JAVA實現(xiàn)LRU算法的參考示例
LRU簡介
LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法,它就可以將長時間沒有被利用的數(shù)據(jù)進行刪除。
實現(xiàn)
最近面了阿里的外包吧,居然也要在線敲代碼了,那叫一個緊張啊。題目就是實現(xiàn)一個LRU算法的緩存。外包居然要求也這么高了,哎。還好,LRU是我大學老師布置的一道題目,當然我用C語言實現(xiàn)的,算法原理那是一清二楚,可是面試的時候就腦子一片空白了。好在,邊敲代碼,邊思考,就慢慢想起來了,下面是我的代碼。僅供參考
/**
* 設計和構建一個“最近最少使用”LRU 緩存,該緩存會刪除最近最少使用的項目。
* 緩存應該從鍵映射到值(允許你插入和檢索特定鍵對應的值),并在初始化時指定最大容量。
* 當緩存被填滿時,它應該刪除最近最少使用的項目。
* 考慮多線程操作下的操作安全和性能。
*/
public class LRUCache{
private int maxSize;
/**
* 存儲緩存數(shù)據(jù)
*/
private ConcurrentHashMap<String,Object> map = new ConcurrentHashMap<>();
/**
**存儲緩存key列表
*/
private LinkedList<String> list;
LRUCache(){
}
LRUCache(int maxSize){
this.maxSize = maxSize;
this.list = new LinkedList<>(maxSize);
}
/**
* @param key 緩存key
@return 緩存值
*/
synchronized Object getVal(String key){
//1.從map里取數(shù)據(jù)
Object obj = map.get(key);
//2.將key置于list的尾部(表示最近被訪問過了)
if(obj != null){
addOrRefreshKey(key);
}
}
synchronized void putVal(String key,Object val){
//1.設置val到map中
//2.將key置于list的尾部(表示最近被訪問過了)
//3.需要做判斷是否list.size()>maxSize。如果滿了就刪除頭部(最近最少使用)的數(shù)據(jù)后再執(zhí)行1-2步驟
}
/**
* 添加或刷新key
*/
private void addOrRefreshKey(String key){
this.list.remove(key); //管他三七二十一,先刪除掉
this.list.add(key); //然后添加這個可以,保證key置于list的尾部
}
}
以上就是JAVA實現(xiàn)LRU算法的參考示例的詳細內(nèi)容,更多關于Java LRU算法的資料請關注腳本之家其它相關文章!
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