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LRU缓存

JavaScript实现LeetCode第146题:LRU缓存题目描述运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存。 参考资料LRU缓存: https:leetcode-cn.comproblemslru-cacheLRU (最近最少使用) 缓存: https:baike.baidu.comitemLRU官方题解

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LRU缓存

基础数据结构的应用,HashMap中存的是key和Node,Node中存的是key和value

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    LRU 缓存

    运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存 。 实现 LRUCache 类: LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中, list.removeLast(); map.remove(node2.key); } map.put(key,node); list.addFirst(node); } }} class DoubleList{ 跟LRU

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    LRU 缓存

    LRU 缓存 1. 问题描述运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存 。 实现 LRUCache 类:LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中,则返回关键字的值

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    LC146— LRU 缓存

    LRU 缓存难度中等1299运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存 。 实现 LRUCache 类:LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中,则返回关键字的值 官方题解LRU模板代码public class LRUCache { class DLinkedNode { int key; int value; DLinkedNode prev; DLinkedNode

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    【Leetcode】146.LRU缓存

    转自知乎:https:zhuanlan.zhihu.comp34133067题目运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存。 指向双向链表实现的 LRU 的 Node 节点,如图所示。 下面展示了,预设大小是 3 的,LRU存储的在存储和访问过程中的变化。为了简化图复杂度,图中没有展示 HashMap部分的变化,仅仅演示了上图 LRU 双向链表的变化。 save(key6, 4)相应的 LRU 双向链表部分变化如下: ? get(key),通过 HashMap 找到 LRU 链表节点,因为根据LRU 原理,这个节点是最新访问的,所以要把节点插入到队头,然后返回缓存的值。

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    LRU 缓存

    题目内容运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存 。 实现 LRUCache 类:LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中,则返回关键字的值

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    Leetcode No.146 LRU 缓存

    一、题目描述运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存 。 实现 LRUCache 类:LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中,则返回关键字的值

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    每天一道LeetCode146-LRU 缓存

    题目描述运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存。它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put 。 , 4); 该操作会使得密钥 1 作废cache.get(1); 返回 -1 (未找到)cache.get(3); 返回 3cache.get(4); 返回 4思路解析这道题是让我们实现一个 LRU 缓存器,LRU是 Least Recently Used 的简写,就是最近最少使用的意思。

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    LeetCode第 146 号问题: LRU 缓存

    题目描述运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存。它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put 。 4); 该操作会使得密钥 1 作废cache.get(1); 返回 -1 (未找到)cache.get(3); 返回 3cache.get(4); 返回 4 思路解析这道题是让我们实现一个 LRU 缓存器,LRU是 Least Recently Used 的简写,就是最近最少使用的意思。

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    ​LeetCode刷题实战146:LRU 缓存

    今天和大家聊的问题叫做 LRU 缓存,我们先来看题面:https:leetcode-cn.comproblemslru-cacheDesign a data structure that follows the constraints of a Least Recently Used (LRU) cache.题意运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存 。 实现 LRUCache 类:LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中,则返回关键字的值 返回 4解题https:blog.csdn.netqq_41231926articledetails86173740思路:用LinkedHashMap实现注意点,由于LinkedHashMap默认的LRU 算法是根据键的进入顺序来定的,对于更新值和获取值的操作是忽视的,因此在更新值和获取值时我们需要先把原值删除再添进一个新值,这样实现的LRU算法才是题目所述的LRU算法。

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    LRU缓存(哈希链表)

    题目信息运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存。它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put 。 LRU 缓存算法的核心数据结构就是哈希链表,双向链表和哈希表的组合体。借一张图表示下哈希链表。 ??

