https://leetcode.cn/problems/lru-cache/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked最近最久未使用，显然我们需要维护一个使用队列，最近使用过的在队尾，未使用过的靠近队首并且他要求函数get必须以O(1)的平均时间复杂度运行显然我们需要用到hashput必须以

文章目录LRU缓存的关键特性数据结构选型LRU缓存的结构设计操作流程图代码实现1.定义节点和缓存结构2.初始化LRU缓存3.获取缓存值（`Get`方法）4.更新或插入值（`Put`方法）5.辅助方法6.单元测试代码总结在日常开发中，缓存是提高系统性能的重要手段。LRU（LeastRe

摘要本篇博客深入解析了LRU（LeastRecentlyUsed）缓存机制，包括其核心原理、代码实现、优化策略和实际应用等方面。通过结合双向链表与哈希表，LRU缓存实现了高效的数据插入、查找与删除操作。文章还对LRU的优化方案进行了详细讨论，包括在不同应用场景下的性能提升、内存优化

0.前言缓存是一个非常大的topic。常用的缓存算法有LRU（LatestRecentlyUsed）最近最少使用和LFU（LatestFrenquencyUsed）最不经常最少使用算法。本文会介绍这两种算法，并且给出缓存使用的一些介绍。1.LRU首先，LRU是最近最少使用算法，根据时间的顺序淘汰最久没被使用到的缓存

题目描述请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。实现LRUCache类：LRUCache(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存intget(intkey)如果关键字key存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回-1。voidput(intkey,intv

链表篇灵神题解  classLRUCache{privatestaticclassNode{intkey,value;Nodeprev,next;Node(intk,intv){key=k;value=v;}}privatefinalintcapacity;//哨兵节点

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:LRU是什么?如何实现?我回答:LRU（LeastRecentlyUsed）是一种常用的缓存淘汰策略，用于在缓存满时决定哪些数据应该被移除。LRU算法的基本思想是：当缓存达到其容量上限时，最近最少使用的数据会被优先淘汰。这种策略假设最近使用的数据在

在日常开发中，缓存是一个非常常见且重要的技术手段，能够显著提升系统性能。为了保证缓存的有效性，需要实现一种机制，在缓存空间不足时，能够自动淘汰最久未被使用的数据。这种机制就是**LRU（LeastRecentlyUsed，最近最少使用）**算法。一、LRU缓存的原理LRU是一种常用的缓存淘汰策

 \classLRUCache{public:LRUCache(intcapacity):_capacity(capacity){}intget(intkey){autoit=_unorderedMap.find(key);if(it!=_unorderedMap.end()){_list.splice(_list.begin(),_list,it->se

题目描述请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。实现LRUCache类：LRUCache(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存intget(intkey)如果关键字key存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回-1。voidput(intkey,intval

一、LRU是什么        LRU算法的全称是“LeastRecentlyUsed”，即“最近最少使用”算法。LRU算法的基本思想是，当缓存空间已满时，优先淘汰最近最少使用的缓存数据，以腾出更多的缓存空间。因此，LRU算法需要维护一个缓存访问历史记录，以便确定哪些缓存数据是最近最少使用的。

前言 作为一台服务器来说，内存并不是无限的，所以总会存在内存耗尽的情况，那么当Redis服务器的内存耗尽后，如果继续执行请求命令，Redis会如何处理呢？  2内存回收 使用Redis服务时，很多情况下某些键值对只会在特定的时间内有效，为了防止这种类型的数据一直占有内存，我们可以

写在前面从一道Leetcode题目说起首先，来看一下Leetcode里面的一道经典题目：146.LRU缓存机制，题目描述如下：请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。实现LRUCache类：LRUCache(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存intget(int

1.增加内存2.使用内存淘汰策略，也就是在配置文件中设置maxmemory参数，该参数控制最大可用内存（字节），当内存上线超过该参数时，maxmemory-policy规则描述noeviction默认参数，不删除键，只返回错误volatile-lru使用LRU算法删除一个设置了生存时间的键allkeys-lru使用LRU算法

计算机内部有很多使用缓存的地方，缓存能够保证系统的快速运转。但是一个缓存组件是否好用，取决于它的缓存命中率，而命中率又和缓存组件自己的缓存数据淘汰算法息息相关。常用的缓存算法有：FIFO、LRU、LFU。FIFO先进先出算法FIFO(FirstInFirstOut)的基本思想是：选择最早调入内存

classNode:def__init__(self,key=0,value=0):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.

intset小整数集合set集合容纳的元素都是整数并且元素个数较少时，Redis会使用intset来存储集合元素。intset是紧凑的数组结构，同时支持16位、32位和64位整数structintset<T>{ int32encoding;//决定整数位宽是16位、32位还是64 int32length;//元素个数 i

redis内存淘汰策略作者：w08e在线博客：https://www.cnblogs.com/w08e

1.题目描述设计LRU(最近最少使用)缓存结构，该结构在构造时确定大小，假设大小为capacity，操作次数是n，并有如下功能:1.Solution(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存2.get(key)：如果关键字key存在于缓存中，则返回key对应的value值，否则返回-1。3.

publicclassLRUCache{intcap;LinkedHashMap<Integer,Integer>linkedHashMap=newLinkedHashMap<>();LRUCache(intcap){this.cap=cap;}publicintget(intkey){if(!linkedHashMap.containsKey(key

Java中的灵活缓存失效策略设计：从TTL到LRU的实现大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！缓存失效策略在现代应用程序中至关重要，它决定了缓存数据的更新和淘汰机制。本文将探讨在Java中如何实现灵活的缓存失效策略，包括TTL（Time-To-Live）和LRU（Le

1 题目请你设计并实现一个满足  LRU(最近最少使用)缓存 约束的数据结构。实现 LRUCache 类：LRUCache(intcapacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化LRU缓存intget(intkey) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。voidput(

LRU（LeastRecentlyUsed，最近最少使用）算法是一种常用于缓存管理的算法，用于在缓存空间有限的情况下，决定哪些数据应该被移除。它的基本思想是：如果一个数据最近被访问过，那么在将来一段时间内它被再次访问的概率较高。因此，当缓存已满，需要移除数据时，优先移除那些最近最少被使用的数据。

LRU缓存算法的核⼼数据结构就是哈希链表，双向链表和哈希表的结合体。这个数据结构⻓这样：创建的需要有两个方法，一个是get方法，一个是put方法。一些问题：为什么需要使用双向链表呢？因为删除链表的本身，需要得到他的前一个节点。如果使用单链表，效率就会很低，这边是使用的空间换