lru缓存的复杂度分析为：get操作平均o(1)，但movetotail导致最坏情况o(n)；put操作在数组实现下最坏情况也为o(n)。1. 使用数组和map实现时，get和put的查找为o(1)，但数组的indexof和splice操作最坏为o(n)。2. 优化方案是采用双向链表+map，通过维护头尾节点实现o(1)的删除和添加。3. movetotail、removenode和addtotail等操作在链表结构中均可o(1)完成。4. 应用场景包括web服务器缓存、数据库查询缓存、浏览器缓存、内存缓存及cdn等，适用于需高效管理有限缓存空间的场景。因此，基于双向链表的实现能显著提升性能，尤其在高频访问下优势明显。
JavaScript数组实现LRU缓存，核心在于利用数组的push和splice方法模拟链表结构，同时用Map记录键值对，加速查找。当缓存满时，移除数组头部元素，并更新Map。
解决方案：
首先，我们需要一个类来封装LRU缓存。这个类内部会使用一个数组来存储缓存数据，以及一个Map来存储键值对，方便快速查找。
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class LRUCache {
constructor(capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cache = new Map();
this.keys = []; // 使用数组维护键的顺序
}
get(key) {
if (!this.cache.has(key)) {
return -1;
}
// 将访问过的key移动到数组末尾，表示最近使用
this.moveToTail(key);
return this.cache.get(key);
}
put(key, value) {
if (this.cache.has(key)) {
this.cache.set(key, value);
this.moveToTail(key);
} else {
if (this.cache.size >= this.capacity) {
// 移除最久未使用的key
const oldestKey = this.keys.shift();
this.cache.delete(oldestKey);
}
this.cache.set(key, value);
this.keys.push(key); // 添加到数组末尾
}
}
moveToTail(key) {
const index = this.keys.indexOf(key);
this.keys.splice(index, 1);
this.keys.push(key);
}
}这样，我们就实现了一个基本的LRU缓存。
LRU缓存的复杂度分析？
get操作的复杂度主要取决于Map的查找，为O(1)。moveToTail涉及数组的indexOf和splice，在最坏情况下（元素在数组头部），复杂度为O(n)，其中n是缓存的容量。put操作的复杂度也主要取决于Map的查找和删除，以及数组的操作，平均情况下也是O(1)，但最坏情况（需要移动元素）为O(n)。
如何优化LRU缓存的性能？
可以考虑使用双向链表来替代数组，这样moveToTail操作的复杂度可以降到O(1)。不过，JavaScript中没有内置的双向链表，需要手动实现。 此外，还可以考虑使用更高效的数据结构，例如使用LinkedHashMap（虽然JavaScript没有直接对应的实现，但可以模拟）。
// 使用模拟双向链表优化
class LRUCacheOptimized {
constructor(capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cache = new Map();
this.head = {}; // Dummy head node
this.tail = {}; // Dummy tail node
this.head.next = this.tail;
this.tail.prev = this.head;
}
get(key) {
if (!this.cache.has(key)) {
return -1;
}
const node = this.cache.get(key);
this.removeNode(node);
this.addToTail(node);
return node.value;
}
put(key, value) {
if (this.cache.has(key)) {
const node = this.cache.get(key);
node.value = value;
this.removeNode(node);
this.addToTail(node);
} else {
const node = { key, value };
this.cache.set(key, node);
this.addToTail(node);
if (this.cache.size > this.capacity) {
const headNode = this.head.next;
this.removeNode(headNode);
this.cache.delete(headNode.key);
}
}
}
removeNode(node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
addToTail(node) {
node.prev = this.tail.prev;
node.next = this.tail;
this.tail.prev.next = node;
this.tail.prev = node;
this.cache.set(node.key, node);
}
}
LRU缓存的应用场景有哪些？
LRU缓存广泛应用于各种需要缓存数据的场景，例如：
- Web服务器缓存： 缓存静态资源（如图片、CSS、JavaScript文件）或动态生成的内容，减轻服务器压力，提高响应速度。
- 数据库缓存： 缓存查询结果，减少数据库访问次数。
- 浏览器缓存： 缓存网页资源，提高页面加载速度。
- 内存缓存： 缓存计算结果或频繁访问的数据，提高程序性能。
- CDN（内容分发网络）： 缓存内容，加速用户访问。
总之，LRU缓存是一种简单而有效的缓存策略，适用于各种需要高效缓存数据的场景。选择合适的实现方式（数组、链表或其他数据结构）取决于具体的性能需求和应用场景。
