146 Lru Cache Leetcode 谢邀。 一般用树形结构的伪lru来近似lru实现cache或tlb条目的淘汰算法。 （我当年还在我们单位的cpu模拟器上把tlb的round robin淘汰算法替换成了plru对比测试了spec2006某课题的tlb缺失率，发现没有什么改善，，，）. 首先说一个问题 lru就是最近最久未使用页面淘汰算法，他的思想是：把最长时间内未被访问过的页面淘汰出去。lfu是最近最少使用页面淘汰算法，思想是：总是把当前使用的最少的页面淘汰出去。 单从字面上看，好像这两种 算法 差不多，也很难理解。但我们给我一个例子你就完全明白了： 比如.
花花酱 Leetcode 146 Lru Cache O 1 Huahua S Tech Road Lru 实现 如果通过一个栈来实现，每次 get 值后都需要进行排序，会带来一些额外的时间复杂度。 如果需要从 o (1) 时间复杂度内解决问题，一般会使用 hash table doubly linked list 的方式。 hash table：o (1) 时间复杂度查找元素。 doubly linked list：o (1) 时间复杂度增删改. 为了演示lru，使用 linkedhashmap 类来实现一个lur缓存， 因为它内部已经处理了哈希表和双向链表，哈希表提供了快速的插入和查找操作（平均时间复杂度为o (1)），而双向链表则维护了元素的插入顺序或访问顺序（取决于构造函数的参数），代码如下：. 目录 lru缓存替换策略 核心思想 不适用场景 算法基本实现 算法优化 进一步优化 benchmark lru缓存替换策略 缓存是一种非常常见的设计，通过将数据缓存到访问速度更快的存储设备中，来提高数据的访问速度，如内存、cpu缓存、硬盘缓存等。 但与缓存的高速相对的是，缓存的成本较高，因此容量往往. 谢邀。 书上写的有一些问题，一般不是用随机替换，是用pseudo lru，也就是伪lru，也有缩写plru的。 lru极少在cache里面被采用主要是因为实现开销太大，逻辑层数和per way的访问历史存储要求都远高过其他替换策略，但是效果却没有好多少，我看到的实测数据是，从lru到纯随机替换，miss rate只有百分之.
Leetcode 146 Lru Cache How To Solve The Popular Coding By 目录 lru缓存替换策略 核心思想 不适用场景 算法基本实现 算法优化 进一步优化 benchmark lru缓存替换策略 缓存是一种非常常见的设计，通过将数据缓存到访问速度更快的存储设备中，来提高数据的访问速度，如内存、cpu缓存、硬盘缓存等。 但与缓存的高速相对的是，缓存的成本较高，因此容量往往. 谢邀。 书上写的有一些问题，一般不是用随机替换，是用pseudo lru，也就是伪lru，也有缩写plru的。 lru极少在cache里面被采用主要是因为实现开销太大，逻辑层数和per way的访问历史存储要求都远高过其他替换策略，但是效果却没有好多少，我看到的实测数据是，从lru到纯随机替换，miss rate只有百分之. 上述“主要的页面替换算法”包括但不限于：opt、fifo、lru、lfu、clock。 为什么说lru实现起来开销最大呢？是因为排序的问题吗？这里所说… 显示全部 关注者 2 被浏览 3,237. Lru lru（least recently used）是一种缓存置换算法。即优先丢弃最近不常用的缓存项。lru的实现相对而言比较简单，可以将缓存项按照访问时间排序，当新的缓存项加入时可以以o (1)的时间复杂度找到并丢弃最近不常用的缓存项。lrucache可以认为是将lru作为缓存置换算法的缓存（不过一般可以不需要区分. 分析 要让 lru 的 put 和 get 方法的时间复杂度为 o (1)，可以总结出 lru 这个数据结构必要的条件： 显然 lru 中的元素必须有时序，以区分最近使用的和久未使用的数据，当容量满了之后要删除最久未使用的那个元素腾位置。. Lrm与lru的主要区别在于lrm层级更低一些，其相同点是二者均可在航线上直接替换。 如今电子设备集成度越来越高，测试性也做的很好。 维修性趋向于两级发展，即在外场故障定位到板卡级lrm,实现故障lrm的更换，更换后由总部或厂家维修。.
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