项目网络图/绍兴seo优化

LRU的概念

LRU（Least Recently Used，最近最少使用）是一种常用的缓存淘汰策略，主要目的是在缓存空间有限的情况下，优先淘汰那些最长时间没有被访问的数据项。LRU 策略的核心思想是：

1. 缓存空间有限：缓存只能存储一定数量的数据项。

2. 淘汰最不常用的数据：当缓存满时，优先淘汰那些最近最少被访问的数据项。

3. 访问记录：每次数据项被访问时，都会更新其访问记录，使得最近访问的数据项保留在缓存中。

4. 数据替换：当需要加载新数据项到缓存中，但缓存已满时，会根据LRU策略淘汰一个或多个数据项，为新数据项腾出空间。

5. 动态调整：随着数据访问模式的变化，LRU策略可以动态调整缓存中的数据项，以适应访问模式的变化。

在实现LRU缓存时，通常会使用数据结构如哈希表和双向链表。哈希表用于快速定位缓存中的数据项，而双向链表则用于维护数据项的访问顺序。每次访问数据项时，都会将其移动到链表的头部，表示它是最近被访问的。当需要淘汰数据时，直接从链表的尾部开始淘汰即可。

LRU策略在许多场景中都非常有用，比如操作系统的页面置换、数据库的查询缓存、Web服务器的页面缓存等。它可以帮助系统更有效地利用有限的缓存资源，提高系统的整体性能。

别急，我们先学实现LRU要用的哈希表和双向链表

哈希表（unordered_map）

在C++中，unordered_map 是标准模板库（STL）中的一个关联容器，它基于哈希表的实现。它存储了键值对，允许通过键快速访问和修改值。unordered_map 提供了平均常数时间复杂度的访问、插入和删除操作。

主要特性

1. 基于哈希表：通过哈希函数将键映射到存储位置，实现快速查找。
2. 键不重复：每个键在容器中是唯一的。
3. 无序存储：元素的存储顺序不依赖于插入顺序，因此迭代器的遍历顺序可能与插入顺序不同。

常用操作

• 构造和初始化：

  • unordered_map()：创建一个空的 unordered_map。
  • unordered_map(initializer_list<value_type>)：使用初始化列表创建 unordered_map。

• 插入操作：

  • insert(value_type)：插入一个键值对。
  • insert(initializer_list<value_type>)：插入多个键值对。

• 访问操作：

  • operator[]：通过键访问对应的值，如果键不存在，则插入一个新元素。
  • at(key)：通过键访问对应的值，如果键不存在，则抛出 std::out_of_range 异常。

• 查找操作：

  • find(key)：查找键是否存在，返回一个迭代器。
  • count(key)：返回键出现的次数（对于 unordered_map 总是返回 0 或 1）。

• 删除操作：

  • erase(it)：删除迭代器 it 指向的元素。
  • erase(first, last)：删除从 first 到 last（不包括 last）范围内的所有元素。
  • erase(key)：删除指定键的所有元素。

• 大小和容量：

  • size()：返回容器中元素的数量。
  • empty()：如果容器为空，返回 true。

• 迭代器：

  • begin()：返回指向容器开始的迭代器。
  • end()：返回指向容器结束的迭代器。

示例代码

以下是使用 unordered_map 的一个简单示例：

#include <iostream>
#include <unordered_map>int main() {// 创建一个 unordered_map，键为 int，值为 stringunordered_map<int, string> umap;// 插入元素umap[1] = "one";umap[2] = "two";umap[3] = "three";// 访问并打印元素for (const auto& pair : umap) {std::cout << pair.first << ": " << pair.second << std::endl;}// 访问特定键的值try {std::cout << "Value for key 2: " << umap.at(2) << std::endl;} catch (const std::out_of_range& e) {std::cerr << e.what() << std::endl;}// 查找键是否存在auto it = umap.find(3);if (it != umap.end()) {std::cout << "Key 3 found, value: " << it->second << std::endl;}// 删除元素umap.erase(2);std::cout << "After erasing key 2:" << std::endl;for (const auto& pair : umap) {std::cout << pair.first << ": " << pair.second << std::endl;}return 0;
}

