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(jiǎn)介
LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法，它就可以將長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)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(yǔ)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(lái)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(wèn)過(guò)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(wèn)過(guò)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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