LRU缓存淘汰算法

• LRU的实现

  • 利用链表保存元素的访问顺序
  • 头部为长期未访问数据，尾部是采访问数据
  • 更新位置时，需要遍历链表o（n）

• 优化：散列表可以将LRU淘汰算法时间复杂度降低到O（1）

  • 需要增加一个指针，指向LRU的next节点

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Redis有序集合

• 如果使用hash表，就不支持范围查询了

Java LinkedHashMap

• 基本概念：在hashmap的基础上增加了link

  • 散列表的基础上，将插入顺序通过链串联起来

• 可以完美支持LRU算法

总结

• 为什么需要散列表+链表

  • 散列表支持高效的插入，删除和插入，但是元素时无序的
  • 通过引入链表，可以保证散列表元素的有序性

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