输出：

1: one
2: two
3: three
Value for key 2: two
Key 3 found, value: three
After erasing key 2:
1: one
3: three

在这个示例中：

• 创建了一个 unordered_map 并插入了一些键值对。
• 遍历并打印了 unordered_map 中的所有元素。
• 使用 at() 方法安全地访问特定键的值。
• 使用 find() 方法查找键是否存在，并访问对应的值。
• 使用 erase() 方法删除了键为 2 的元素，并再次打印了剩余的元素。

双向链表（list）

在C++中，list 是标准模板库（STL）中的一个容器类，它提供了双向链表的实现。与数组或向量（vector）不同，list 允许在任意位置高效地插入和删除元素，而不需要移动其他元素。

以下是 list 的一些主要特性和常用操作：

特性

1. 双向链表：每个元素都是链表中的一个节点，可以从前向后或从后向前遍历。
2. 动态大小：list 的大小可以根据需要动态变化，不需要预先定义大小。
3. 插入和删除操作：可以在常数时间内在任意位置插入或删除元素，不需要像 vector 那样移动其他元素。

常用操作

• 插入操作：

  • push_front(value)：在链表头部插入一个元素。
  • push_back(value)：在链表尾部插入一个元素。
  • insert(position, value)：在指定位置插入一个元素。
  • insert(position, n, value)：在指定位置插入 n 个相同的元素。
  • insert(position, first, last)：在指定位置插入一个范围内的元素。

• 删除操作：

  • pop_front()：删除链表头部的元素。
  • pop_back()：删除链表尾部的元素。
  • erase(position)：删除指定位置的元素。
  • erase(first, last)：删除从 first 到 last（不包括 last）范围内的所有元素。

• 访问操作：

  • front()：返回链表头部的元素。
  • back()：返回链表尾部的元素。

• 迭代器：

  • begin()：返回指向链表头部的迭代器。
  • end()：返回指向链表尾部的迭代器。

• 大小和容量：

  • size()：返回链表中元素的数量。
  • empty()：如果链表为空，返回 true。

示例代码

以下是使用 list 的一个简单示例：

#include <iostream>
#include <list>int main() {list<int> myList;// 向链表中添加元素myList.push_back(10);myList.push_back(20);myList.push_front(5);// 访问并打印链表中的元素for (list<int>::iterator it = myList.begin(); it != myList.end(); ++it) {std::cout << *it << " ";}std::cout << std::endl;// 删除头部元素myList.pop_front();std::cout << "After popping front: ";for (auto it = myList.begin(); it != myList.end(); ++it) {std::cout << *it << " ";}std::cout << std::endl;// 删除尾部元素myList.pop_back();std::cout << "After popping back: ";for (auto it = myList.begin(); it != myList.end(); ++it) {std::cout << *it << " ";}std::cout << std::endl;return 0;
}

