAllNode();//原始序列
        
        lruCache.get("002");//更新002之后,002位置提前了
        
        System.out.println("更新002之后 : ");
        lruCache.viewAllNode();
        
        lruCache.put("004", "用户4信息更新");//更新004之后,004位置提前了
        System.out.println("更新004之后 : ");
        lruCache.viewAllNode();
        
        System.out.println("插入006之后 : ");
        lruCache.put("006", "用户6信息");//插入新的值,001被挤掉了
        lruCache.viewAllNode();
        
    }
}

class LRUCache{
    
    private Node head;
    private Node end;
    
    //缓存存储上限
    private int limit;
    private HashMap<String, Node> hashMap;
    
    public LRUCache(int limit) {
        this.limit = limit;
        hashMap = new HashMap<String, Node>();
    }
    
    public String getFirstNode(){
        if(head != null){
            return head.value;
        }else{
            return null;
        }
    }
    
    public String getEndNode(){
        if(end != null){
            return end.value;
        }else{
            return null;
        }
    }
    
    public void viewAllNode(){
        if(head != null){
            System.out.print(head.value);
            Node temp = head.next;
            while(temp != null){
                System.out.print(" - " + temp.value);
                temp = temp.next;
            }
            System.out.println("");
        }
    }
    
    public String get(String key) {
        Node node = hashMap.get(key);
        if (node == null){
            return null;
        }
        refreshNode(node);
        return node.value;
    }
    
    public void put(String key, String value) {
        Node node = hashMap.get(key);
        if (node == null) {
            //如果key不存在,插入key-value
            if (hashMap.size() >= limit) {
                String oldKey = removeNode(head);
                hashMap.remove(oldKey);
            }
            node = new Node(key, value);
            addNode(node);
            hashMap.put(key, node);
        }else {
            //如果key存在,刷新key-value
            node.value = value;
            refreshNode(node);
        }
    }
    
    public void remove(String key) {
        Node node = hashMap.get(key);
        removeNode(node);
        hashMap.remove(key);
    }
    
    /** 
     * 刷新被访问的节点位置 
     * @param  node 被访问的节点 
     */
    private void refreshNode(Node node) {
        //如果访问的是尾节点,无需移动节点
        if (node == end) {
            return;
        }
        //移除节点
        removeNode(node);
        //重新插入节点
        addNode(node);
    }
    
    /**
     * 删除节点 
     * @param  node 要删除的节点 
     */
    private String removeNode(Node node) {
        if (node == end) {
            //移除尾节点
            end = end.pre;
        }else if(node == head){
            //移除头节点
            head = head.next;
        } else {
            //移除中间节点
            node.pre.next = node.next;
            node.next.pre = node.pre;
        }
        return node.key;
    }
    
    /**
     * 尾部插入节点
     * @param  node 要插入的节点 
     */
    private void addNode(Node node) {
        if(end != null) {
            end.next = node;
            node.pre = end;
            node.next = null;
        }
        end = node;
        if(head == null){
            head = node;
        }
    }
    
}


class Node {
    Node(String key, String value){
        this.key = key;
        this.value = value;
    }
    public Node pre;
    public Node next;
    public String key;
    public String value;
}

 

 

 

 

下面加上 synchronized 解决进程安全问题

import java.io.*;
import java.util.*;

class test  
{
    public static void main (String[] args) throws java.lang.Exception
    {
        LRUCache lruCache = new LRUCache(5);
        lruCache.put("001", "用户1信息");
        lruCache.put("002", "用户2信息");
        lruCache.put("003", "用户3信息");
        lruCache.put("004", "用户4信息");
        lruCache.put("005", "用户5信息");
        
        System.out.println("原始序列 : ");
        lruCache.viewAllNode();//原始序列
        
        lruCache.get("002");//更新002之后,002位置提前了
        
        System.out.println("更新002之后 : ");
        lruCache.viewAllNode();
        
        lruCache.put("004", "用户4信息更新");//更新004之后,004位置提前了
        System.out.println("更新004之后 : ");
        lruCache.viewAllNode();
        
        System.out.println("插入006之后 : ");
        lruCache.put("006", "用户6信息");//插入新的值,001被挤掉了
        lruCache.viewAllNode();
        
    }
}

class LRUCache{
    
    private Node head;
    private Node end;
    
    //缓存存储上限
    private int limit;
    private HashMap<String, Node> hashMap;
    
    public LRUCache(int limit) {
        this.limit = limit;
        hashMap = new HashMap<String, Node>();
    }
    
    public String getFirstNode(){
        if(head != null){
            return head.value;
        }else{
            return null;
        }
    }
    
    public String getEndNode(){
        if(end != null){
            return end.value;
        }else{
            return null;
        }
    }
    
    public void viewAllNode(){
        if(head != null){
            System.out.print(head.value);
            Node temp = head.next;
            while(temp != null){
                System.out.print(" - " + temp.value);
                temp = temp.next;
            }
            System.out.println("");
        }
    }
    
    public synchronized String get(String key) {
        
        try {
            
            Node node = hashMap.get(key);
            if (node == null){
                return null;
            }
            
            refreshNode(node);
            return node.value;
            
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "";
    }
    
    public synchronized void put(String key, String value) {
        
        try {
            
            Node node = hashMap.get(key);
            if (node == null) {
                //如果key不存在,插入key-value
                if (hashMap.size() >= limit) {
                    String oldKey = removeNode(head);
                    hashMap.remove(oldKey);
                }
                node = new Node(key, value);
                addNode(node);
                hashMap.put(key, node);
            }else {
                //如果key存在,刷新key-value
                node.value = value;
                refreshNode(node);
            }
            
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        
    }
    
    public void remove(String key) {
        Node node = hashMap.get(key);
        removeNode(node);
        hashMap.remove(key);
    }
    
    /** 
     * 刷新被访问的节点位置 
     * @param  node 被访问的节点 
     */
    private void refreshNode(Node node) {
        //如果访问的是尾节点,无需移动节点
        if (node == end) {
            return;
        }
        //移除节点
        removeNode(node);
        //重新插入节点
        addNode(node);
    }
    
    /**
     * 删除节点 
     * @param  node 要删除的节点 
     */
    private String removeNode(Node node) {
        if (node == end) {
            //移除尾节点
            end = end.pre;
        }else if(node == head){
            //移除头节点
            head = head.next;
        } else {
            //移除中间节点
            node.pre.next = node.next;
            node.next.pre = node.pre;
        }
        return node.key;
    }
    
    /**
     * 尾部插入节点
     * @param  node 要插入的节点 
     */
    private void addNode(Node node) {
        if(end != null) {
            end.next = node;
            node.pre = end;
            node.next = null;
        }
        end = node;
        if(head == null){
            head = node;
        }
    }
    
}


class Node {
    Node(String key, String value){
        this.key = key;
        this.value = value;
    }
    public Node pre;
    public Node next;
    public String key;
    public String value;
}

 

输出:

原始序列 : 
用户1信息 - 用户2信息 - 用户3信息 - 用户4信息 - 用户5信息
更新002之后 : 
用户1信息 - 用户3信息 - 用户4信息 - 用户5信息 - 用户2信息
更新004之后 : 
用户1信息 - 用户3信息 - 用户5信息 - 用户2信息 - 用户4信息更新
插入006之后 : 
用户3信息 - 用户5信息 - 用户2信息 - 用户4信息更新 - 用户6信息

 

以上是关于LRU算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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