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C++教程:LRUCache的簡單C++實現

發布時間:2020-06-19 11:07:57 來源:網絡 閱讀:601 作者:IT大贏家 欄目:編程語言

  C++培訓LRU是什么,相信很多人對這個都還不是很了解!今天,小編就給大家介紹LRU Cache 的簡單 C++ 實現

  LRU Cache是一個Cache的置換算法,含義是“最近最少使用”,把滿足“最近最少使用”的數據從Cache中剔除出去,并且保證Cache中第一個數據是最近剛剛訪問的,因為這樣的數據更有可能被接下來的程序所訪問。

  LRU的應用比較廣泛,最基礎的內存頁置換中就用了,對了,這里有個概念要清楚一下,Cache不見得是CPU的高速緩存的那個Cache,這里的Cache直接翻譯為緩存,就是兩種存儲方式的速度有比較大的差別,都可以用Cache緩存數據,比如硬盤明顯比內存慢,所以常用的數據我們可以Cache在內存中。

  LRU 基本算法描述

  前提:

  由于我只是簡單實現一下這個算法,所以數據都用int代替,下一個版本會改成模板形式的,更加通用。

  要求:

  只提供兩個接口,一個獲取數據getValue(key),一個寫入數據putValue(key,value)

  無論是獲取還是寫入數據,當前這個數據要保持在最容易訪問的位置

  緩存數量有限,最長時間沒被訪問的數據應該置換出緩存

  算法:

  為了滿足上面幾個條件,實際上可以用一個雙向鏈表來實現,每次訪問完數據(不管是獲取還是寫入),調整雙向鏈表的順序,把剛剛訪問的數據調整到鏈表的最前方,以后再訪問的時候速度將最快。

  為了方便,提供一個頭和一個尾節點,不存具體的數,鏈表的基本形式如下面的這個簡單表述

  Head <===> Node1 <===> Node2 <===> Node3 <===> Near

  OK,就這么些,比較簡單,實現起來也不難,用c++封裝一個LRUCache類,類提供兩個方法,分別是獲取和更新,初始化類的時候傳入Cache的節點數。

  先定義一個存數據的節點數據結構

  typedef struct _Node_{

  int key; //鍵

  int value; //數據

  struct _Node_ *next; //下一個節點

  struct _Node_ *pre; //上一個節點

  }CacheNode;

  類定義:

  class LRUCache{

  public:

  LRUCache(int cache_size=10); //構造函數,默認cache大小為10

  ~LRUCache(); //析構函數

  int getValue(int key); //獲取值

  bool putValue(int key,int value); //寫入或更新值

  void displayNodes(); //輔助函數,顯示所有節點

  private:

  int cache_size_; //cache長度

  int cache_real_size_; //目前使用的長度

  CacheNode *p_cache_list_head; //頭節點指針

  CacheNode *p_cache_list_near; //尾節點指針

  void detachNode(CacheNode *node); //分離節點

  void addToFront(CacheNode *node); //將節點插入到第一個

  };

  類實現:

  LRUCache::LRUCache(int cache_size)

  {

  cache_size_=cache_size;

  cache_real_size_=0;

  p_cache_list_head=new CacheNode();

  p_cache_list_near=new CacheNode();

  p_cache_list_head->next=p_cache_list_near;

  p_cache_list_head->pre=NULL;

  p_cache_list_near->pre=p_cache_list_head;

  p_cache_list_near->next=NULL;

  }

  LRUCache::~LRUCache()

  {

  CacheNode *p;

  p=p_cache_list_head->next;

  while(p!=NULL)

  {

  delete p->pre;

  p=p->next;

  }

  delete p_cache_list_near;

  }

  void LRUCache::detachNode(CacheNode *node)

  {

  node->pre->next=node->next;

  node->next->pre=node->pre;

  }

  void LRUCache::addToFront(CacheNode *node)

  {

  node->next=p_cache_list_head->next;

  p_cache_list_head->next->pre=node;

  p_cache_list_head->next=node;

  node->pre=p_cache_list_head;

  }

  int LRUCache::getValue(int key)

  {

  CacheNode *p=p_cache_list_head->next;

  while(p->next!=NULL)

  {

  if(p->key == key) //catch node

  {

  detachNode(p);

  addToFront(p);

  return p->value;

  }

  p=p->next;

  }

  return -1;

  }

  bool LRUCache::putValue(int key,int value)

  {

  CacheNode *p=p_cache_list_head->next;

  while(p->next!=NULL)

  {

  if(p->key == key) //catch node

  {

  p->value=value;

  getValue(key);

  return true;

  }

  p=p->next;

  }

  if(cache_real_size_ >= cache_size_)

  {

  cout << "free" <

  p=p_cache_list_near->pre->pre;

  delete p->next;

  p->next=p_cache_list_near;

  p_cache_list_near->pre=p;

  }

  p=new CacheNode();//(CacheNode *)malloc(sizeof(CacheNode));

  if(p==NULL)

  return false;

  addToFront(p);

  p->key=key;

  p->value=value;

  cache_real_size_++;

  return true;

  }

  void LRUCache::displayNodes()

  {

  CacheNode *p=p_cache_list_head->next;

  while(p->next!=NULL)

  {

  cout << " Key : " << p->key << " Value : " << p->value << endl;

  p=p->next;

  }

  cout << endl;

  }

  說在后面的話

  其實,程序還可以優化,首先,把數據int類型換成模板形式的通用類型,另外,數據查找的時候復雜度為O(n),可以換成hash表來存數據,鏈表只做置換處理,這樣查找添加的時候速度將快很多。



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