输出：

5 10 20 
After popping front: 10 20 
After popping back: 10 

在这个示例中，我们创建了一个 list 并添加了一些整数元素。然后，我们遍历并打印链表中的元素，删除头部和尾部的元素，并再次打印链表中的元素。

到这里，你已经掌握实现LRU缓存的两个条件了，马上你就要成功了！！！

真的，不信你往下看！

LRU缓存（C++）

#include <iostream>
#include <list>
#include <unordered_map>// 使用 using namespace std; 来简化代码，避免重复书写 std:: 前缀
using namespace std;// LRUCache 类定义
class LRUCache {
private:int capacity;  // 缓存的容量list<int> keys;  // 使用双向链表存储键，保持访问顺序unordered_map<int, pair<int, list<int>::iterator>> cache;  // 存储键值对和对应的链表迭代器public:// 构造函数，初始化缓存容量LRUCache(int capacity) : capacity(capacity) {}// 获取缓存中键对应的值int get(int key) {auto it = cache.find(key);if (it == cache.end()) {return -1;  // 如果键不存在，返回 -1}// 更新访问顺序，将该键移动到链表头部keys.erase(it->second.second);keys.push_front(key);it->second.second = keys.begin();return it->second.first;  // 返回键对应的值}// 插入或更新缓存中的键值对void put(int key, int value) {if (cache.size() >= capacity && cache.find(key) == cache.end()) {// 如果缓存已满且键不存在，淘汰最不常用的键（链表尾部的键）auto last = keys.back();cache.erase(cache.find(last));keys.pop_back();}// 插入或更新键值对，并更新访问顺序cache[key] = {value, keys.insert(keys.begin(), key)};}
};int main() {// 创建一个容量为 2 的 LRU 缓存LRUCache cache(2);// 插入键值对 (1, 1)cache.put(1, 1);// 访问键 1，输出其值cout << "get(1) = " << cache.get(1) << endl; // 返回 1// 插入键值对 (2, 2)cache.put(2, 2);// 访问键 2，输出其值cout << "get(2) = " << cache.get(2) << endl; // 返回 2// 插入键值对 (3, 3)，由于缓存已满，键 1 被淘汰cache.put(3, 3);// 访问键 1，由于已被淘汰，返回 -1cout << "get(1) = " << cache.get(1) << endl; // 返回 -1// 访问键 3，输出其值cout << "get(3) = " << cache.get(3) << endl; // 返回 3// 插入键值对 (4, 4)，由于缓存已满，键 2 被淘汰cache.put(4, 4);// 访问键 1，由于已被淘汰，返回 -1cout << "get(1) = " << cache.get(1) << endl; // 返回 -1// 访问键 3，输出其值cout << "get(3) = " << cache.get(3) << endl; // 返回 3// 访问键 2，由于已被淘汰，返回 -1cout << "get(2) = " << cache.get(2) << endl; // 返回 -1// 访问键 4，输出其值cout << "get(4) = " << cache.get(4) << endl; // 返回 4return 0;
}

这段代码首先定义了一个 LRUCache 类，该类使用 unordered_map 和 list 来实现 LRU 缓存机制。get 方法用于获取缓存中的值，如果键存在，则返回其值并更新访问顺序；如果键不存在，则返回 -1。put 方法用于插入或更新缓存中的键值对，如果缓存已满，则淘汰最不常用的键（链表尾部的键）。在 main 函数中，创建了一个 LRUCache 对象并进行了一些操作来演示其功能。

什么？看不懂？没关系，结合下面的过程看，你应该就明白了！

初始化状态

Cache: {}
Keys: []

执行 cache.put(1, 1)

Cache: {1: (1, it1)}
Keys: [1]

执行 cache.put(2, 2)

Cache: {1: (1, it1), 2: (2, it2)}
Keys: [2, 1]  (2 最近使用，1 最少使用)

执行 cache.put(3, 3)

• 缓存已满，淘汰键 1

Cache: {2: (2, it2), 3: (3, it3)}
Keys: [3, 2]  (3 最近使用，2 次之)

执行 cache.get(1)

• 键 1 不存在，返回 -1

Cache: {2: (2, it2), 3: (3, it3)}
Keys: [3, 2]

执行 cache.get(3)

• 键 3 存在，返回 3，并更新为最近使用

Cache: {2: (2, it2), 3: (3, it3)}
Keys: [3, 2]

执行 cache.put(4, 4)

• 缓存已满，淘汰键 2

Cache: {3: (3, it3), 4: (4, it4)}
Keys: [4, 3]  (4 最近使用，3 次之)

执行 cache.get(1)

• 键 1 不存在，返回 -1

Cache: {3: (3, it3), 4: (4, it4)}
Keys: [4, 3]

执行 cache.get(3)

• 键 3 存在，返回 3，并更新为最近使用

Cache: {3: (3, it3), 4: (4, it4)}
Keys: [3, 4]

执行 cache.get(2)

• 键 2 不存在，返回 -1

Cache: {3: (3, it3), 4: (4, it4)}
Keys: [3, 4]

执行 cache.get(4)

• 键 4 存在，返回 4，并更新为最近使用

Cache: {3: (3, it3), 4: (4, it4)}
Keys: [4, 3]

至此，你就算没有台明白，也一定了解LRU了。收藏可以方便下次巩固哦！！！！