LFU 算法 /** * @param {number} capacity */ var LFUCache = function (capacity) { this.map = new Map...lastNode = this.tail.prev this.del(lastNode) return lastNode } 源代码链接：https://leetcode.cn/problems/lfu-cache
LFU（Least Frequently Used） LFU 最近最不常用，是一种常见的淘汰（置换）算法，选择最近使用次数最少的予以淘汰。常用于内存管理。...算法实现：双向链表 + 哈希表 节点：Node {key, value, freq, pre, post} key、value freq：使用频率， 删除时使用 pre、post： 前置及后置节点
摘要：本文主要是对 DOA(波达方向)估计中传统 MUSIC 算法及其改进算法作了简要 的介绍，主要包括了MUSIC算法，求根MUSIC算法，循环MUSIC算法，波束空间MUSIC算法，SMART MUSIC...算法。...于是在原来MUSIC的基础上又诞生了求根MUSIC算法、约束MUSIC算法、波束空间MUSIC算法等。 2 ....2．3求根MUSIC算法： 2．3．1求根MUSIC算法原理 对于阵元间距为d的等距直线阵列，导引向量 的第m个元素可以表示为 则MUSIC谱函数可以写成： 其中 是矩阵C中第L条对角线的元素之和。...假定入射信号为窄带信号，波长为 ，则M维接受信号矢量可以表示为 其中 是阵列方向向量： 从向量 中抽出一个L维的子向量 ( )，有 当满足 时， 当满足 时， 可以证明，向量 的子向量的相关矩阵C满足
洗牌算法 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth在书中介绍，很多人直接称Knuth洗牌算法， Knuth大家应该比较熟悉...，《The Art of Computer Programming》作者，算法理论的创始人。...我们现在所使用的各种算法复杂度分析的符号，就是他发明的。 等概率：洗牌算法有些人也称等概率洗牌算法，其实发牌的过程和我们抽签一样的，大学概率论讲过抽签是等概率的，同样洗牌算法选中每个元素是等概率的。...用洗牌算法思路从1、2、3、4、5这5个数中，随机取一个数 [640?...int randX = randNumber/M; int randY = randNumber%M; swap(iX,iY,randX,randY); } 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
在上一篇文章里说了递归，这里就使用其中的上楼梯问题来进行代码实现，在上一篇文章里也说过了中间会有重复计算的情况，这里我们使用一维动态数组来进行存储，一维数组的索引值就与楼梯层数相同，可以更加清晰的理解其中的含义...代码：GitHub[1] 引用链接 [1] GitHub: https://github.com/veselwuxin/code.seclibs.com/blob/master/c/Recursion.c
这个程序就是选择排序算法。...引用选择排序算法百度百科 简单选择排序的基本思想：第1趟，在待排序记录r[1]~r[n]中选出最小的记录，将它与r[1]交换；第2趟，在待排序记录r[2]~r[n]中选出最小的记录，将它与r[2]交换；
代码实现 我们来看看代码实现： public class LRULinkedHashMap extends LinkedHashMap { private int capacity...顺序为：C ->B ->D ->E ❞ LFU算法 定义 在「Redis」 4.0中引入了一个新的淘汰算法LFU，可以说是LRU的进阶版。...LFU算法规定的是按最近访问的频率进行淘汰，与LRU算法相比，LFU更精准的表示了一个「key」被访问的热度。 为甚么Redis要引入LFU算法呢？...在LRU算法下，这个「key」是不容易被淘汰的。但如果是LFU算法，会追踪最近一段时间的访问频率。就是说在LFU算法下，只是最近偶尔被访问一次是不足以说明这个「key」是热点数据。...LRU算法和LFU算法有各自的特点，我们应该根据实际业务使用情况去使用。
上一次，相信大家已经知道关于 LRU 页面置换算法的思想和实现了，这里可以一键直达： 【LRU】一文让你弄清 Redis LRU 页面置换算法 Redis 的淘汰策略中，关于 LFU 页面置换算法，今天咱们来捋一捋到底思想是啥...，可以如何去实现它 这就让我们进入状态吧 ✔LFU 的思想和实现 LFU 全称为：Least frequently used 含义为：使用频次最少的，即为 最不经常使用的 思想是：如果数据在一段时间被访问的次数较少...，若数据已经存在于链表中，则将该节点的频次 +1，且放到对应频次的链表尾部 那么在实现的时候，只需要实现基本的链表以及关于两个 hashmap 的联动即可实现我们的 LFU LFU 相对 LRU 的实现来说...lfu.go 代码案例结果 仓库地址中 main.go 代码实现和 LRU 的一致，只不过，咱们的句柄和具体实现换成了 LFU 的 代码运行效果如下： 总结 至此，咱们将 Redis 淘汰策略中的...LRU 和 LFU 页面置换算法的思想，演示，以及具体实现都聊了一下，如果有偏差， 还请提出，兄弟们不吝赐教哦 感兴趣的，随时可以下载源码，在你的机器上运行哦，仓库地址如下： https://github.com
