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緩存

作用

緩存是一種提高數(shù)據(jù)讀取性能的技術(shù)，在硬件設(shè)計(jì)、軟件開(kāi)發(fā)中都有著非常廣泛的應(yīng)用，比如常見(jiàn)的 CPU 緩存、數(shù)據(jù)庫(kù)緩存、瀏覽器緩存等等。

淘汰策略

常見(jiàn)的策略有三種：先進(jìn)先出策略 FIFO（First In，First Out）、最少使用策略 LFU（Least Frequently Used）、最近最少使用策略 LRU（Least Recently Used）。

鏈表

不需要一塊連續(xù)的內(nèi)存空間，它通過(guò)“指針”將一組零散的內(nèi)存塊串聯(lián)起來(lái)使用。三種最常見(jiàn)的鏈表結(jié)構(gòu)，它們分別是：單鏈表、雙向鏈表和循環(huán)鏈表

鏈表通過(guò)指針將一組零散的內(nèi)存塊串聯(lián)在一起。其中，我們把內(nèi)存塊稱為鏈表的“結(jié)點(diǎn)”。為了將所有的結(jié)點(diǎn)串起來(lái)，每個(gè)鏈表的結(jié)點(diǎn)除了存儲(chǔ)數(shù)據(jù)之外，還需要記錄鏈上的下一個(gè)結(jié)點(diǎn)的地址。如圖所示，我們把這個(gè)記錄下個(gè)結(jié)點(diǎn)地址的指針叫作后繼指針 next。

單鏈表

兩個(gè)結(jié)點(diǎn)是比較特殊的，它們分別是第一個(gè)結(jié)點(diǎn)和最后一個(gè)結(jié)點(diǎn)。我們習(xí)慣性地把第一個(gè)結(jié)點(diǎn)叫作頭結(jié)點(diǎn)，把最后一個(gè)結(jié)點(diǎn)叫作尾結(jié)點(diǎn)。其中，頭結(jié)點(diǎn)用來(lái)記錄鏈表的基地址。有了它，我們就可以遍歷得到整條鏈表。而尾結(jié)點(diǎn)特殊的地方是：指針不是指向下一個(gè)結(jié)點(diǎn)，而是指向一個(gè)空地址 NULL，表示這是鏈表上最后一個(gè)結(jié)點(diǎn)。

循環(huán)鏈表

循環(huán)鏈表是一種特殊的單鏈表。實(shí)際上，循環(huán)鏈表也很簡(jiǎn)單。它跟單鏈表唯一的區(qū)別就在尾結(jié)點(diǎn)。我們知道，單鏈表的尾結(jié)點(diǎn)指針指向空地址，表示這就是最后的結(jié)點(diǎn)了。而循環(huán)鏈表的尾結(jié)點(diǎn)指針是指向鏈表的頭結(jié)點(diǎn)

雙向鏈表

單向鏈表只有一個(gè)方向，結(jié)點(diǎn)只有一個(gè)后繼指針 next 指向后面的結(jié)點(diǎn)。而雙向鏈表，顧名思義，它支持兩個(gè)方向，每個(gè)結(jié)點(diǎn)不止有一個(gè)后繼指針 next 指向后面的結(jié)點(diǎn)，還有一個(gè)前驅(qū)指針 prev 指向前面的結(jié)點(diǎn)

從結(jié)構(gòu)上來(lái)看，雙向鏈表可以支持 O(1) 時(shí)間復(fù)雜度的情況下找到前驅(qū)結(jié)點(diǎn)，正是這樣的特點(diǎn)，也使雙向鏈表在某些情況下的插入、刪除等操作都要比單鏈表簡(jiǎn)單、高效。

刪除給定指針指向的結(jié)點(diǎn)：

單鏈表并不支持直接獲取前驅(qū)結(jié)點(diǎn)，所以，為了找到前驅(qū)結(jié)點(diǎn)，我們還是要從頭結(jié)點(diǎn)開(kāi)始遍歷鏈表，直到 p->next=q，說(shuō)明 p 是 q 的前驅(qū)結(jié)點(diǎn)

