LRU算法实现,HashMap与LinkedHashMap源码的部分总结

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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算法实现,HashMap与LinkedHashMap源码的部分总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

关于HashMap与LinkedHashMap源码的一些总结

  • JDK1.8之后的HashMap底层结构中,在数组(Node<K,V> table)长度大于64的时候且链表(依然是Node)长度大于8的时候,链表在转换为红黑树时,链表长度小于等于6时将不会进行转化为红黑树。目的是为了保证效率。其中链表的结点只有next,LinkedHashMap是在Entry<K,V>中添加before, after(双向链表的定义),保证可迭代,遍历时为存入顺序。

  • 下面是LinkedHashMap中的双向链表定义

    //HashMap方法
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
    //LinkedHashMap----------------------------------------
    static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
        Entry<K,V> before, after;
        Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            super(hash, key, value, next);
        }
    }
    //添加结点,添加次序为从右到左,移动last指针
        private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
        LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
        tail = p;
        if (last == null)
            head = p;
        else {
            p.before = last;
            last.after = p;
        }
    }
  • LinkedHashMap中有个布尔值accessOrder可以改变访问顺序(get),默认是false,不改变,true则把访问的键值对放到尾部,是实现LRU的关键,且这个值在构造方法中可以获得。

  • 0.75f为默认加载因子,若用户自定义size容量大于capacity*0.75(积为threshold)时,数组就会进行扩容,加载不宜太大太小,太大容易哈希冲突,太小浪费空间

  • 关于removeEldestEntry方法:默认返回false,若为true则会执行以下源码摘除头结点

    void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
        LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
        if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
            //拿到最右边key - 最早添加的数据key
            K key = first.key;
            removeNode(hash(key), key, null, false, true);
        }
    }
  • 但是两者的线程均不安全没有加同步锁(synchronized),而HashTable是安全的

HashMap实现LRU


  • 主要思路是:常命中、使用多、和刚添加的移至头部,缓存满了先淘汰尾部
  • 最近最久未使用 - 这里指的是Node,需要变换的也是Node,key只作为索引不考虑交换
  • tail和head结点用于摘除结点,其中并不包含任何数据

初始化结点


//定义双列集合的结点结构(双向链表的结点)
    private class Node {
        //key的作用是cache满的时候,hashmap便于淘汰尾部和移除操作,还有遍历
        int key;
        int value;
        Node pre;
        Node post;

        //构造方法初始化Node数据
        public Node(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }

        public Node() {

        }
    }

定义缓存中的成员变量


    //定义头尾结点
    private Node head;
    private Node tail;
    //定义当前缓存大小
    private int count;
    //定义总缓存大小
    private int size;
    //定义双列集合存储数据
    private HashMap<Integer, Node> cache;

    //构造方法初始化数据
    public LRUCache(int size) {
        //双向链表初始化
        head = new Node();
        tail = new Node();
        //结点外的指针置空
        head.pre = null;
        tail.post = null;
        //头尾结点的互连
        head.post = tail;
        tail.pre = head;

        //容量初始化
        this.count = 0;
        this.size = size;
        cache = new HashMap<>(size);
    }

访问缓存内容方法


//get方法得到key中缓存的数据
    public int get(int key) {
        //取得hashmap中的结点数据
        Node node = cache.get(key);
        //如果没有返回-1
        if (node == null)
            return -1;

        //有,访问后将结点移动到开头,成为最近使用结点
        moveToHead(node);
        //并返回查询的值
        return node.value;
    }

当前结点前移至头结点之后


    //摘除双链表结点
    private void removeNode(Node node) {
        node.pre.post = node.post;
        node.post.pre = node.pre;
    }

    //结点插入头部之后
    private void insertNode(Node node) {

        //前连插入结点
        node.pre = head;
        node.post = head.post;
        //后连插入结点
        head.post.pre = node;
        head.post = node;
    }
    private void moveToHead(Node node) {

        //摘除结点
        removeNode(node);
        //插入头结点之后
        insertNode(node);

