操作系统--LRU算法,手撕

今天研究一下LRU算法，上学期学数据结构的时候就应该学一下这个算法，不过后面操作系统也会讲到LRU算法

题目

LRU缓存leetocde146

LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法是一种常见的缓存替换算法，通常用于缓存管理中。它的核心思想是，当缓存空间满时，会优先淘汰最近最少使用的缓存数据，以便为新的数据腾出空间。LRU算法的基本原理是基于时间局部性原理，即最近被访问的数据很可能在未来会被再次访问。。

如何使用数组或者链表来实现，效率比较对，为了实现On的效率，我们可以采用双链表，但是要找到一个值，双链表的查询还是O（n）,那么就可以引入hash，不产生碰撞的情况下，hash的效率是O（1）；
所以来用双链表+Hash来实现。

在这里插入图片描述

分析；
需要有插入和get操作，并且要求事件复杂度都是O1。

思路，对于put操作，如果当前的节点已经存在，修改当前节点的值，再讲节点移动到头节点去。
如果空间已经满了，需要删除最后一个节点，因为是双链表所以事件复杂度为o1，并且将这个节点插入到头部去，再添加进缓存中去。

对于get操作，因为LRU算法遵循的是最近最少使用，每一次使用都会刷新，得到节点的值，并且还需呀将节点的值移动到头部去。

对于moveHead操作，分为两步分为别deleteHead和addHead，都是数据结构双链表之间的操作，插入和删除节点。
在这里插入图片描述

package LRU;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class LRUCache {Entry head, tail;int capacity;int size;Map<Integer, Entry> cache;public LRUCache(int capacity) {this.capacity = capacity;size = 0;initLinkedList(); //初始化缓存链表cache = new HashMap<>(capacity + 2); //引入了两个哨兵}public void put(int key, int value) {Entry node = cache.get(key);if (node !=null) {node.value = value;moveHead(node);return;}if (size == capacity) {//空间满了Entry lastNode = tail.pre;deleteHead(lastNode);cache.remove(lastNode.key);size--;}Entry newNode = new Entry();newNode.key = key;newNode.value = value;addNode(newNode);cache.put(key, newNode);size++;}public int get(int key) {Entry node = cache.get(key);if (node ==null) {return -1;}moveHead(node);return node.value;}private void moveHead(Entry node) {//删除deleteHead(node);addNode(node);}private void addNode(Entry node) {//讲节点插入到头节点去head.next.pre = node;node.next = head.next;node.pre = head;head.next = node;}private void deleteHead(Entry node) {//双链表删除一个节点node.pre.next = node.next;node.next.pre = node.pre;}public void initLinkedList() {head = new Entry();tail = new Entry();head.next = tail;tail.next = head;}public static class Entry {public Entry pre;public Entry next;public int key;public int value;public Entry(int key,int value) {this.key=key;this.value=value;}public Entry() {}}public static void main(String[] args) {LRUCache cache=new LRUCache(2);cache.put(1,1);cache.put(1,2);System.out.println(cache.get(1)); //得到现在的缓存2，并且当前的2已经移动到最前面去了//再加进来3的时候，1就会被删除cache.put(3,3);System.out.println(cache.get(2));}
}