来自Leetcode第146题LRU缓存机制
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) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。示例:
LRUCache cache = new LRUCache( 2 / 缓存容量 / );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
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 3
cache.get(4); // 返回 4
硬件实现的4路组相联 + LRU算法
参考组原实验mooc
输入输出引脚图：
8个cache槽分2组4路：
替换算法LRU：
测试图：
软件实现
哈希链表实现
来源题解
LRU 算法实际上是让你设计数据结构：首先要接收一个 capacity 参数作为缓存的最大容量，然后实现两个 API，一个是 put(key, val) 方法存入键值对，另一个是 get(key) 方法获取 key 对应的 val，如果 key 不存在则返回 -1。
注意哦，get 和 put 方法必须都是 O(1)O(1) 的时间复杂度，我们举个具体例子来看看 LRU 算法怎么工作。
1 | /* 缓存容量为 2 */ |
从流程里可以看到，不需要设计计数器来实现对每次未命中的cache槽做计数+1，淘汰时将数值最大的淘汰。
在put时将元素放到了队头，每次get都会将元素提前，我们要做的就是把队尾元素替换掉。
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结合体。这个数据结构长这样：
代码如下:1
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class Node{
public int key,val;
public Node next,prior;
public Node(int key,int val){
this.val = val;
this.key = key;
}
}
class DoubleList{
private Node head,tail ; //头尾结点
private int size; //链表元素数
public DoubleList(){
head = new Node(0,0); //头尾虚结点
tail = new Node(0,0);
head.next = tail;
tail.prior = head;
size = 0;
}
//再头部添加结点
public void addFirst(Node x){
x.next = head.next;
x.prior = head;
head.next.prior = x;
head.next = x;
size++;
}
//删除链表中的结点
public void remove(Node x){
x.prior.next = x.next;
x.next.prior = x.prior;
size--;
}
// 删除链表中最后一个节点，并返回该节点
public Node removeLast(){
//当前链表没有结点
if(tail.prior == head)
return null;
Node last = tail.prior;
remove(last);
return last;
}
//返回链表长度
public int getSize(){
return size;
}
}
class LRUCache{
private HashMap<Integer ,Node> map;
private DoubleList cache; //双向链表
private int capacity;
public LRUCache(int capacity){
this.capacity = capacity;
map = new HashMap<>();
cache = new DoubleList();
}
public int get(int key){
if (!map.containsKey(key))
return -1;
int val = map.get(key).val;
//利用put方法把数据提前
put(key,val);
return val;
}
public void put(int key,int val){
// 先把新节点 x 做出来
Node x = new Node(key, val);
if (map.containsKey(key)) {
// 删除旧的节点，新的插到头部
cache.remove(map.get(key));
cache.addFirst(x);
// 更新 map 中对应的数据
map.put(key, x);
}else{
if (capacity == cache.getSize()) {
// 删除链表最后一个数据
Node last = cache.removeLast();
map.remove(last.key);
}
// 直接添加到头部
cache.addFirst(x);
map.put(key, x);
}
}
}
有序字典
来源题解
利用了LinkedHashMap这样一种数据结构
在构造器里第三个参数accessOrder,设置为false表示不是访问顺序而是插入顺序存储的，这也是默认值，表示LinkedHashMap中存储的顺序是按照调用put方法插入的顺序进行排序的;true则是按照访问顺序，访问过后的元素会到链表的末尾。
0.75F表示负载因子
HashMap有一个初始容量大小，默认是16
static final int DEAFULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
为了减少冲突概率，当HashMap的数组长度达到一个临界值就会触发扩容，把所有元素rehash再放回容器中，这是一个非常耗时的操作。
而这个临界值由负载因子和当前的容量大小来决定：
DEFAULT_INITIAL_CAPACITYDEFAULT_LOAD_FACTOR
即默认情况下数组长度是160.75=12时，触发扩容操作。
所以使用hash容器时尽量预估自己的数据量来设置初始值。
在理想情况下，使用随机哈希吗，节点出现的频率在hash桶中遵循泊松分布，同时给出了桶中元素的个数和概率的对照表。
从上表可以看出当桶中元素到达8个的时候，概率已经变得非常小，也就是说用0.75作为负载因子，每个碰撞位置的链表长度超过8个是几乎不可能的。
hash容器指定初始容量尽量为2的幂次方。
HashMap负载因子为0.75是空间和时间成本的一种折中。
1 | class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer>{ |