目标
- 缓存的概念
- 缓存的数据淘汰策略
- LRU策略的实现
- 时间和空间复杂度分析
- 优化的可能性
- 近似LRU算法
Using Redis as an LRU cache
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题目示例
LeetCode 146. LRU Cache
Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and put
get(key)
- Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
put(key, value)
- Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.
Follow up:Could you do both operations in O(1) time complexity?
Example:
LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* capacity */ );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // returns 1
cache.put(3, 3); // evicts key 2
cache.get(2); // returns -1 (not found)
cache.put(4, 4); // evicts key 1
cache.get(1); // returns -1 (not found)
cache.get(3); // returns 3
cache.get(4); // returns 4
基本概念
-
什么是缓存，缓存有什么特点？
举个例子，去图书馆查资料，一般情况下我们会集中把我们有可能查阅的几本书从书架取下来，放在我们的桌面上，以便交叉查阅，从而避免频繁的从座位上跑到书架旁去取书。在这个例子里，书桌所扮演的就是缓存的角色。
缓存有两个特点：
- 能在某种程度上降低访问数据的成本；
- 其容量远小于外部存储的容量，如本例子中，书桌上能容纳的书本数就远小于书架的。
体现的思想
- 空间换时间
- LRU是什么？
LRU缓存是一种以LRU策略(距离当前最久没使用过的数据应该被淘汰)为缓存策略的缓存。
而所谓的缓存策略，就是当缓存满了之后，又有新数据需要加入到缓存中时，我们怎么从缓存中删除旧数据为新数据腾出空间的策略。
LRU，Least Recently Used的简写，即近期最少使用算法。该算法依据于程序的局部性原理， 其淘汰旧数据的策略是，距离当前最久没有被访问过的数据应该被淘汰。
实现原理
- 实现LRU的数据结构设计
unordered_map + double linked list
（1）维护一个双向链表，该链表将缓存中的数据块按访问时间从新到旧排列起来（由于双向链表节点的交换代价很低，所以使用双向链表作为主要数据结构）
节点为包含key,value的结构体（一条记录）
（2）使用哈希表（map）保证缓存中数据的访问速度（由于引入哈希表可以提高查询速度，所以使用哈希表作为辅助数据结构）
map中的一个元素包含键值key以及链表中键值为key的迭代器（指针），通过key查找记录的地址，即可O(1)时间内访问链表中访问的记录
接口描述
int get(int key)；
- 功能
在哈希表中查找键值为key的元素，如果不存在返回-1；如果存在返回该key对应的value值； - 实现
这里说存在key的情况，如何get：
step1: 将键值为key的记录与链表首元交换位置;
step2: 更新哈希表中键值为key的迭代器
void put(int key, int value)；
- 功能与实现
将key,value这条记录放入缓存，如果该记录已经在缓存中，更新该记录到缓存链表头部；如果不在缓存中且缓存未满，插入缓存链表头部，如果缓存满，删除尾部数据。
代码细节
class LRUCache {
private:
typedef int key_t;
typedef int value_t;
typedef struct{
key_t key;
value_t value;
} Node_t;
typedef list<Node_t> cacheList_t;
typedef map<key_t,cacheList_t::iterator> map_t;
int m_capacity;
cacheList_t m_cacheList;
map_t m_mp;
public:
LRUCache(int capacity) : m_capacity(capacity){
}
int get(int key) {
auto it = m_mp.find(key);
// not cached
if(it == m_mp.end()) return -1;
// cached
else{
auto list_it = m_mp[key];
Node_t node = {key,list_it->value};
m_cacheList.erase(list_it);
m_cacheList.push_front(node);
m_mp[key] = m_cacheList.begin();
return m_cacheList.begin()->value;
}
}
void put(int key, int value) {
auto it = m_mp.find(key);
// cached
if(it != m_mp.end()){
auto listIt = m_mp[key];
// delete the cached node, and then insert it to the list head
Node_t node = {key, value};
m_cacheList.erase(listIt);
m_cacheList.push_front(node);
m_mp[key] = m_cacheList.begin();
}
// not cached
else{
// cache is full
if(m_cacheList.size() == m_capacity){
m_mp.erase(m_cacheList.back().key);
m_cacheList.pop_back();
}
// cache is not full
Node_t node = {key,value};
m_cacheList.push_front(node);
m_mp[key] = m_cacheList.begin();
}
}
};
/**
* Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
* LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
* int param_1 = obj.get(key);
* obj.put(key,value);
*/
优化的可能性
- get命中数据时，可以用移动构造的方式替代临时对象的拷贝
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