常见缓存算法和LRU的c++实现

对于web开发而言，缓存必不可少，也是提升性能最经常使用的方式。不管是浏览器缓存(若是是chrome浏览器，能够经过chrome:://cache查看)，仍是服务端的缓存(经过memcached或者redis等内存数据库)。缓存不只能够加速用户的访问，同时也能够下降服务器的负载和压力。那么，了解常见的缓存淘汰算法的策略和原理就显得特别重要。

常见的缓存算法

• LRU (Least recently used) 最近最少使用，若是数据最近被访问过，那么未来被访问的概率也更高。
• LFU (Least frequently used) 最不常常使用，若是一个数据在最近一段时间内使用次数不多，那么在未来一段时间内被使用的可能性也很小。
• FIFO (Fist in first out) 先进先出， 若是一个数据最早进入缓存中，则应该最先淘汰掉。

LRU缓存

像浏览器的缓存策略、memcached的缓存策略都是使用LRU这个算法，LRU算法会将近期最不会访问的数据淘汰掉。LRU如此流行的缘由是实现比较简单，并且对于实际问题也很实用，良好的运行时性能，命中率较高。下面谈谈如何实现LRU缓存：

• 新数据插入到链表头部
• 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部
• 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃

LRU Cache具有的操做：

• set(key,value)：若是key在hashmap中存在，则先重置对应的value值，而后获取对应的节点cur，将cur节点从链表删除，并移动到链表的头部；若果key在hashmap不存在，则新建一个节点，并将节点放到链表的头部。当Cache存满的时候，将链表最后一个节点删除便可。
• get(key)：若是key在hashmap中存在，则把对应的节点放到链表头部，并返回对应的value值；若是不存在，则返回-1。

LRU的c++实现

LRU实现采用双向链表 + Map 来进行实现。这里采用双向链表的缘由是：若是采用普通的单链表，则删除节点的时候须要从表头开始遍历查找，效率为O(n)，采用双向链表能够直接改变节点的前驱的指针指向进行删除达到O(1)的效率。使用Map来保存节点的key、value值便于能在O(logN)的时间查找元素,对应get操做。

双链表节点的定义：

struct CacheNode {
  int key;      // 键
  int value;    // 值
  CacheNode *pre, *next;  // 节点的前驱、后继指针
  CacheNode(int k, int v) : key(k), value(v), pre(NULL), next(NULL) {}
};

对于LRUCache这个类而言，构造函数须要指定容量大小

LRUCache(int capacity)
{
  size = capacity;      // 容量
  head = NULL;          // 链表头指针
  tail = NULL;          // 链表尾指针
}

双链表的节点删除操做：

void remove(CacheNode *node)
{
  if (node -> pre != NULL)
  {
    node -> pre -> next = node -> next;
  }
  else
  {
    head = node -> next;
  }
  if (node -> next != NULL)
  {
    node -> next -> pre = node -> pre;
  }
  else
  {
    tail = node -> pre;
  }
}

将节点插入到头部的操做：

void setHead(CacheNode *node)
{
  node -> next = head;
  node -> pre = NULL;

  if (head != NULL)
  {
    head -> pre = node;
  }
  head = node;
  if (tail == NULL)
  {
    tail = head;
  }
}

get(key)操做的实现比较简单，直接经过判断Map是否含有key值便可，若是查找到key，则返回对应的value，不然返回-1;

int get(int key)
{
  map<int, CacheNode *>::iterator it = mp.find(key);
  if (it != mp.end())
  {
    CacheNode *node = it -> second;
    remove(node);
    setHead(node);
    return node -> value;
  }
  else
  {
    return -1;
  }
}

set(key, value)操做须要分状况判断。若是当前的key值对应的节点已经存在，则将这个节点取出来，而且删除节点所处的原有的位置，并在头部插入该节点；若是节点不存在节点中，这个时候须要在链表的头部插入新节点，插入新节点可能致使容量溢出，若是出现溢出的状况，则须要删除链表尾部的节点。

void set(int key, int value)
{
  map<int, CacheNode *>::iterator it = mp.find(key);
  if (it != mp.end())
  {
    CacheNode *node = it -> second;
    node -> value = value;
    remove(node);
    setHead(node);
  }
  else
  {
    CacheNode *newNode = new CacheNode(key, value);
    if (mp.size() >= size)
    {
      map<int, CacheNode *>::iterator iter = mp.find(tail -> key);
      remove(tail);
      mp.erase(iter);
    }
    setHead(newNode);
    mp[key] = newNode;
  }
}

至此，LRU算法的实现操做就完成了，完整的源码参考：https://github.com/cpselvis/leetcode/blob/master/solution146.cpp