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LinkedHashMapを使用してLRUキャッシュを実装する

LinkedHashMapを使用してLRUキャッシュを実装しようとしていました。 LinkedHashMapのドキュメント（ http://docs.Oracle.com/javase/7/docs/api/Java/util/LinkedHashMap.html ）には、次のように記載されています。

キーがマップに再挿入される場合、挿入順序は影響を受けないことに注意してください。

しかし、私が次のプットを行うとき

public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private int size;

    public static void main(String[] args) {
        LRUCache<Integer, Integer> cache = LRUCache.newInstance(2);
        cache.put(1, 1);
        cache.put(2, 2);
        cache.put(1, 1);
        cache.put(3, 3);

        System.out.println(cache);
    }

    private LRUCache(int size) {
        super(size, 0.75f, true);
        this.size = size;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size() > size;
    }

    public static <K, V> LRUCache<K, V> newInstance(int size) {
        return new LRUCache<K, V>(size);
    }

}

出力は

{1=1, 3=3}

これは、再挿入が注文に影響したことを示しています。誰も説明を知っていますか？

javainsertlinkedhashmaplru
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Lei Chen

Jeffreyが指摘したように 、accessOrderを使用しています。 LinkedHashMapを作成したとき、3番目のパラメーターは順序の変更方法を指定します。

"true for access-order, false for insertion-order"

LRUのより詳細な実装については、こちらをご覧ください http://www.programcreek.com/2013/03/leetcode-lru-cache-Java/

19
1736964698

ただし、挿入順序は使用せず、 アクセス順序 を使用しています。

繰り返しの順序は、エントリが最後にアクセスされた順序であり、アクセス頻度が最も低いものから最も新しいものへ（access-order）

...

Putメソッドまたはgetメソッドを呼び出すと、対応するエントリにアクセスできます

したがって、これは変更したときのキャッシュの状態です。

    LRUCache<Integer, Integer> cache = LRUCache.newInstance(2);
    cache.put(1, 1); // { 1=1 }
    cache.put(2, 2); // { 1=1, 2=2 }
    cache.put(1, 1); // { 2=2, 1=1 }
    cache.put(3, 3); // { 1=1, 3=3 }
5
Jeffrey

AccessOrderでLinkedHashMapを使用した実装を次に示します。基になる要素は二重リンクリストに編成され、ハッシュ関数によってインデックスが付けられるため、O(1)のオーバーヘッドのみが発生する最新のアクセス要素を前面に移動します。したがって、get/put/top_newest_one操作はすべてO（1）かかります。

class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer>{
    private int maxSize;
    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity, 0.75f, true);
        this.maxSize = capacity;
    }

    //return -1 if miss
    public int get(int key) {
        Integer v = super.get(key);
        return v == null ? -1 : v;
    }

    public void put(int key, int value) {
        super.put(key, value);
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
        return this.size() > maxSize; //must override it if used in a fixed cache
    }
}
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Emilio Zhao
I also implement LRU cache with little change in code. I have tested and it works perfectly as concept of LRU cache.

package com.first.misc;
import Java.util.LinkedHashMap;
import Java.util.Map;

public class LRUCachDemo {
 public static void main(String aa[]){
     LRUCache<String, String> lruCache = new LRUCache<>(3);
     lruCache.cacheable("test", "test");
     lruCache.cacheable("test1", "test1");
     lruCache.cacheable("test2", "test2");
     lruCache.cacheable("test3", "test3");
     lruCache.cacheable("test4", "test4");
     lruCache.cacheable("test", "test");


     System.out.println(lruCache.toString());
 }
}

class LRUCache<K, T>{
    private Map<K,T> cache;
    private int windowSize;

    public LRUCache( final int windowSize) {
        this.windowSize = windowSize;
        this.cache = new LinkedHashMap<K, T>(){

            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, T> eldest) {
                return size() > windowSize;
            }
        };

    }


    // put data in cache
    public void cacheable(K key, T data){
        // check key is exist of not if exist than remove and again add to make it recently used
        // remove element if window size is exhaust
        if(cache.containsKey(key)){
            cache.remove(key);
        }

        cache.put(key,data);

    }

    // evict functioanlity

    @Override
    public String toString() {
        return "LRUCache{" +
                "cache=" + cache.toString() +
                ", windowSize=" + windowSize +
                '}';
    }
}
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Rajeev Rathor

私は次のコードとその作品を使用しました!!!!ウィンドウサイズを4に設定しましたが、任意の値を使用できます。

挿入注文の場合：
1：キーが存在するかどうかを確認します。

2：「はい」の場合、それを削除します（lhm.remove（key）を使用して）

3：新しいキーと値のペアを追加します。

アクセス順序の場合：

キーを削除する必要はなく、putステートメントとgetステートメントだけですべてが自動的に実行されます。

このコードはACCESS ORDER用です：

import Java.util.LinkedHashMap;

public class LRUCacheDemo {

 public static void main(String args[]){

  LinkedHashMap<String,String> lhm = new LinkedHashMap<String,String>(4,0.75f,true) {

     @Override
     protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<String,String> eldest) {
         return size() > 4;
     }
 };
 lhm.put("test", "test");
 lhm.put("test1", "test1");
 lhm.put("1", "abc");
 lhm.put("test2", "test2");
 lhm.put("1", "abc");
 lhm.put("test3", "test3");
 lhm.put("test4", "test4");
 lhm.put("test3", "test3");
 lhm.put("1", "abc");
 lhm.put("test1", "test1");

 System.out.println(lhm);
}
}
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Shrey Suri