如何用LinkedHashMap實作LRU緩存算法

阿裡巴巴筆試考到了LRU，一激動忘了怎麼回事了。。準備不充分啊。。

緩存這個東西就是為了提高運作速度的，由于緩存是在寸土寸金的記憶體裡面，不是在硬碟裡面，是以容量是很有限的。LRU這個算法就是把最近一次使用時間離現在時間最遠的資料删除掉。先說說List：每次通路一個元素後把這個元素放在 List一端，這樣一來最遠使用的元素自然就被放到List的另一端。緩存滿了t的時候就把那最遠使用的元素remove掉。但更實用的是HashMap。因為List太慢，要删掉的資料總是位于List底層數組的第一個位置，删掉之後，後面的資料要向前補位。。是以複雜度是O(n)，那就用連結清單結構的LinkedHashMap呗~，LinkedHashMap預設的元素順序是put的順序，但是如果使用帶參數的構造函數，那麼LinkedHashMap會根據通路順序來調整内部 順序。 LinkedHashMap的get()方法除了傳回元素之外還可以把被通路的元素放到連結清單的底端，這樣一來每次頂端的元素就是remove的元素。

構造函數如下：

public LinkedHashMap (int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder)；

 initialCapacity   初始容量

來個例子吧：

import java.util.*;

class Test
{
	public static void main(String[] args) throws Exception{
	
		Map<Integer,Integer> map=new LinkedHashMap<>(10,0.75f,true);
		map.put(9,3);
		map.put(7,4);
		map.put(5,9);
		map.put(3,4);
		//現在周遊的話順序肯定是9,7,5,3
		//下面通路了一下9,3這個鍵值對，輸出順序就變喽~
		map.get(9);
		for(Iterator<Map.Entry<Integer,Integer>> it=map.entrySet().iterator();it.hasNext();){
			System.out.println(it.next().getKey());
		}
	}
}
           

輸出

7

5

3

9

好玩吧~

下面開始實作LRU緩存喽~

import java.util.*;
//擴充一下LinkedHashMap這個類，讓他實作LRU算法
class LRULinkedHashMap<K,V> extends LinkedHashMap<K,V>{
	//定義緩存的容量
	private int capacity;
	private static final long serialVersionUID = 1L;
	//帶參數的構造器	
	LRULinkedHashMap(int capacity){
		//調用LinkedHashMap的構造器，傳入以下參數
		super(16,0.75f,true);
		//傳入指定的緩存最大容量
		this.capacity=capacity;
	}
	//實作LRU的關鍵方法，如果map裡面的元素個數大于了緩存最大容量，則删除連結清單的頂端元素
	@Override
	public boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){ 
		System.out.println(eldest.getKey() + "=" + eldest.getValue());  
		return size()>capacity;
	}  
}
//測試類
class Test{
public static void main(String[] args) throws Exception{

	//指定緩存最大容量為4
	Map<Integer,Integer> map=new LRULinkedHashMap<>(4);
	map.put(9,3);
	map.put(7,4);
	map.put(5,9);
	map.put(3,4);
	map.put(6,6);
	//總共put了5個元素，超過了指定的緩存最大容量
	//周遊結果
		for(Iterator<Map.Entry<Integer,Integer>> it=map.entrySet().iterator();it.hasNext();){
			System.out.println(it.next().getKey());
		}
	}
}
           

輸出結果如下

9=3

6

分析一下：使用帶參數構造器，且啟用LRU模式的LinkedHashMap會在每次有新元素加入的時候，判斷目前儲存元素是否超過了緩存上限，也就是執行

一次removeEldestEntry方法，看最後的周遊結果，發現果然把9删除了，LRU發揮作用了~