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漫画:什么是 LRU 算法?

admin 2019-5-26 05:57 256人围观 C++相关











—————  两个月前  —————













用户信息当然是存在数据库里。但是由于我们对用户系统的性能要求比较高,显然不能每一次请求都去查询数据库。

所以,小灰在内存中创建了一个哈希表作为缓存,每次查找一个用户的时候先在哈希表中查询,以此提高访问性能。



很快,用户系统上线了,小灰美美地休息了几天。

一个多月之后......



















———————————————



















什么是哈希链表呢?

我们都知道,哈希表是由若干个Key-Value所组成。在“逻辑”上,这些Key-Value是无所谓排列顺序的,谁先谁后都一样。



在哈希链表当中,这些Key-Value不再是彼此无关的存在,而是被一个链条串了起来。每一个Key-Value都具有它的前驱Key-Value、后继Key-Value,就像双向链表中的节点一样。



这样一来,原本无序的哈希表拥有了固定的排列顺序。





让我们以用户信息的需求为例,来演示一下LRU算法的基本思路:

1.假设我们使用哈希链表来缓存用户信息,目前缓存了4个用户,这4个用户是按照时间顺序依次从链表右端插入的。



2.此时,业务方访问用户5,由于哈希链表中没有用户5的数据,我们从数据库中读取出来,插入到缓存当中。这时候,链表中最右端是最新访问到的用户5,最左端是最近最少访问的用户1。



3.接下来,业务方访问用户2,哈希链表中存在用户2的数据,我们怎么做呢?我们把用户2从它的前驱节点和后继节点之间移除,重新插入到链表最右端。这时候,链表中最右端变成了最新访问到的用户2,最左端仍然是最近最少访问的用户1。





4.接下来,业务方请求修改用户4的信息。同样道理,我们把用户4从原来的位置移动到链表最右侧,并把用户信息的值更新。这时候,链表中最右端是最新访问到的用户4,最左端仍然是最近最少访问的用户1。





5.后来业务方换口味了,访问用户6,用户6在缓存里没有,需要插入到哈希链表。假设这时候缓存容量已经达到上限,必须先删除最近最少访问的数据,那么位于哈希链表最左端的用户1就会被删除掉,然后再把用户6插入到最右端。





以上,就是LRU算法的基本思路。






  1. privateNode head;

  2. privateNodeend;

  3. //缓存存储上限

  4. privateint limit;




  5. privateHashMap<String,Node> hashMap;




  6. publicLRUCache(int limit){

  7.    this.limit = limit;

  8.    hashMap =newHashMap<String,Node>();

  9. }




  10. publicStringget(String key){

  11.    Node node = hashMap.get(key);

  12.    if(node ==null){

  13.        returnnull;

  14.    }

  15.    refreshNode(node);

  16.    return node.value;

  17. }




  18. publicvoid put(String key,String value){

  19.    Node node = hashMap.get(key);

  20.    if(node ==null){

  21.        //如果key不存在,插入key-value

  22.        if(hashMap.size()>= limit){

  23.            String oldKey = removeNode(head);

  24.            hashMap.remove(oldKey);

  25.        }

  26.        node =newNode(key, value);

  27.        addNode(node);

  28.        hashMap.put(key, node);

  29.    }else{

  30.        //如果key存在,刷新key-value

  31.        node.value = value;

  32.        refreshNode(node);

  33.    }

  34. }




  35. publicvoid remove(String key){

  36.    Node node = hashMap.get(key);

  37.    removeNode(node);

  38.    hashMap.remove(key);

  39. }




  40. /**

  41. * 刷新被访问的节点位置

  42. * @param  node 被访问的节点

  43. */

  44. privatevoid refreshNode(Node node){

  45.    //如果访问的是尾节点,无需移动节点

  46.    if(node ==end){

  47.        return;

  48.    }

  49.    //移除节点

  50.    removeNode(node);

  51.    //重新插入节点

  52.    addNode(node);

  53. }




  54. /**

  55. * 删除节点

  56. * @param  node 要删除的节点

  57. */



  58. privateString removeNode(Node node){

  59.    if(node ==end){

  60.        //移除尾节点

  61.        end=end.pre;

  62.    }elseif(node == head){

  63.        //移除头节点

  64.        head = head.next;

  65.    }else{

  66.        //移除中间节点

  67.        node.pre.next= node.next;

  68.        node.next.pre = node.pre;

  69.    }

  70.    return node.key;

  71. }




  72. /**

  73. * 尾部插入节点

  74. * @param  node 要插入的节点

  75. */

  76. privatevoid addNode(Node node){

  77.    if(end!=null){

  78.        end.next= node;

  79.        node.pre =end;

  80.        node.next=null;

  81.    }

  82.    end= node;

  83.    if(head ==null){

  84.        head = node;

  85.    }

  86. }




  87. classNode{

  88.    Node(String key,String value){

  89.        this.key = key;

  90.        this.value = value;

  91.    }

  92.    publicNode pre;

  93.    publicNodenext;

  94.    publicString key;

  95.    publicString value;

  96. }




  97. publicstaticvoid main(String[] args){

  98.    LRUCache lruCache =newLRUCache(5);

  99.    lruCache.put("001","用户1信息");

  100.    lruCache.put("002","用户1信息");

  101.    lruCache.put("003","用户1信息");

  102.    lruCache.put("004","用户1信息");

  103.    lruCache.put("005","用户1信息");

  104.    lruCache.get("002");

  105.    lruCache.put("004","用户2信息更新");

  106.    lruCache.put("006","用户6信息");

  107.    System.out.println(lruCache.get("001"));

  108.    System.out.println(lruCache.get("006"));

  109. }


需要注意的是,这段不是线程安全的,要想做到线程安全,需要加上synchronized修饰符。









告诉大家一个好消息,小灰的《漫画算法》全面上架啦,在短短的两周里,本书一度霸占着各大畅销榜榜首!





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小灰把两年多以来积累的漫画作品进行了筛选和优化,并加上了一些更为基础和系统的入门章节,最终完成了本书的六大篇章:

第一章 算法概述

介绍了算法和数据结构的相关概念,告诉大家算法是什么,数据结构又是什么,它们有哪些用途,如何分析时间复杂度,如何分析空间复杂度。

第二章 数据结构基础

介绍了最基本的数据结构,包括数组、链表、栈、队列、哈希表的概念和读写操作。

第三章 树

介绍了树和二叉树的概念、二叉树的各种遍历方式、二叉堆和优先队列的应用。

第四章 排序算法

介绍了几种典型的排序算法,包括冒泡排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序。

第五章 面试中的算法

介绍了10余道职场上流行的算法面试题及详细的解题思路。例如怎样判断链表有环、怎样计算大整数相加等。

第六章 算法的实际应用

介绍了算法在职场上的一些应用,例如使用LRU算法来淘汰冷数据,使用Bitmap算法来统计用户特征等。

本书是全彩印制,书中的每一章、每一节、每一句话、每一幅图、每一行代码,都经过了小灰和编辑们的精心打磨,力求用最为直白的方式把知识讲明白、讲透彻。





早期的漫画中存在一些叙述错误和表达不清晰的地方,小灰在本书中做了修正和补充;同时书中增加了许多全新的篇章,使得本书的内容更加系统和全面。

对于渴望学习算法的小伙伴,无论你是正在学习计算机专业的学生,还是已经进入职场的新人,亦或是拥有多年工作经验却不擅长算法的老手,这本《漫画算法》都能帮助你告别对算法的恐惧,认识算法、掌握算法。

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