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LRU缓存淘汰算法
LRU是最近最少使用策略的缩写,是根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。
双向链表实现LRU
将Cache的所有位置都用双链表连接起来,当一个位置被访问(get/put)之后,通过调整链表的指向,将该位置调整到链表头的位置,新加入的Cache直接加到链表头中。
这样,在多次操作后,最近被访问(get/put)的,就会被向链表头方向移动,而没有访问的,向链表后方移动,链表尾则表示最近最少使用的Cache。
当达到缓存容量上限时,链表的最后位置就是最少被访问的Cache,我们只需要删除链表最后的Cache便可继续添加新的Cache。
代码实现
type Node struct { Key int Value int pre *Node next *Node } type LRUCache struct { limit int HashMap map[int]*Node head *Node end *Node } func Constructor(capacity int) LRUCache{ lruCache := LRUCache{limit:capacity} lruCache.HashMap = make(map[int]*Node, capacity) return lruCache } func (l *LRUCache) Get(key int) int { if v,ok:= l.HashMap[key];ok { l.refreshNode(v) return v.Value }else { return -1 } } func (l *LRUCache) Put(key int, value int) { if v,ok := l.HashMap[key];!ok{ if len(l.HashMap) >= l.limit{ oldKey := l.removeNode(l.head) delete(l.HashMap, oldKey) } node := Node{Key:key, Value:value} l.addNode(&node) l.HashMap[key] = &node }else { v.Value = value l.refreshNode(v) } } func (l *LRUCache) refreshNode(node *Node){ if node == l.end { return } l.removeNode(node) l.addNode(node) } func (l *LRUCache) removeNode(node *Node) int{ if node == l.end { l.end = l.end.pre }else if node == l.head { l.head = l.head.next }else { node.pre.next = node.next node.next.pre = node.pre } return node.Key } func (l *LRUCache) addNode(node *Node){ if l.end != nil { l.end.next = node node.pre = l.end node.next = nil } l.end = node if l.head == nil { l.head = node } }
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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