网创优客建站品牌官网
为成都网站建设公司企业提供高品质网站建设
热线:028-86922220
成都专业网站建设公司

定制建站费用3500元

符合中小企业对网站设计、功能常规化式的企业展示型网站建设

成都品牌网站建设

品牌网站建设费用6000元

本套餐主要针对企业品牌型网站、中高端设计、前端互动体验...

成都商城网站建设

商城网站建设费用8000元

商城网站建设因基本功能的需求不同费用上面也有很大的差别...

成都微信网站建设

手机微信网站建站3000元

手机微信网站开发、微信官网、微信商城网站...

建站知识

当前位置:首页 > 建站知识

LRU算法详解-创新互联

定义

LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法,选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t,当须淘汰一个页面时,选择现有页面中其 t 值大的,即最近最少使用的页面予以淘汰。

创新互联网站建设由有经验的网站设计师、开发人员和项目经理组成的专业建站团队,负责网站视觉设计、用户体验优化、交互设计和前端开发等方面的工作,以确保网站外观精美、成都网站设计、成都网站制作易于使用并且具有良好的响应性。应用场景

LRU是一种常见的缓存管理算法,在一些常见的技术中,都有应用,如redis的缓存淘汰策略,mysql的数据缓存页等。

实现方式

通常意义上讲,有两种实现方式,一种是基于访问顺序,一种是基于读取顺序的,接下来基于LinkedHashMap,对这两种实现方式进行Demo编写。

基于访问顺序
  • 实现

public class LocalCache{

    private int capacity = 16;

    private LinkedHashMapcache;

    public LocalCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        cache = new LinkedHashMap<>(capacity);
    }

    public LocalCache() {
        cache = new LinkedHashMap<>(capacity);
    }

    public V get(K key) {
        if (!cache.containsKey(key)) {
            return null;
        }

        V value = cache.get(key);
        cache.remove(key);
        cache.put(key, value);
        return value;
    }

    public void set(K key, V value) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            cache.remove(key);
        }

        if (cache.size() == capacity) {
            SetkeySet = cache.keySet();
            Iteratoriterator = keySet.iterator();
            cache.remove(iterator.next());
        }
        cache.put(key, value);
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder cacheStr = new StringBuilder();
        cache.forEach((k, v) ->cacheStr.append(k).append(":").append(v).append("\t"));
        return cacheStr.toString();
    }
}
  • 测试

public class CacheTest {

    public static void main(String[] args) {
        LocalCachelocalCache = new LocalCache<>(5);
        localCache.set("A", "a");
        localCache.set("B", "b");
        localCache.set("C", "c");
        localCache.set("D", "d");
        localCache.set("E", "e");
        localCache.set("F", "f");
        localCache.get("D");
        System.out.println(localCache);
    }
}
  • 输出

B:b    C:c    E:e    F:f    D:d
基于存储顺序
  • 实现

public class LocalCacheextends LinkedHashMap{

    private int capacity = 16;

    public LocalCache() {
        super(16);
    }

    public LocalCache(int capacity) {
        super(capacity);
        this.capacity = capacity;
    }

    @Override
    public boolean removeEldestEntry(Map.Entryeldest) {
        return super.size() >capacity;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return super.toString();
    }

}
  • 测试

public class CacheTest {

    public static void main(String[] args) {
        LocalCachecache = new LocalCache<>(3);
        cache.put("1", "1");
        cache.put("2", "2");
        cache.put("3", "3");
        cache.put("4", "4");
        System.out.println(cache);
        cache.get("3");
        System.out.println(cache);
    }
}
  • 输出

{2=2, 3=3, 4=4}
{2=2, 3=3, 4=4}

你是否还在寻找稳定的海外服务器提供商?创新互联www.cdcxhl.cn海外机房具备T级流量清洗系统配攻击溯源,准确流量调度确保服务器高可用性,企业级服务器适合批量采购,新人活动首月15元起,快前往官网查看详情吧


网站题目:LRU算法详解-创新互联
URL标题:http://bjjierui.cn/article/iogcd.html

其他资讯