数据结构与算法之美学习笔记：第二十讲

1、LRU 缓存淘汰算法

一、回顾LRU淘汰算法 

二、一个缓存主要包含哪些操做

三、单独使用链表和组合使用对比

 

四、hnext的做用

五、如何把时间复杂度降到O(1)

在缓存中查找一个数据

从缓存中删除一个数据

往缓存中添加一个数据

2、Redis有序集合

一、有序集合

二、有序集合的操做

三、单独和组合使用比较

 

3、Java LinkedHashMap

若是你熟悉 Java，那你几乎每天会用到这个容器。咱们以前讲HashMap 底层是经过散列表这种数据结构实现的。而 LinkedHashMap 前面比 HashMap 多了一Linked”，

这里的“Linked”是否是说，LinkedHashMap 是一个经过链表法解决散列冲突的散列表呢？

实际上，LinkedHashMap 并无这么简单，其中的“Linked”也并不只仅表明它是经过链表法解决散列冲突的。关于这一点，在我是初学者的时候，也误解了好久

咱们先来看一段代码。你以为这段代码会以什么样的顺序打印 3，1，5，2 这几个 key 呢？缘由又是什么呢？

HashMap<Integer, Integer> m = new LinkedHashMap<>();
m.put(3, 11);
m.put(1, 12);
m.put(5, 23);
m.put(2, 22);

for (Map.Entry e : m.entrySet()) {
  System.out.println(e.getKey());
}

我先告诉你答案，上面的代码 会按照数据插入的顺序依次来打印，也就是说，打印顺序就是
，你有没有以为奇怪？散列表中的数据是通过散列幻术打乱以后无规律存储的，
这里是如何实现按照数据的插入顺序来遍历数据，你能够看下面这段代码：

你可能已经猜到，也是经过散列表和链表组合在一块儿实现的，实际上，它不只支持按照插入顺序遍历数据
还支持按照问顺序来遍历数据，你能够看下这段代码

// 10 是初始大小，0.75 是装载因子，true 是表示按照访问时间排序
HashMap<Integer, Integer> m = new LinkedHashMap<>(10, 0.75f, true);
m.put(3, 11);
m.put(1, 12);
m.put(5, 23);
m.put(2, 22);

m.put(3, 26);
m.get(5);

for (Map.Entry e : m.entrySet()) {
  System.out.println(e.getKey());
}

这段代码的结果是1，2，3，5我来抉剔分析一下，为何这段代码会按照这样的顺序来打印

每次调用put()函数往 中添加数据的时候，都会将数据添加到链表的尾部，因此，在前四个操做完成以后，链表中的数据是下面这样的

在第 8 行代码中，再次将键值为 3 的数据放入到 LinkedHashMap 的时候，会先查找这个键值是否已经有了，

而后，再将已经存在的 (3,11) 删除，而且将新的 (3,26) 放到链表的尾部。因此，这个时候链表中的数据就是下面这样：

当第 9 行代码访问到 key 为 5 的数据的时候，咱们将被访问到的数据移动到链表的尾部。因此，第 9 行代码以后，链表中的数据是下面这样：

因此，最后打印出来的数据是1，2，3，5从上面的分析，你有没有发现，按照访问时间排序的，自己就是一个支持淘汰策略的缓存系统？实际上，

他们两个的实现原理也是如出一辙的，我也就再也不啰嗦了

 

我如今来总结一下，实际上，LinkedHashMap 是经过双向链表和散列表这两种数据结构组合实现的LinkedHashMap 中的“Linked”其实是指的双向链表，并不是指用链表法解决散列冲突

4、解答开篇 & 内容小结

一、散列表

二、组合使用

三、散列表小结