这篇文章主要讲解了“JavaScript怎么实现LRU缓存淘汰算法”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“JavaScript怎么实现LRU缓存淘汰算法”吧！
如何实现LRU缓存淘汰算法?
LRU（Least Recently Used）缓存淘汰算法是一种常见的缓存淘汰策略，它的核心思想是优先淘汰最近最少使用的缓存数据，以保证缓存中的数据始终是最热门的。
使用哈希表和双向链表
LRU缓存淘汰算法的核心在于如何快速定位最近最少使用的缓存数据，这可以通过哈希表和双向链表的结合来实现。具体来说，我们可以使用一个哈希表来存储缓存数据的键值对，同时使用一个双向链表来维护缓存数据的访问顺序，每次访问缓存时，我们将访问的数据节点移动到链表头，当缓存满时，淘汰链表尾部的节点即可。
哈希表实现LRU缓存淘汰算法
下面是一个使用哈希表实现LRU缓存淘汰算法的例子，假设我们要实现一个最大容量为3的缓存：
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
class LRUCache<K, V> {
private int capacity;
private Map<K, Node<K,V>> cache;
private Node<K,V> head;
private Node<K,V> tail;
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cache = new HashMap<>();
this.head = new Node<>(null, null);
this.tail = new Node<>(null, null);
this.head.next = this.tail;
this.tail.prev = this.head;
}
public V get(K key) {
if (!cache.containsKey(key)) {
return null;
}
Node<K,V> node = cache.get(key);
remove(node);
addFirst(node);
return node.value;
}
public void put(K key, V value) {
if (cache.containsKey(key)) {
Node<K,V> node = cache.get(key);
node.value = value;
remove(node);
addFirst(node);
} else {
if (cache.size() == capacity) {
Node<K,V> node = removeLast();
cache.remove(node.key);
}
Node<K,V> node = new Node<>(key, value);
cache.put(key, node);
addFirst(node);
}
}
private void remove(Node<K,V> node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
private void addFirst(Node<K,V> node) {
node.next = head.next;
node.prev = head;
head.next.prev = node;
head.next = node;
}
private Node<K,V> removeLast() {
Node<K,V> node = tail.prev;
remove(node);
return node;
}
private static class Node<K, V> {
K key;
V value;
Node<K,V> prev;
Node<K,V> next;
public Node(K key, V value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
}在这个例子中，我们使用了一个哈希表
cache来存储缓存数据的键值对，同时使用了一个双向链表来维护缓存数据的访问顺序，其中
head和
tail分别表示链表头和链表尾，每次访问缓存时，我们将访问的数据节点移动到链表头，当缓存满时，淘汰链表尾部的节点即可。
注意，为了方便起见，我们在链表头和链表尾分别添加了一个哨兵节点
head和
tail，这样就不需要在代码中处理链表为空的情况了。
下面是一个使用双向链表实现LRU缓存淘汰算法的例子，假设我们要实现一个最大容量为3的缓存：
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
class LRUCache<K, V> {
private int capacity;
private Map<K, Node<K,V>> cache;
private Node<K,V> head;
private Node<K,V> tail;
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cache = new HashMap<>();
this.head = new Node<>(null, null);
this.tail = new Node<>(null, null);
this.head.next = this.tail;
this.tail.prev = this.head;
}
public V get(K key) {
if (!cache.containsKey(key)) {
return null;
}
Node<K,V> node = cache.get(key);
remove(node);
addFirst(node);
return node.value;
}
public void put(K key, V value) {
if (cache.containsKey(key)) {
Node<K,V> node = cache.get(key);
node.value = value;
remove(node);
addFirst(node);
} else {
if (cache.size() == capacity) {
Node<K,V> node = removeLast();
cache.remove(node.key);
}
Node<K,V> node = new Node<>(key, value);
cache.put(key, node);
addFirst(node);
}
}
private void remove(Node<K,V> node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
private void addFirst(Node<K,V> node) {
node.next = head.next;
node.prev = head;
head.next.prev = node;
head.next = node;
}
private Node<K,V> removeLast() {
Node<K,V> node = tail.prev;
remove(node);
return node;
}
private static class Node<K, V> {
K key;
V value;
Node<K,V> prev;
Node<K,V> next;
public Node(K key, V value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
}在这个例子中，我们使用了一个哈希表
cache来存储缓存数据的键值对，同时使用了一个双向链表来维护缓存数据的访问顺序，其中
head和
tail分别表示链表头和链表尾，每次访问缓存时，我们将访问的数据节点移动到链表头，当缓存满时，淘汰链表尾部的节点即可。
注意，为了方便起见，我们在链表头和链表尾分别添加了一个哨兵节点
head和
tail，这样就不需要在代码中处理链表为空的情况了。