《LRU Cache》

【一】LRU Cache的相关概念

LRU是Least Recently Used的缩写，意思是最近最少使用，它是一种Cache替换算法。什么是Cache？狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的快速RAM，通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。广义上的Cache指的是位于速度相差较大的两种硬件之间，用于协调两者数据传输速度差异的结构。除了CPU与主存之间有Cache，内存与硬盘之间也有Cache，乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache── 称为Internet临时文件夹或网络内容缓存等。

Cache的容量是有限的，因此当cache的容量用完之后，而又有新的内容需要添加进来时，就需要挑选并且舍弃原有的部分内容，从而腾出空间来释放新的内容，LRU Cache的替换原则就是将最近最少使用的类容去替换掉，其实LRU Cache翻译成最久未使用会更加的贴合形象，因为该算法每次替换掉的就是一段时间内最久没有使用过的内容。

【二】LRU Cache的模拟实现

struct DLinkedNode
{int key;int value;DLinkedNode* prev;DLinkedNode* next;DLinkedNode():key(0),value(0),prev(nullptr),next(nullptr){}DLinkedNode(int _key, int _value):key(_key), value(_value), prev(nullptr), next(nullptr){}};class LRUCache {
private:unordered_map<int, DLinkedNode*> cache;DLinkedNode* head;DLinkedNode* tail;int Size;int Capacity;
public:LRUCache(int capacity){this->Capacity = capacity;this->Size = 0;this->head = new DLinkedNode();this->tail = new DLinkedNode();head->next = tail;tail->prev = head;}int get(int key){if (!cache.count(key)) {return -1;//如果key不存在，则可以直接返回-1}DLinkedNode* node = cache[key];//从哈希表中找到它的为止moveToHead(node);//将其移动到头节点return node->value;}void put(int key, int value){if (!cache.count(key)){//如果这个key不存在，那就创立一个新的节点DLinkedNode* node = new DLinkedNode(key, value);//添加进哈希表cache[key] = node;//添加到双向链表的头部addToHead(node);Size++;if (Size > Capacity) {DLinkedNode* removed = removeTail();cache.erase(removed->key);//一定要删除，防止内存泄露delete removed;Size--;}}else {//如果key存在，就修改它的val值，然后移动到开头DLinkedNode* node = cache[key];node->value = value;moveToHead(node);}}void addToHead(DLinkedNode* node){node->prev = head;node->next = head->next;head->next->prev = node;head->next->next = node;}void removeNode(DLinkedNode* node){node->prev->next = node->next;node->next->prev = node->prev;}void moveToHead(DLinkedNode* node){removeNode(node);//移除这个元素addToHead(node);//向头节点增加这个元素}DLinkedNode* removeTail(){DLinkedNode* node = tail->prev;removeNode(node);return node;}};

【三】LUR Cache实现的基本原理

实现LUR Cache的方式有很多，但是我们采用最简单的方式，就是使用哈希表和双向链表的方式来进行实现，使用双向链表是因为双向链表是可以在任意的位置进行插入和删除，使用哈希表是因为哈希表的增删查改也是O(1)。

以上就是这期的全部内容了，如果觉得还可以的话，请一键三连吧，如果哪里有问题还请位于评论区进行斧正。

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