雙向鏈表來(lái)說(shuō)，這種情況就比較有優(yōu)勢(shì)了。因?yàn)殡p向鏈表中的結(jié)點(diǎn)已經(jīng)保存了前驅(qū)結(jié)點(diǎn)的指針，不需要像單鏈表那樣遍歷。所以，針對(duì)第二種情況，單鏈表刪除操作需要 O(n) 的時(shí)間復(fù)雜度，而雙向鏈表只需要在 O(1) 的時(shí)間復(fù)雜度內(nèi)就搞定了

對(duì)于一個(gè)有序鏈表，雙向鏈表的按值查詢的效率也要比單鏈表高一些。因?yàn)?#xff0c;我們可以記錄上次查找的位置 p，每次查詢時(shí)，根據(jù)要查找的值與 p 的大小關(guān)系，決定是往前還是往后查找，所以平均只需要查找一半的數(shù)據(jù)。

實(shí)際的軟件開(kāi)發(fā)中，雙向鏈表盡管比較費(fèi)內(nèi)存，但還是比單鏈表的應(yīng)用更加廣泛的原因。如果你熟悉 Java 語(yǔ)言，你肯定用過(guò) LinkedHashMap 這個(gè)容器。如果你深入研究 LinkedHashMap 的實(shí)現(xiàn)原理，就會(huì)發(fā)現(xiàn)其中就用到了雙向鏈表這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

總結(jié)：當(dāng)內(nèi)存空間充足的時(shí)候，如果我們更加追求代碼的執(zhí)行速度，我們就可以選擇空間復(fù)雜度相對(duì)較高、但時(shí)間復(fù)雜度相對(duì)很低的算法或者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。相反，如果內(nèi)存比較緊缺，比如代碼跑在手機(jī)或者單片機(jī)上，這個(gè)時(shí)候，就要反過(guò)來(lái)用時(shí)間換空間的設(shè)計(jì)思路。

思考

如何基于鏈表實(shí)現(xiàn) LRU 緩存淘汰算法？

維護(hù)一個(gè)有序單鏈表，越靠近鏈表尾部的結(jié)點(diǎn)是越早之前訪問(wèn)的。當(dāng)有一個(gè)新的數(shù)據(jù)被訪問(wèn)時(shí)，我們從鏈表頭開(kāi)始順序遍歷鏈表。

1. 如果此數(shù)據(jù)之前已經(jīng)被緩存在鏈表中了，我們遍歷得到這個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的結(jié)點(diǎn)，并將其從原來(lái)的位置刪除，然后再插入到鏈表的頭部。

2. 如果此數(shù)據(jù)沒(méi)有在緩存鏈表中，又可以分為兩種情況：如果此時(shí)緩存未滿，則將此結(jié)點(diǎn)直接插入到鏈表的頭部；如果此時(shí)緩存已滿，則鏈表尾結(jié)點(diǎn)刪除，將新的數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)插入鏈表的頭部。