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    LRU 缓存(key2node哈希链表)

    LRU 缓存(key2node哈希链表)》 《Leetcode|460. >prev->next = node; tail->prev = node; 更新哈希表 key2node = node; size++; }}; ** int main() { LRUCache lru

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    Redis 缓存淘汰LRU 淘汰

    volatile-random: 回收随的键使得新添加的数据有空间存放,但仅限于在过期集合的键。 可以看到上面回收策略有俩个纬度,回收的键的范围过期集合不区分是过期集合回收策略随基于lru然后基于上面俩种纬度,做个组合就是四种主要策略。需要注意的这里提到的过期集合,翻译并不是特别准确。 需要注意的是在这里的lru也不是严格的lru算法,它是基于一个配置的大小值maxmemory_samples,循环遍历samples,随获取key然后找到一个最合适的key,然后把该key删除掉。 网上也有文章分析,在这种类lru算法下,基本和真正的lru算法的性能没有太大差异,但是相比较于真正严格的lru效率要更高。 - o->lru) * REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION; } else { return ((REDIS_LRU_CLOCK_MAX - o->lru) + server.lruclock

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    最常见面试算法之 LRU 缓存

    一、题目描述运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU(最近最少使用)缓存。 )cache.put(4, 4); 该操作会使得密钥 1 作废cache.get(1); 返回 -1 (未找到)cache.get(3); 返回 3cache.get(4); 返回 4二、题解LRU 实现 LRU 缓存的常用方法是使用有界队列。实现 LRU 的关键是将所有最近使用的数据放在队列的开头。在每次插入之前,我们检查队列是否已满。 LRU 算法 Java 实现下面我们先用 Java 来实现 LRU 缓存算法。 聊聊缓存淘汰算法-LRU 实现欢迎小伙伴们订阅前端全栈修仙之路,及时阅读 Angular、TypeScript、Node.jsJava和Spring技术栈最新文章。

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    LRU 缓存实现:哈希表 + 双向链表

    算法详解 LRU 缓存可以通过哈希表辅以双向链表实现,我们用一个哈希表和一个双向链表维护所有在缓存中的键值对。

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    LRU缓存淘汰C++实现

    前言 LRU 是 Least Recently Used 的简写,字面意思是最近最少使用。 通常用于缓存的淘汰策略实现,由于缓存的内存非常宝贵,所以需要根据某种规则来剔除数据保证内存不被撑满。 代码实现 #ifndef _LRU_CACHE_H_#define _LRU_CACHE_H_ #include ** LRU是Least Recently Used的简写,字面意思是最近最少使用,通常用于缓存淘汰策略

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    LRU缓存 Krains 2020-08-05 12:50:28 链表

    # 题目链接 # 手写双向链表实现LRU解题思路采用何种数据结构? 而哈希表存储键值是没有先后顺序的,因此就不能够在O(1)的时间内删除最久未使用的元素,可以采用双向链表,链表的优点是插入删除元素快,而且维护键值的先后顺序,我们结合哈希表和双向链表的优势,用哈希表结合双向链表方式实现LRU

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    Memcached内存Memcached特点内存分配 - SlabAllocation内存使用 - LRU(Least Recently Used)优化思路

    Memcached特点协议简单,基于文本行的协议基于Libevent的时间处理内置内存存储方式分布式缓存服务器(采用一致性哈希算法实现的客户端分布式,而非服务器端的分布式)内存分配 - SlabAllocation 内存使用 - LRU(Least Recently Used)已分配的内存不回收,而是直接重新利用;优先使用已过期的内存;内存不足时采用LRU,将长期不用的内存分配给新的记录。 优化思路设置合理的增长因子,控内存合理消耗;调整缓存更新,在快失效时更新内存。

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    Redis技术知识总结之三——Redis数据淘汰

    Redis 的数据淘汰3.1 Redis 的数据淘汰策略当 Redis 内存超出物理内存限时,为了保持高效的可用性,Redis 需要对内存中部分数据进行淘汰。 allkeys-lru: 对全部集合进行回收,尝试回收最少使用的键 (LRU),使得新添加的数据有空间存放。allkeys-random: 对全部集合进行回收,回收随的键使得新添加的数据有空间存放。 形式构成的,在实现 LRU 的内存淘汰时,除了 key-value,LRU 还需要维护一个列表,链表尾部的数据是最少被访问的数据。 当内存达到物理内存限触发 LRU 回收时,对链表尾部的 k-v 进行回收。但 Redis 的 LRU 并不是这样执行的,Redis 使用了一种近似 LRU 算法。 在 LRU 淘汰算法中,该标志是一个时间戳,记录了最近一次访问该标志位的时间。 在触发了 LRU 淘汰时,Redis 会随抽取若干个(默认是 5 个)key,然后删掉最旧的 key。

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