    }

调进方法


//put方法存入数据,同时将值放入hashmap的node
    public void put(int key, int value) {
        //获取Node仓库
        Node node = cache.get(key);
        //如果没有命中就调进
        if (node == null) {
            //如果cache满了淘汰尾部
            if (count >= size) {
                cache.remove(tail.pre.key);
                //摘除tail尾部前一个结点
                removeNode(tail.pre);
                //数量--
                count--;
            }
            Node newNode = new Node(key, value);
            cache.put(key, newNode);
            //由于刚添加,把新数据结点移动到头部
            insertNode(newNode);
            count++;
        }
        //如果命中更新该key索引的node值,并移至开头
        else {
            node.value = value;
            //如果目前只有一个节点不用摘
            if(count == 1) {
                return;
            }
            moveToHead(node);

        }
    }

移除其中一个元素方法



    //移除缓存中的一个数据
    public void remove(int key) {
        Node node = cache.get(key);
        //没有就什么也不干,有就删除
        if (node == null)
            return;
        cache.remove(key);
        removeNode(node);
    }


    

LinkedHashMap实现LRU


package cn.work.demo.demo02;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class LRULinkedHashMapCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {
    //Cache容量
    private int size;
    //定义一个锁保证线程安全
    private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

   //初始化,当参数accessOrder为true时,即会按照访问顺序排序,最近访问的放在尾部,最早访问的放在头部(数据由last添加至尾部)
    public LRULinkedHashMapCache(int size) {
        super(size,0.75f,true);
        this.size = size;
    }

    //重写removeEldestEntry方法,若当前容量>size,弹出尾部
    @Override
    public boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {

        //size()方法,每当LinkedHashMap添加元素时就会++
        return size() > size;
    }

    //重写LinkedHashMap的方法,加锁保证线程安全
    @Override
    public V put(K key, V value) {
        try {
            lock.lock();
            return super.put(key, value);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
    @Override
    public V get(Object key) {
        try {
            lock.lock();
            return super.get(key);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    @Override
    public V remove(Object key) {
        try {
            lock.lock();
            return super.remove(key);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }


}

完整代码


HashMap


package cn.work.demo.demo02;

import java.util.*;


//主要思路是:常命中(使用多)和刚添加的移至头部,缓存满了先淘汰尾部
//最近最久未使用 - 指的是Node里的数据,需要变换的也是Node,key只作为索引不考虑交换
//tail和head结点用于摘除结点,其中并不包含任何数据

public class LRUCache {

    //定义双列集合的结点结构(双向链表的结点)
    private class Node {
        //key的作用是cache满的时候,hashmap便于淘汰尾部和移除操作,还有遍历
        int key;
        int value;
        Node pre;
        Node post;

        //构造方法初始化Node数据
        public Node(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }

        public Node() {

        }
    }

    //定义头尾结点
    private Node head;
    private Node tail;
    //定义当前缓存大小
    private int count;
    //定义总缓存大小
    private int size;
    //定义双列集合存储数据
    private HashMap<Integer, Node> cache;

    //构造方法初始化数据
    public LRUCache(int size) {
        //双向链表初始化
        head = new Node();
        tail = new Node();
        //结点外的指针置空
        head.pre = null;
        tail.post = null;
        //头尾结点的互连
        head.post = tail;
        tail.pre = head;

        //容量初始化
        this.count = 0;
        this.size = size;
        cache = new HashMap<>(size);
    }

    //get方法得到key中缓存的数据
    public int get(int key) {
        //取得hashmap中的结点数据
        Node node = cache.get(key);
        //如果没有返回-1
        if (node == null)
            return -1;

        //有,访问后将结点移动到开头,成为最近使用结点
        moveToHead(node);
        //并返回查询的值
        return node.value;
    }

    //摘除双链表结点
    private void removeNode(Node node) {
        node.pre.post = node.post;
        node.post.pre = node.pre;
    }

    //结点插入头部之后
    private void insertNode(Node node) {

        //前连插入结点
        node.pre = head;
        node.post = head.post;
        //后连插入结点
        head.post.pre = node;
        head.post = node;
    }

    private void moveToHead(Node node) {

        //摘除结点
        removeNode(node);
        //插入头结点之后
        insertNode(node);

