C++实现LRU算法

利用双向链表和哈希表实现LRU算法

双向链表

使用双向链表可以快速删除和添加元素，来移动最近使用的节点，将最近使用的节点保存到双向链表的尾端。快速的put值和value。

哈希表

使用哈希表可以快速的查找节点。快速get关键值为key的value。

LRU算法

实现 LRUCache 类：

LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-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久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

最终代码

#include <vector>
#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <memory>
class Node {
public:int key, value;std::shared_ptr<Node> prev, next;Node(int _key, int _value) {key = _key;value = _value;prev = nullptr;next = nullptr;}
};class DoubleList {
public:std::shared_ptr<Node> head, tail;int size;DoubleList() {head = std::make_shared<Node>(0, 0);tail = std::make_shared<Node>(0, 0);head->next = tail;tail->prev = head;size = 0;}void addLast(const std::shared_ptr<Node>& x) {x->prev = tail->prev;x->next = tail;tail->prev->next = x;tail->prev = x;size++;}void remove(const std::shared_ptr<Node>& x) {x->prev->next = x->next;x->next->prev = x->prev;size--;}std::shared_ptr<Node> removeFirst() {if (head->next == tail) {return nullptr;}auto first = head->next;remove(first);return first;}int getSize() const {return size;}
};class LRUCache {
public:DoubleList cache{};std::unordered_map<int, std::shared_ptr<Node>> map{};int cap;LRUCache(int capacity) {cap = capacity;}int get(int key) {if (map.count(key) == 0) {return -1;}makeRecently(key);return map.at(key)->value;}void put(int key, int value) {if (map.count(key)) {deleteKey(key);addRecently(key, value);return;}if (cap == cache.getSize()) {removeLeastRecently();}addRecently(key, value);}private:void makeRecently(int key) {auto x = map.at(key);cache.remove(x);cache.addLast(x);}void addRecently(int key, int value) {auto x = std::make_shared<Node>(key, value);cache.addLast(x);map[key] = x;}void deleteKey(int key) {auto x = map.at(key);cache.remove(x);map.erase(key);}void removeLeastRecently() {auto x = cache.removeFirst();int key = x->key;map.erase(key);}};

参考：算法就像搭乐高：带你手撸 LRU 算法

C++实现LRU算法相关推荐

LRU算法 -- 链表完整实现
LRU算法(Least Recently Used) 算是我们经常遇到的一种淘汰算法,其中内存管理模块进行内存页回收时有用到,针对不经常使用的内存页,LRU淘汰策略能够将该内存页回收给操作系统. 属于 ...
漫画：什么是LRU算法？
本期封面作者:A17 ----- 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 ...
【腾讯三面】你能现场写一下LRU算法吗？
" 金三银四,又到了换工作的黄金期.各位小伙伴们都准备好了吗? " 这句话大家是不是最近已经要看吐了呢? 每当这个时候,就证明招聘旺季又来啦~ 春招.校招.社招-- 那你真的准备好 ...
LRU算法确定最后使用时间的顺序
LRU算法是经常采用的页面置换算法,并被认为是相当好的,但是存在如何实现它的问题.LRU算法需要实际硬件的支持.其问题是怎么确定最后使用时间的顺序,对此有两种可行的办法: 1.计数器. 2.栈.
java 最少使用(lru)置换算法_「面试」LRU了解么？看看LinkedHashMap如何实现LRU算法...
以下内容均是本人原创,希望你看完之后能有更多更深入的了解,欢迎关注➕ 问题:使用Java完成一个简单的LRU算法什么是LRU算法 LRU(Least Recently Used),也就是最近最少使用 ...
Android图片缓存之Lru算法
前言: 上篇我们总结了Bitmap的处理,同时对比了各种处理的效率以及对内存占用大小.我们得知一个应用如果使用大量图片就会导致OOM(out of memory),那该如何处理才能近可能的降低oom发 ...
使用java.util.LinkedList模拟实现内存页面置换算法--LRU算法
一,LRU算法介绍 LRU是内存分配中"离散分配方式"之分页存储管理方式中用到的一个算法.每个进程都有自己的页表,进程只将自己的一部分页面加载到内存的物理块中,当进程在运行过程中, ...
2.LRU算法实现 [C++]
LRU算法实现原理: 最近最久未使用页面置换算法(LRU) 当需要淘汰某一页时,选择在最近一段时间里最久没有被使用过的页淘汰. 其基本原理为:如果某一个页面被访问了,它很可能还要被访问:相反,如果它长 ...
操作系统之存储管理——FIFO算法和LRU算法
操作系统之进程调度--优先权法和轮转法(附上样例讲解) 操作系统之银行家算法-详解流程及案例数据操作系统之多线程编程-读者优先/写者优先详解操作系统之存储管理--FIFO算法和LRU算法操作系统 ...
编写程序来模拟计算机LRU算法,操作系统-页式虚拟存储管理程序模拟.doc
实验3: 页式虚拟存储管理程序模拟实验目的: 编写程序来模拟计算机的两种调度方式: (1)先进先出算法 (2)最近最少使用算法程序设计 FIFO() FIFO() LRU() Msize加1 S ...

C++实现LRU算法

利用双向链表和哈希表实现LRU算法

双向链表

哈希表

LRU算法

最终代码

C++实现LRU算法相关推荐

最新文章

热门文章