1. FIFO -- 先进先出
如果一个数据最先进入缓存中,则应该最早淘汰掉。也就是说,当缓存满的时候,应当把最先进入缓存的数据给淘汰掉。
实现:
利用一个双向链表保存数据,当来了新的数据之后便添加到链表末尾,如果Cache存满数据,则把链表头部数据删除,然后把新的数据添加到链表末尾。在访问数据的时候,如果在Cache中存在该数据的话,则返回对应的value值;否则返回-1。如果想提高访问效率,可以利用hashmap来保存每个key在链表中对应的位置。
2. LFU -- 最近最少使用
基于“如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少,那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小”的思路。
LFU是基于访问次数的。
实现:
为了能够淘汰最少使用的数据,LFU算法最简单的一种设计思路就是利用一个数组存储数据项,用hashmap存储每个数据项在数组中对应的位置,然后为每个数据项设计一个访问频次,当数据项被命中时,访问频次自增,在淘汰的时候淘汰访问频次最少的数据。这样一来的话,在插入数据和访问数据的时候都能达到O(1)的时间复杂度,在淘汰数据的时候,通过选择算法得到应该淘汰的数据项在数组中的索引,并将该索引位置的内容替换为新来的数据内容即可,这样的话,淘汰数据的操作时间复杂度为O(n)。
另外还有一种实现思路就是利用小顶堆+hashmap,小顶堆插入、删除操作都能达到O(logn)时间复杂度,因此效率相比第一种实现方法更加高效。
3. LRU -- 最近最久未使用
如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说,当限定的空间已存满数据时,应当把最久没有被访问到的数据淘汰。
实现:
(1)用一个数组来存储数据,给每一个数据项标记一个访问时间戳,每次插入新数据项的时候,先把数组中存在的数据项的时间戳自增,并将新数据项的时间戳置为0并插入到数组中。每次访问数组中的数据项的时候,将被访问的数据项的时间戳置为0。当数组空间已满时,将时间戳最大的数据项淘汰。
思路简单,但是需要不停地维护数据项的访问时间戳,另外,在插入数据、删除数据以及访问数据时,时间复杂度都是O(n)。
(2)利用链表和hashmap。当需要插入新的数据项的时候,如果新数据项在链表中存在(一般称为命中),则把该节点移到链表头部;如果不存在,则新建一个节点,放到链表头部。若缓存满了,则把链表最后一个节点删除即可。在访问数据的时候,如果数据项在链表中存在,则把该节点移到链表头部,否则返回-1。这样一来在链表尾部的节点就是最近最久未访问的数据项。