《算法通关村——缓存机制了解LRU实现》

介绍

LRU是"Least Recently Used"（最近最少使用）的缓存机制，它是一种常用的缓存算法，用于管理缓存中的数据项。LRU缓存机制的基本思想是，当缓存达到其容量限制时，会淘汰最久没有被访问的数据项，以为新的数据项腾出空间。

LRU缓存机制的实现方式通常是通过维护一个数据结构，例如链表或双向链表，来记录数据项的访问顺序。最近访问的数据项会被移到链表的头部（或双向链表的头部），而最久未被访问的数据项则位于链表的尾部。当需要从缓存中淘汰数据项时，就选择尾部的数据项进行淘汰，以确保淘汰最久未被访问的数据。

LRU缓存机制在实际应用中表现出良好的性能，因为它通常能够保留最常被访问的数据项，从而提高缓存命中率。然而，LRU的实现可能需要一定的额外开销，因为需要维护访问顺序的数据结构，而且在某些情况下，可能需要频繁地移动数据项，这可能会导致性能问题。因此，在特定情况下，可以考虑其他缓存淘汰算法，如LFU（Least Frequently Used）或FIFO（First-In, First-Out）等。

当涉及到缓存淘汰算法时，除了LRU，还有其他一些常见的算法，其中包括LFU（Least Frequently Used）和FIFO（First-In, First-Out）：

LFU（Least Frequently Used）：
- LFU算法基于数据项被访问的频率来进行缓存淘汰决策。它认为访问频率较低的数据项应该被淘汰，因为它们被认为是不太重要或不太常用的数据。
- LFU算法通常使用一个计数器来跟踪每个数据项被访问的次数。当需要淘汰数据项时，选择具有最低访问次数的数据项进行淘汰。
- 一些变种的LFU算法也考虑了时间因素，以便更好地适应数据访问模式的变化。这些变种可能会在计数器的基础上引入时间衰减因素。
FIFO（First-In, First-Out）：
- FIFO算法是一种非常简单的缓存淘汰策略。它按照数据项最早进入缓存的顺序来进行淘汰。也就是说，首先进入缓存的数据项最先被淘汰，而最后进入的数据项最后被淘汰。
- FIFO算法通常使用一个队列来维护数据项的顺序。当需要淘汰数据项时，从队列的头部移除最早进入的数据项。
- FIFO算法的主要优点是其简单性，但它可能不太适用于某些访问模式，因为它不考虑数据项的访问频率或重要性，只根据进入顺序进行淘汰。

选择何种缓存淘汰算法通常取决于具体的应用场景和需求。不同的算法有不同的优缺点，因此需要根据数据访问模式、性能需求以及实际应用的特点来选择最合适的算法。在某些情况下，也可以考虑结合多个算法或自定义淘汰策略以满足特定的需求。

代码实现

package AlgorithmFifth;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class LRUCache {class DLinkedNode {int key;int value;DLinkedNode prev;DLinkedNode next;public DLinkedNode() {}public DLinkedNode(int _key,int _value){key = _key;value = _value;}}private Map<Integer,DLinkedNode> cache = new HashMap<>();private int size;private int capacity;private DLinkedNode head,tail;public LRUCache(int capacity){this.size = 0;this.capacity = capacity;// 使用伪头部和伪尾部节点head = new DLinkedNode();tail = new DLinkedNode();head.next = tail;tail.prev = head;}public int get(int key){DLinkedNode node = cache.get(key);if(node == null){return -1;}// 如果key存在，先通过哈希表定位，再移到头部moveToHead(node);return node.value;}public void put(int key,int value){DLinkedNode node = cache.get(key);if(node == null){// 如果key不存在创建一个新节点DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key,value);// 添加进哈希表cache.put(key,newNode);// 添加至双向链表的头部addToHead(newNode);++size;if(size > capacity){// 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点DLinkedNode tail = removeTail();// 删除哈希表中对应的项cache.remove(tail.key);size--;}}else {// 如果key存在，先通过哈希表定位，在修改value，并移到头部node.value = value;moveToHead(node);}}private void addToHead(DLinkedNode node) {node.prev = head;node.next = head.next;head.next.prev = node;head.next = node;}private void removeNode(DLinkedNode node){node.prev.next = node.next;node.next.prev = node.prev;}private void moveToHead(DLinkedNode node){removeNode(node);addToHead(node);}private DLinkedNode removeTail(){DLinkedNode res = tail.prev;removeNode(res);return res;}public static void main(String[] args) {LRUCache lruCache = new LRUCache(2);lruCache.put(1,1);lruCache.put(2,2);System.out.println(lruCache.get(1));lruCache.put(3,3);System.out.println(lruCache.get(2));lruCache.put(4,4);System.out.println(lruCache.get(1));System.out.println(lruCache.get(3));System.out.println(lruCache.get(4));}
}