LRU缓存替换策略 缓存是一种非常常见的设计，通过将数据缓存到访问速度更快的存储设备中，来提高数据的访问速度，如内存、CPU缓存、硬盘缓存等。 但与缓存的高速相对的是，缓存的成本较高，因此容量往往是有限的，当缓存满了之后，就需要一种策略来决定将哪些数据移除出缓存，以腾出空间来存储新的数据。 这样的策
1、什么事LRU 单从代码层面来说，我认为lru算法很容易实现，重点是我们要知道什么是lru算法。 LRU 英文全称是 Least Recently Used，英译过来就是”最近最少使用“的意思，假如我们有一块内存，专门用来缓存我们最近发访问的网页，访问一个新网页，我们就会往内存中添加一个网页地址，
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好，我是小彭。 在上一篇文章里，我们聊到了 HashMap 的实现原理和源码分析，在源码分析的过程中，我们发现一些 LinkedHashMap 相关的源码，当时没有展开，现在它来了。 那么，LinkedH
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好，我是小彭。 在之前的文章里，我们聊到了 LRU 缓存淘汰算法，并且分析 Java 标准库中支持 LUR 算法的数据结构 LinkedHashMap。当时，我们使用 LinkedHashMap 实
[Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质](https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/15886787.html "Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质") [Redis系列2：数据持久化提高可用性](https://www.cnblogs.com/w
重点介绍了Redis的LRU与LFU算法实现，并分析总结了两种算法的实现效果以及存在的问题。
国内文章 LRU缓存替换策略及C#实现 https://www.cnblogs.com/eventhorizon/p/17290125.html 这篇文章讲述了缓存替换策略，特别是LRU算法。LRU算法基于这样一个假设：如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。通常我们会用双向链表来实现这个
## 背景 最近有一个业务场景需要用Python自行实现一个简单的LRU cache，不可避免的接触到了弱引用这一概念，这里记录一下。 ## 强引用 Python内存回收由垃圾回收器自动管理，当一个对象的引用计数归0时，其内存就可能被回收掉，而引用计数器的数值其实就是代表有多少个强引用指向该对象，我
S3-FIFO 本文作为下一篇缓存文章的预备知识。 背景 基于LRU和FIFO的驱逐 FIFO和LRU都是经典的缓存驱逐算法，在过去几十年中也出现了很多追求更高效率的驱逐算法，如ARC, 2Q, LIRS, TinyLFU。传统观点认为，基于LRU的缓冲未命中率要低于基于FIFO的算法，如CLOCK
# AGC033 听讲着感觉没有做的那套 AGC055 难。主要是套路比较多。 ## A.Darker and Darker 简单的 BFS 即可。 ## B.LRUD Game 有两种做法： - 逆着考虑，还原可赢的初始区间。 - 对于先手，当前如果有一个向上走的，那么纵向上界便会被抬高。其他方向
