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JAVA實(shí)現(xiàn)LRU算法的參考示例

更新時(shí)間：2020年10月30日 08:59:53 作者：追極

這篇文章主要介紹了JAVA實(shí)現(xiàn)LRU算法的參考示例，幫助大家根據(jù)需求實(shí)現(xiàn)算法，感興趣的朋友可以了解下

LRU簡介

LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法，它就可以將長時(shí)間沒有被利用的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除。

實(shí)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(gè)緊張啊。題目就是實(shí)現(xiàn)一個(gè)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(xué)老師布置的一道題目，當(dāng)然我用C語言實(shí)現(xiàn)的，算法原理那是一清二楚，可是面試的時(shí)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(shè)計(jì)和構(gòu)建一個(gè)“最近最少使用”LRU 緩存，該緩存會(huì)刪除最近最少使用的項(xiàng)目。
 * 緩存應(yīng)該從鍵映射到值(允許你插入和檢索特定鍵對(duì)應(yīng)的值)，并在初始化時(shí)指定最大容量。
 * 當(dāng)緩存被填滿時(shí)，它應(yīng)該刪除最近最少使用的項(xiàng)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(chǔ)緩存數(shù)據(jù)
 */
 private ConcurrentHashMap<String,Object> map = new ConcurrentHashMap<>();
 
 /**
 **存儲(chǔ)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(shè)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(gè)可以，保證key置于list的尾部
 }

 
 
 
}

以上就是JAVA實(shí)現(xiàn)LRU算法的參考示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Java LRU算法的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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