LRU：最近最少使用缓存LRU是LeastRecentlyUsed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值最大的，即最近最少使用的页面予以淘汰。（引自百度百科）运用所掌握的数据结构，设计和实现一个LRU(LeastRecentlyUsed，最近最少使用)缓存机制。实现LRUCache类：LRUCache(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存intget(intkey)如果关键字key存在于缓存中，
🐱个人主页：不叫猫先生🙋♂️作者简介：2022年度博客之星前端领域TOP2，前端领域优质作者、阿里云专家博主，专注于前端各领域技术，共同学习共同进步，一起加油呀！💫优质专栏：vue3从入门到精通、TypeScript从入门到实践📢资料领取：前端进阶资料以及文中源码可以找我免费领取🔥前端学习交流：博主建立了一个前端交流群，汇集了各路大神，一起交流学习，期待你的加入！(文末有我wx或者私信)目录LRU一、为什么要使用Map是来定义容器二、应用场景三、代码实现LRULRU（LeastRecentlyUsed）最近最少使用缓存策略，根据历史数据记录，当数据超过了限定空间的时候对数据清理，清理的原则是
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LRU是LeastRecentlyUsed的缩写，即最近最少使用。作为一种经典的缓存策略，它的基本思想是长期不被使用的数据，在未来被用到的几率也不大，所以当新的数据进来时我们可以优先把这些数据替换掉。一、基本要求固定大小：限制内存使用。快速访问：缓存插入和查找操作应该很快，最好是O(1)时间。在达到内存限制的情况下替换条目：缓存应该具有有效的算法来在内存已满时驱逐条目。二、数据结构下面提供两种实现方式，并完成相关代码。2.1Map在Javascript中，Map的key是有序的，当迭代的时候，他们以插入的顺序返回键值。结合这个特性，我们也通过Map实现LRU算法。2.2DoublyLinked
LRU是LeastRecentlyUsed的缩写，即最近最少使用。作为一种经典的缓存策略，它的基本思想是长期不被使用的数据，在未来被用到的几率也不大，所以当新的数据进来时我们可以优先把这些数据替换掉。一、基本要求固定大小：限制内存使用。快速访问：缓存插入和查找操作应该很快，最好是O(1)时间。在达到内存限制的情况下替换条目：缓存应该具有有效的算法来在内存已满时驱逐条目。二、数据结构下面提供两种实现方式，并完成相关代码。2.1Map在Javascript中，Map的key是有序的，当迭代的时候，他们以插入的顺序返回键值。结合这个特性，我们也通过Map实现LRU算法。2.2DoublyLinked
一、题目大意请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。实现LRUCache类：LRUCache(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存intget(intkey)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。voidput(intkey,intvalue)如果关键字key已经存在，则变更其数据值value；如果不存在，则向缓存中插入该组key-value。如果插入操作导致关键字数量超过capacity，则应该逐出最久未使用的关键字。函数get和put必须以O(1)的平均时间复杂度运行。示例：输入["LRUCache","p
一、题目大意请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。实现LRUCache类：LRUCache(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存intget(intkey)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。voidput(intkey,intvalue)如果关键字key已经存在，则变更其数据值value；如果不存在，则向缓存中插入该组key-value。如果插入操作导致关键字数量超过capacity，则应该逐出最久未使用的关键字。函数get和put必须以O(1)的平均时间复杂度运行。示例：输入["LRUCache","p
前言 最近复习操作系统，看到了lru算法，就去网上搜索下，因此发现了GeeCache，顺手写了一遍。研究下lru算法的实现。正文: lru使用map+链表实现。map里面存储了key以及其对应的链表节点。当我们根据某个key访问缓存值的时候，可以经过map快速定位到该链表节点。从而获取值下面我们来看下它的具体实现:首先，我们可以考虑下lru的结构： 1.map 2.链表 3.占用的内存大小 4.最大内存typeCachestruct{ maxBytesint64 nbytesint64 ll*list.List cachemap[string]*list.Element}添加key
前言 最近复习操作系统，看到了lru算法，就去网上搜索下，因此发现了GeeCache，顺手写了一遍。研究下lru算法的实现。正文: lru使用map+链表实现。map里面存储了key以及其对应的链表节点。当我们根据某个key访问缓存值的时候，可以经过map快速定位到该链表节点。从而获取值下面我们来看下它的具体实现:首先，我们可以考虑下lru的结构： 1.map 2.链表 3.占用的内存大小 4.最大内存typeCachestruct{ maxBytesint64 nbytesint64 ll*list.List cachemap[string]*list.Element}添加key
前言相信有很多同学和我一样，第一次碰到LRU（LeastRecentlyUsed）的这个解释「最近最少使用」都不知道是什么意思，用汤家凤老师的话来说：我真的感到匪夷所思啊！最近是表示时间，最少是表示频度，拆开来都知道，但是合在一起就不知道是什么意思了。经过一番搜索后，我发现这可能是国内一些专业名词的通病：翻译问题。甚至百度百科对LRU的解释也是这样：LRU是LeastRecentlyUsed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值最
