标签：系统 iostream 分离 push trie delete str 4.6 use
LRU是Least Recently Used的缩写，意思是近期最少使用。它是一种Cache替换算法。
什么是Cache？狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的高速RAM，通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较高速的SRAM技术。
广义上的Cache指的是位于速度相差较大的两种硬件之间，用于协调两者传输数据速度差异的结构。
除了CPU与主存之间有Cache，内存与硬盘之间也有Cache，乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache──称为Internet暂时目录或网络内容缓存等。
Cache的容量有限，因此当Cache的容量用完后，而又有新的内容须要加入进来时，就须要挑选并舍弃原有的部分内容，从而腾出空间来放新内容。LRU Cache的替换原则就是将近期最少使用的内容替换掉。
事实上，LRU译成最久未使用会更形象，由于该算法每次替换掉的就是一段时间内最久没有使用过的内容。
LRU的典型实现是hash map + doubly linked list。双向链表用于存储数据结点。而且它是依照结点近期被使用的时间来存储的。
假设一个结点被訪问了，我们有理由相信它在接下来的一段时间被訪问的概率要大于其他结点。于是，我们把它放到双向链表的头部。当我们往双向链表里插入一个结点。我们也有可能非常快就会使用到它，相同把它插入到头部。我们使用这样的方式不断地调整着双向链表，链表尾部的结点自然也就是近期一段时间，最久没有使用到的结点。那么，当我们的Cache满了，须要替换掉的就是双向链表中最后的那个结点(不是尾结点，头尾结点不存储实际内容)。
例如以下是双向链表示意图。注意头尾结点不存储实际内容：
头 --> 结 --> 结 --> 结 --> 尾
结 点 点 点 结
点 <-- 1 <-- 2 <-- 3 <-- 点
假如上图Cache已满了。我们要替换的就是结点3。
哈希表的作用是什么呢？假设没有哈希表，我们要訪问某个结点。就须要顺序地一个个找。时间复杂度是O(n)。
使用哈希表能够让我们在O(1)的时间找到想要訪问的结点。或者返回未找到。
Cache主要有两个接口：
T Get(K key);
void Put(K key, T data);
当我们通过键值来訪问类型为T的数据时，调用Get函数。
假设键值为key的数据已经在Cache中。那就返回该数据，同一时候将存储该数据的结点移到双向链表头部。假设我们查询的数据不在Cache中，我们就能够通过Put接口将数据插入双向链表中。假设此时的Cache还没满。那么我们将新结点插入到链表头部，同一时候用哈希表保存结点的键值及结点地址对。
假设Cache已经满了，我们就将链表中的最后一个结点(注意不是尾结点)的内容替换为新内容。然后移动到头部，更新哈希表。
注意，hash map并非C++标准的一部分，我使用的是Linux下g++ 4.6.1，hash_map放在/usr/include/c++/4.6/ext下，须要使用__gnu_cxx名空间。Linux平台能够切换到c++的include文件夹：cd /usr/include/c++/版本号然后grep -iR “hash_map” ./查看在哪个文件里，一般头文件的最后几行会提示它所在的名空间。其他平台请自行探索。
XD
当然假设你已经非常fashion地在使用C++ 11，就不会有这些小困扰了。
// A simple LRU cache written in C++
// Hash map + doubly linked list
#include <iostream>
#include <vector>
#include <ext/hash_map>
using namespace std;
using namespace __gnu_cxx;
template <class K, class T>
struct Node{
K key;
T data;
Node *prev, *next;
};
template <class K, class T>
class LRUCache{
public:
LRUCache(size_t size){
entries_ = new Node<K,T>[size];
for(int i=0; i<size; ++i)// 存储可用结点的地址
free_entries_.push_back(entries_+i);
head_ = new Node<K,T>;
tail_ = new Node<K,T>;
head_->prev = NULL;
head_->next = tail_;
tail_->prev = head_;
tail_->next = NULL;
}
~LRUCache(){
delete head_;
delete tail_;
delete[] entries_;
}
void Put(K key, T data){
Node<K,T> *node = hashmap_[key];
if(node){ // node exists
detach(node);
node->data = data;
attach(node);
}
else{
if(free_entries_.empty()){// 可用结点为空，即cache已满
node = tail_->prev;
detach(node);
hashmap_.erase(node->key);
}
else{
node = free_entries_.back();
free_entries_.pop_back();
}
node->key = key;
node->data = data;
hashmap_[key] = node;
attach(node);
}
}
T Get(K key){
Node<K,T> *node = hashmap_[key];
if(node){
detach(node);
attach(node);
return node->data;
}
else{// 假设cache中没有。返回T的默认值。与hashmap行为一致
return T();
}
}
private:
// 分离结点
void detach(Node<K,T>* node){
node->prev->next = node->next;
node->next->prev = node->prev;
}
// 将结点插入头部
void attach(Node<K,T>* node){
node->prev = head_;
node->next = head_->next;
head_->next = node;
node->next->prev = node;
}
private:
hash_map<K, Node<K,T>* > hashmap_;
vector<Node<K,T>* > free_entries_; // 存储可用结点的地址
Node<K,T> *head_, *tail_;
Node<K,T> *entries_; // 双向链表中的结点
};
int main(){
hash_map<int, int> map;
map[9]= 999;
cout<<map[9]<<endl;
cout<<map[10]<<endl;
LRUCache<int, string> lru_cache(100);
lru_cache.Put(1, "one");
cout<<lru_cache.Get(1)<<endl;
if(lru_cache.Get(2) == "")
lru_cache.Put(2, "two");
cout<<lru_cache.Get(2);
return 0;
}
解析：
首先使用链表来管理全部的已经使用或正在使用的节点（也就是物理内存页）。刚開始分配了一些节点，存放在向量中，在缓冲没有使用完之前都是在向量中存放着。当向量中
的缓冲使用完了，那么就必须从链表中的最后一个取出来当做新的节点来使用。在查找节点在链表中的位置时，假设每次都是从头来查找的话，效率会非常低，所以使用了
hash_map来管理链表中的全部节点，hash_map中都是使用过的节点，在查找时非常方便。
标签：系统 iostream 分离 push trie delete str 4.6 use
原文地址：http://www.cnblogs.com/ljbguanli/p/6992436.html
