算法解密：缓存优化利器——LRUCache 和 LinkedHashMap

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2023-04-02 21:24:04

深度剖析 LRU 算法：挥别内存难题

导言

在现代计算世界中，内存管理至关重要，影响着应用程序的性能和整体用户体验。LRU（最近最少使用）算法 是一种高效的数据结构，可用于解决内存难题，优化缓存性能，提供快速检索功能。

LRU 算法的工作原理

LRU 算法以“最近最少使用”原则为基础，对数据访问时间进行跟踪，淘汰最长时间未使用的条目。这种策略有效地利用了缓存空间，确保了最常访问的数据始终可用。

优势

有效解决内存管理难题，优化缓存性能。
维护数据访问历史，提供快速检索功能。
适用于多种应用场景，如内存缓存、操作系统内存管理等。

Java 中的 LruCache 实现

import java.util.HashMap;

public class LruCache<K, V> {

    private final int capacity;
    private HashMap<K, Node<K, V>> cache = new HashMap<>();
    private Node<K, V> head, tail;

    public LruCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
    }

    public V get(K key) {
        Node<K, V> node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            return null;
        }
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }

    public void put(K key, V value) {
        Node<K, V> node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            node = new Node<>(key, value);
            cache.put(key, node);
            addToHead(node);
            if (cache.size() > capacity) {
                removeTail();
            }
        } else {
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }

    private void addToHead(Node<K, V> node) {
        if (head == null) {
            head = tail = node;
        } else {
            node.next = head;
            head.prev = node;
            head = node;
        }
    }

    private void removeTail() {
        Node<K, V> node = tail;
        tail = tail.prev;
        if (tail != null) {
            tail.next = null;
        } else {
            head = null;
        }
        cache.remove(node.key);
    }

    private void moveToHead(Node<K, V> node) {
        if (node == head) {
            return;
        }
        if (node == tail) {
            tail = node.prev;
            tail.next = null;
        } else {
            node.prev.next = node.next;
            node.next.prev = node.prev;
        }
        addToHead(node);
    }

    static class Node<K, V> {
        K key;
        V value;
        Node<K, V> prev, next;

        Node(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
}