缓存算法是指令的一个明细表，用于决定缓存系统中哪些数据应该被删去。 常见类型包括LFU、LRU、ARC、FIFO、MRU。...最不经常使用算法（LFU）： 这个缓存算法使用一个计数器来记录条目被访问的频率。通过使用LFU缓存算法，最低访问数的条目首先被移除。...这里会使用到昂贵的算法，而且它需要记录“年龄位”来精确显示条目是何时被访问的。此外，当一个LRU缓存算法删除某个条目后，“年龄位”将随其他条目发生改变。...自适应缓存替换算法(ARC)： 在IBM Almaden研究中心开发，这个缓存算法同时跟踪记录LFU和LRU，以及驱逐缓存条目，来获得可用缓存的最佳使用。...最近最常使用算法（MRU）： 这个缓存算法最先移除最近最常使用的条目。一个MRU算法擅长处理一个条目越久，越容易被访问的情况。
2.LFU算法 LFU（Least Frequently Used）最近最少使用算法。它是基于“如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小”的思路。 ...注意LFU和LRU算法的不同之处，LRU的淘汰规则是基于访问时间，而LFU是基于访问次数的。...为了能够淘汰最少使用的数据，因此LFU算法最简单的一种设计思路就是 利用一个数组存储 数据项，用hashmap存储每个数据项在数组中对应的位置，然后为每个数据项设计一个访问频次，当数据项被命中时，访问频次自增...如果哪位朋友有更高效的实现方式（比如O(1)时间复杂度），不妨探讨一下，不胜感激。 3.LRU算法 LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。...而用什么数据结构来实现LRU算法呢？
算法简介 银行家算法（Banker’sAlgorithm）是一个避免死锁（Deadlock）的著名算法，是由艾兹格·迪杰斯特拉在1965年为T.H.E系统设计的一种避免死锁产生的算法。...—百度百科 当一个进程申请使用资源的时候，银行家算法通过先试探分配给该进程资源，然后通过安全性算法判断分配后的系统是否处于安全状态，若不安全则试探分配作废，让该进程继续等待。...代码实现 定义进程结构体，flag表示是否满足运行需求，finish表示是否已经运行完成，name表示进程名称，Max表示进程需要的最大需求资源量，Allocation表示该进程已经得到分配的资源量，Need...存在安全序列为："); for(i=0;i<n;i++) { printf("%s ",jobs[i].name); } printf("\n"); return 1; } 输出函数的实现...return 0; } } for(k=0;k<m;k++) { if(Available[k]<0) return 0; } return 1; } main函数实现数据的输入
BASE58_H #include #include #include #ifdef __cplusplus extern "C"...uint8_t, const void *, size_t); #ifdef __cplusplus } #endif // __cplusplus #endif // BASE58_H base58.c...] == -1) { // Invalid base58 digit return false; } c...b58u[i]]; for (j = outsz; j--;) { t = ((base58_maxint_t)outi[j]) * 58 + c;...base58_encode(b58c, b58c_sz, buf, 1 + datasz + 4); } libbase58 编译、安装、测试步骤 git clone https://github.com
银行家算法是资源和死锁避免的算法，由艾兹格·迪杰斯特拉（Edsger Dijkstra） 设计的算法用于测已确定总数量的资源分配的安全性，在决定是否该分配应该被允许并进行下去之前，通过“s-state”...该算法是为为THE操作系统设计并且最在在EWD108描述。当一个新的进程进入系统时，进程必须声明所需每个资源实例最大的数量和类型。显然，资源数量不不能超过系统最大的资源数。...资源 对于银行家算法的实现，需要知道三件事： 每个进程所能获取的每种资源数量是多少[MAX] 每个进程当前所分配到的每种资源的数量是多少[ALLOCATED] 系统当前可分配的每种的资源数量是多少...银行家算法名字源于该算法实际上是用于确保银行系统不会用尽系统资源，因为当银行系统不再满足所有客户的需求，系统将不会分配钱（看作资源）给客户，银行必须确保对钱的请求不会导致银行系统处于不安全状态。...例子： 从之前的例子开始，假设进程3请求2个单位的资源C。 1. 系统没有足够的资源C可以用于分配 2. 该请求被拒绝 另一方面，假设进程3请求1单元资源C。 1.
