逐步解析力扣146. LRU算法（哈希表+双向链表，LinkedHashMap源码解析，Redis内存淘汰机制）

本文主要是介绍逐步解析力扣146. LRU算法（哈希表+双向链表，LinkedHashMap源码解析，Redis内存淘汰机制），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

LRU

LRU（Least Recently Used，最近最久未使用）是一种常见的页面置换算法，在计算中，所有的文件操作都要放在内存中进行，然而计算机内存大小是固定的，所以我们不可能把所有的文件都加载到内存，因此我们需要制定一种策略对加入到内存中的文件进项选择。

LRU的设计原理就是，当数据在最近一段时间经常被访问，那么它在以后也会经常被访问。这就意味着，如果经常访问的数据，我们需要然其能够快速命中，而不常访问的数据，我们在容量超出限制内，要将其淘汰。

实现自己的lru算法：
leetcode 146. LRU 缓存

哈希表 + 双向链表

图解原理：

1.先给双向链表设置头尾节点dummy head/dummy tail，因为链表长度capacity是2，接着往缓存里放两个kv塞满

2.每次get操作代表该数据最近被使用过，这里做了get(1)操作，所以要把1节点放到链表头部

3.这时候再put数据，这么尾部的节点就被删除，put进来的节点放到头部

代码：

public class LRUCache {
        class DLinkedNode {
            int key;
            int value;
            DLinkedNode prev;
            DLinkedNode next;
            public DLinkedNode() {}
            public DLinkedNode(int _key, int _value) {key = _key; value = _value;}
        }

        private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
        private int size;
        private int capacity;
        private DLinkedNode head, tail;

        public LRUCache(int capacity) {
            this.size = 0;
            this.capacity = capacity;
            // 使用伪头部和伪尾部节点
            head = new DLinkedNode();
            tail = new DLinkedNode();
            head.next = tail;
            tail.prev = head;
        }

        public int get(int key) {
            DLinkedNode node = cache.get(key);
            if (node == null) {
                return -1;
            }
            // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
            moveToHead(node);
            return node.value;
        }

        public void put(int key, int value) {
            DLinkedNode node = cache.get(key);
            if (node == null) {
                // 如果 key 不存在，创建一个新的节点
                DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
                // 添加进哈希表
                cache.put(key, newNode);
                // 添加至双向链表的头部
                addToHead(newNode);
                ++size;
                if (size > capacity) {
                    // 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
                    DLinkedNode tail = removeTail();
                    // 删除哈希表中对应的项
                    cache.remove(tail.key);
                    --size;
                }
            }
            else {
                // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
                node.value = value;
                moveToHead(node);
            }
        }

        private void addToHead(DLinkedNode node) {
            node.prev = head;
            node.next = head.next;
            head.next.prev = node;
            head.next = node;
        }

        private void removeNode(DLinkedNode node) {
            node.prev.next = node.next;
            node.next.prev = node.prev;
        }

        private void moveToHead(DLinkedNode node) {
            removeNode(node);
            addToHead(node);
        }

        private DLinkedNode removeTail() {
            DLinkedNode res = tail.prev;
            removeNode(res);
            return res;
        }
    }

因为是双向链表，节点类就要设置prev/next

其他字段：

• 缓存cache用哈希表，注意这里的kv，value存的是节点类
• 容量capacity表示最大容量，size表示插入时候的大小，用来与capacity进行比较
• 默认的头尾节点head/tail

然后构造函数没啥好说的

get操作：就是简单的取map，但是LRU多了两个步骤：1.删除当前节点，2.移动该节点到链表头部。

复习下链表的增删节点：其实就是把prev和next的指针分别指向新的节点，removeNode方法把当前节点的prev节点的next指针指向tail节点，把当前节点的next节点的prev指针指向当前节点的prev节点，addToHead同理

put操作：先判断存不存在，存在就覆盖+移节点至头部；不存在就新增+移节点至头部+判断长度，长度超容量了就删尾部节点

LinkedHashMap源码解析

java中LinkedHashMap直接实现了LRU，需要看源码来了解其实现机制

众所周知 HashMap 底层是数组+红黑树+链表，是无序的，而 LinkedHashMap 刚好就比 HashMap 多这一个功能，可以按两种顺序排列:

• 按照插入的顺序
• 按照读取的顺序

其内部基于LRU，也是建立双向链表来维护顺序

每次插入/删除后，都会调用下图这三个函数来进行双向链表的维护

Redis内存淘汰机制

可以看出redis也是基于LRU的改动来实现内存淘汰

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