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redis 的 LRU 算法简介

题目：1、redis 的 lru 了解过吗？是否可以手写一个 lru 算法？

什么是 LRU？

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数据予以淘汰。

算法设计来源

力扣（146 题目 LRU 算法简介）：

leetcode-cn.com/problems/lr…

如图：

设计思想

1、所谓缓存，必须要有读 + 写两个操作，按照命中率的思路考虑，写操作 + 读操作时间复杂度都需要为 O(1)。

2、 特征要求

2.1 必须要有顺序之分，一区分最近使用的和很久没有使用的数据排序。

2.2 写和读操作一次执行。

2.3 如果容量（坑位）满了要删除最不长用的谁，每次新访问还要把新的数据出入到队头（按照业务你自己设定左右那一边是队头）。

查找快、插入快、删除快、且还要先后排序 -----> 什么样的数据结构可以满足这个问题？

你是否可以在 O(1) 的时间复杂度内完成这两种操作？

如果一次就可以找到，你觉得什么数据结构最合适？？？

LRU 的算法核心是哈希链表

本质就是 HashMap + DoubleLinkedList

时间复杂是O(1) ，哈希+双向链表的结合体。

LRU 算法动画

LRU 手动编码实现

实现案例一

参考： LinkedHashMap

依赖 jdk

public class Q149<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {

    private int capacity; // 缓存坑位

    public Q149(int capacity) {
        // true 是访问顺序
        // false 是插入顺序
        super(capacity, 0.75F, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return super.size() > capacity;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Q149 q149 = new Q149(3);
        q149.put(1, "a");
        q149.put(2, "b");
        q149.put(3, "c");

        System.out.println(q149.keySet());

        q149.put(4, "d");
        q149.put(5, "e");

        System.out.println(q149.keySet());
    }
}

实现案例二

不依赖 jdk

数据结构示意：

思路解释： 1、 参照 HashMap 的做法先创建一个, Node 节点对象，包含 k, v 属性 和前驱，后继对象指针。 2、 构建一个双端链表 DoubleLinkList 实现缓存数据链表结构。主要包含 addHead 添加到头节点，作用是用来更新新访问的 Node， 还有一个就是 removeNode 删除节点。以及 getLastNode 获取尾部节点。 3、通过 Map 和 DoubleLinkList 联合起来共同组建一个 LRU 结构。整体如上图所示

public class Q149_1 {

    // map 负责查找，构建一个虚拟的双向链表， 它里面安装的就是一个 Node 节点，作为数据的载体

    // 1 构造一个 Node 节点，作为数据的载体
    class Node<K, V> {

        K key;
        V value;
        Node<K, V> prev;
        Node<K, V> next;

        public Node() {
            this.prev = this.next = null;
        }

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

            this.prev = this.next = null;
        }
    }

    //2 构建一个双向队列，里面存放的就是我们的 Node
    class DoubleLinkList<K, V> {
        Node<K, V> head;
        Node<K, V> tail;

        // 2.1 构造方法
        public DoubleLinkList() {
            this.head = new Node<>();
            this.tail = new Node<>();
            this.head.next = this.tail;
            this.tail.prev = this.head;
        }

        // 2.2 添加到头
        public void addHead(Node<K, V> node) {
            node.next = head.next;
            node.prev = head;

            head.next.prev = node;
            head.next = node;
        }

        //2.3  删除节点
        public void removeNode(Node<K, V> node) {
            node.next.prev = node.prev;
            node.prev.next = node.next;

            node.prev = null;
            node.next = null;
        }

        //2.4 获得最后一个节点
        public Node<K, V> getLast() {
            return tail.prev;
        }
    }


    private int cacheSize;

    private Map<Integer, Node<Integer, Integer>> map;

    private DoubleLinkList<Integer, Integer> doubleLinkList;

    public Q149_1(int cacheSize) {
        this.cacheSize = cacheSize;
        this.map = new HashMap<>();
        doubleLinkList = new DoubleLinkList<>();
    }

    public int get(int key) {
        if (!map.containsKey(key)) {
            return -1;
        }
        Node<Integer, Integer> node = map.get(key);
        doubleLinkList.removeNode(node);
        doubleLinkList.addHead(node);
        return node.value;
    }

    // save of update method
    public void put(int key, int value) {

        // update
        if (map.containsKey(key)) {
            Node<Integer, Integer> node = map.get(key);
            node.value = value;
            map.put(key, node);

            doubleLinkList.removeNode(node);
            doubleLinkList.addHead(node);
        } else {
            if (map.size() == cacheSize) {
                Node<Integer, Integer> lastNode = doubleLinkList.getLast();
                map.remove(lastNode.key);
                doubleLinkList.removeNode(lastNode);
            }

            // 新增
            Node<Integer, Integer> newNode = new Node<>(key, value);
            map.put(key, newNode);
            doubleLinkList.addHead(newNode);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Q149_1 q149 = new Q149_1(3);
        q149.put(1, 1);
        q149.put(2, 2);
        q149.put(3, 3);

        System.out.println(q149.map.keySet());

        q149.put(1, 2);
        q149.put(2, 1);

        System.out.println(q149.map.keySet());
    }
}

参考资料

• www.jianshu.com/p/12f025aba…