在上一篇文章中，我们说了时间复杂度为 O(n2)的几个排序算法，冒泡排序、插入排序、选择排序，在理解上和实现上都没有太难的地方，这里在实现的时候，没有再自己实现数组或链表，而是使用了c语言自带的数组进行实现的...代码：GitHub[1] 引用链接 [1] GitHub: https://github.com/veselwuxin/code.seclibs.com/blob/master/c/Bubble_Insertion_Selection_Sort.c
因为课设要做银行家算法，就写着记录一下。在网上看了很多，有java也有c。借鉴别人的，自己试着改了一下。...银行家算法： 第一模块：银行家算法中的数据结构 为了实现银行家算法，在系统中必须设置这样四个数据结构，分别用来描述系统中可用的资源，所有进程对资源的最大需求，系统中的资源分配，以及所有的进程话需要多少资源的情况...//系统资源总数 int m; //总的进程数 int a; //当前申请的进程号 int b = 0, c...); if (n) { printf(" work need Allocation work+Allocation\n进程 "); for (c...= 1; c <= 4; c++)//c计数资源情况 { for (j = 1; j <= n; j++) {
C语言实现银行家算法 这几天老师要求使用C语言实现银行家算法，数据可以自定义。想来想去还是照着书现成的数据来模拟一下。 教材使用的是西安电子科大出版社的《计算机操作系统》汤小丹 第四版。...沉下心来慢慢看，其实还是挺简单的算法。.../*Author：Cnkizy 数据参考 P121 4.银行家算法之例 */ #include #define Pcount 5 //5个进程 #define Scount 3 //3...void CalcMaxMatrix(); //资源比较 ab 返回0 int Equals(int a[Scount], int b[Scount]); //安全性算法...Scount]) { for (int i = 0; i < Scount; i++) { if (a[i] > b[i]) return 0; } return 1; } 偷懒for循环所以使用了C+
上一篇文章里说了归并排序和快速排序，它们的代码实现是非常相似的，只要理解了其中的具体实现，还是比较容易写出代码的。 归并排序 代码如下，需要下载代码的请移步至文末 ?...GitHub[1] 快速排序：GitHub[2] 引用链接 [1] GitHub: https://github.com/veselwuxin/code.seclibs.com/blob/master/c/...Merge_Sort.c [2] GitHub: https://github.com/veselwuxin/code.seclibs.com/blob/master/c/Quick_Sort.c
一、哈希搜索算法原理 哈希搜索，也叫散列查找，是一种通过哈希表（散列表）实现快速查找目标元素的算法。...哈希搜索算法通常适用于需要快速查找一组数据中是否存在某个元素的场景，其时间复杂度最高为 O(1)，而平均情况下的时间复杂度通常相当接近 O(1)，因此在实际应用中具有很高的效率和性能。...总的来说，哈希搜索是一种简单而高效的查找算法，但是它的实现涉及到许多细节问题，需要根据不同的应用场景和数据特征来选择最适合的哈希函数和哈希表结构，以保证其正常运行和高效性能。...二、哈希查找算法的C语言实现 下面是哈希查找算法的C语言实现示例： #include #include #define TABLE_SIZE 100 // 哈希表的大小...需要注意的是，哈希表的实现涉及到很多细节问题，比如哈希函数、冲突解决方法等，如果没有特殊需求，可以使用已经实现好的哈希表库，例如C++ STL库中的 unordered_map 类。
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