提供一個(gè)基于數(shù)組實(shí)現(xiàn)的LRU緩存淘汰算法，上代碼

public class ArrLRU<T> {//默認(rèn)容量private static final int DEFALUT_CAPACITY = (1 << 3);private T[] holder;//存儲(chǔ)元素的數(shù)組private int count;//元素個(gè)數(shù)//存儲(chǔ)元素及其位置的對(duì)應(yīng)關(guān)系private Map<T, Integer> cache;public ArrLRU() {this.holder = (T[]) new Object[DEFALUT_CAPACITY];this.count = 0;this.cache = new HashMap<>(DEFALUT_CAPACITY);}private void offer(T target) {Integer location = cache.get(target);if (location == null) {//緩存不存在該元素if (count == DEFALUT_CAPACITY) {//緩存已滿,移除緩存元素，加入數(shù)組更新緩存T t = holder[--count];cache.remove(t);removeAndCache(t, count);} else {//不存在該元素、緩存未滿putAbsentInCache(target,count);}} else {//已存在update(target,location);}}private void update(T target, Integer location) {Integer index = cache.get(target);rightShift(index);holder[0] = target;cache.put(target,0);}private void putAbsentInCache(T t, int end) {rightShift(count);holder[0] = t;cache.put(t, 0);count++;}private void removeAndCache(T t, int count) {rightShift(count);//t位置之前元素向右移動(dòng)holder[0] = t;cache.put(t, 0);count++;}private void rightShift(int count) {for (int i = count - 1; i >= 0; i--) {holder[i + 1] = holder[i];cache.put(holder[i], i + 1);}}public static void main(String[] args) {ArrLRU lru = new ArrLRU<Integer>();lru.offer(Integer.valueOf(1));lru.offer(Integer.valueOf(2));lru.offer(Integer.valueOf(3));lru.offer(Integer.valueOf(4));lru.offer(Integer.valueOf(3));System.out.println(Arrays.toString(lru.holder));}} 通過(guò)鏈表實(shí)現(xiàn)LRU緩存淘汰算法如下 public class NodeLRU<T> {public static class Node<T> {private T data;private Node next;public Node(Node next) {this.next = next;}public Node(T data, Node next) {this.data = data;this.next = next;}public T getData() {return data;}public void setData(T data) {this.data = data;}public Node getNext() {return next;}public void setNext(Node next) {this.next = next;}}//默認(rèn)鏈表容量private int DEFAULT_CAPACITY = 10;//鏈表長(zhǎng)度private int count;//鏈表頭結(jié)點(diǎn)private Node head;//鏈表容量private int capacity;public NodeLRU() {this.count = 0;this.head = new Node(null);this.capacity = DEFAULT_CAPACITY;}public NodeLRU(int capacity) {this.capacity = capacity;this.count = 0;this.head = new Node(null);}public int getDEFAULT_CAPACITY() {return DEFAULT_CAPACITY;}public void setDEFAULT_CAPACITY(int DEFAULT_CAPACITY) {this.DEFAULT_CAPACITY = DEFAULT_CAPACITY;}public Node getHead() {return head;}public void add(T data) {//找到元素的前一個(gè)結(jié)點(diǎn)Node prevNode = findPrevNode(data);if (prevNode != null) {remove(prevNode);insertNodeAtHead(data);} else {if (count >= capacity) {deleteNodeAtEnd();}insertNodeAtHead(data);}}//頭插法private void insertNodeAtHead(T data) {Node node = head.getNext();head.setNext(new Node(data, node));count++;}//刪除prevNode結(jié)點(diǎn)的下一個(gè)元素private void remove(Node prevNode) {Node node = prevNode.getNext();prevNode.setNext(node.getNext());node = null;count--;}//刪除鏈表中最后一個(gè)元素private void deleteNodeAtEnd() {Node node = head;if (node.getNext() == null) {return;}while (node.getNext().getNext() != null) {node = node.getNext();}Node endNode = node.getNext();node.setNext(null);endNode = null;count--;}//查找元素的前一個(gè)節(jié)點(diǎn)private Node findPrevNode(T data) {Node node = head;while (node.getNext() != null) {if (head.getNext().getData().equals(data)) {return node;}node = node.getNext();}return null;}public boolean isEmpty() {return count == 0;}public int size() {return count;}public static void main(String[] args) {NodeLRU lru = new NodeLRU();for (int i = 1; i < 11; i++) {lru.add(i);}printLinkElement(lru);lru.add(5);printLinkElement(lru);}public static void printLinkElement(NodeLRU lru) {Node head = lru.getHead();StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();while (head.getNext().getNext() != null) {stringBuilder.append(head.getNext().getData()).append("->");head = head.getNext();}stringBuilder.append(head.getNext().getData());System.out.println(stringBuilder.toString());}}

輸出結(jié)果

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的06 | 链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法?的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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