    }

    //put方法存入数据,同时将值放入hashmap的node
    public void put(int key, int value) {
        //获取Node仓库
        Node node = cache.get(key);
        //如果没有命中就调进
        if (node == null) {
            //如果cache满了淘汰尾部
            if (count >= size) {
                cache.remove(tail.pre.key);
                //摘除tail尾部前一个结点
                removeNode(tail.pre);
                //数量--
                count--;
            }
            Node newNode = new Node(key, value);
            cache.put(key, newNode);
            //由于刚添加,把新数据结点移动到头部
            insertNode(newNode);
            count++;
        }
        //如果命中更新该key索引的node值,并移至开头
        else {
            node.value = value;
            //如果目前只有一个节点不用摘
            if (count == 1) {
                return;
            }
            moveToHead(node);

        }
    }


    //移除缓存中的一个数据
    public void remove(int key) {
        Node node = cache.get(key);
        //没有就什么也不干,有就删除
        if (node == null)
            return;
        cache.remove(key);
        removeNode(node);
    }


    //用于遍历cache
    public void print() {
        Set<Integer> keyset = cache.keySet();
        Iterator iterator = keyset.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            int key = (int) iterator.next();
            System.out.println(cache.get(key).key + "-->" + cache.get(key).value);

        }


    }

}

LinkedHashMap

package cn.work.demo.demo02;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class LRULinkedHashMapCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {
    //Cache容量
    private int size;
    //定义一个锁保证线程安全
    private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

    public LRULinkedHashMapCache(int size) {
        super(size,0.75f,true);
        this.size = size;
    }

    //初始化,当参数accessOrder为true时,即会按照访问顺序排序,最近访问的放在最前,最早访问的放在后面
    //重写removeEldestEntry方法,若当前容量>size,弹出尾部
    @Override
    public boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {

        //size()方法,每当LinkedHashMap添加元素时就会++
        return size() > size;
    }

    //重写LinkedHashMap的方法,加锁保证线程安全
    @Override
    public V put(K key, V value) {
        try {
            lock.lock();
            return super.put(key, value);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
    @Override
    public V get(Object key) {
        try {
            lock.lock();
            return super.get(key);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    @Override
    public V remove(Object key) {
        try {
            lock.lock();
            return super.remove(key);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }


}

主方法


package cn.work.demo.demo02;

import java.util.Map;

public class LRU {
    public static void main(String[] args) {
        LRUCache lru = new LRUCache(4);
        lru.put(1,2);
        lru.put(2,5);
        lru.put(8,10);
        lru.put(6,5);
        lru.get(1);
        lru.put(3,8);
        lru.get(8);
        lru.put(5,2);
        lru.put(6,2);
        lru.put(7,2);
        lru.print();
        System.out.println("//-------------------------------");
        LRULinkedHashMap<Integer,Integer> linkedHashMap= new LRULinkedHashMap<>(4);
        linkedHashMap.put(1,2);
        linkedHashMap.put(2,5);
        linkedHashMap.put(8,10);
        linkedHashMap.put(6,5);
        linkedHashMap.get(1);
        linkedHashMap.put(3,8);
        linkedHashMap.get(8);
        linkedHashMap.put(5,2);
        linkedHashMap.put(6,2);
        linkedHashMap.put(7,2);

        for (Map.Entry<Integer,Integer> entry:linkedHashMap.entrySet()){
            System.out.println(entry.getKey()+"-->"+entry.getValue());
        }

    }
}

结果


8-->10
5-->2
6-->2
7-->2
//-------------------------------
8-->10
5-->2
6-->2
7-->2

以上是关于LRU算法实现,HashMap与LinkedHashMap源码的部分总结的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

LRU算法的实现

LinkedHashMap实现LRU算法

LinkedHashMap实现LRU算法--高频面试题

HashMap+双向链表手写LRU缓存算法/页面置换算法

LinkedHashMap:我还能实现LRU

java编写LRU算法