06 _ 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法

今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构。学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是LRU缓存淘汰算法。

缓存是一种提高数据读取性能的技术,在硬件设计、软件开发中都有着非常广泛的应用,比如常见的CPU缓存、数据库缓存、浏览器缓存等等。

缓存的大小有限,当缓存被用满时,哪些数据应该被清理出去,哪些数据应该被保留?这就需要缓存淘汰策略来决定。常见的策略有三种:先进先出策略FIFO(First In,First Out)、最少使用策略LFU(Least Frequently Used)、最近最少使用策略LRU(Least Recently Used)。

这些策略你不用死记,我打个比方你很容易就明白了。假如说,你买了很多本技术书,但有一天你发现,这些书太多了,太占书房空间了,你要做个大扫除,扔掉一些书籍。那这个时候,你会选择扔掉哪些书呢?对应一下,你的选择标准是不是和上面的三种策略神似呢?

好了,回到正题,我们今天的开篇问题就是:如何用链表来实现LRU缓存淘汰策略呢? 带着这个问题,我们开始今天的内容吧!

五花八门的链表结构

相比数组,链表是一种稍微复杂一点的数据结构。对于初学者来说,掌握起来也要比数组稍难一些。这两个非常基础、非常常用的数据结构,我们常常会放到一块儿来比较。所以我们先来看,这两者有什么区别。

我们先从底层的存储结构上来看一看。

为了直观地对比,我画了一张图。从图中我们看到,数组需要一块连续的内存空间来存储,对内存的要求比较高。如果我们申请一个100MB大小的数组,当内存中没有连续的、足够大的存储空间时,即便内存的剩余总可用空间大于100MB,仍然会申请失败。

而链表恰恰相反,它并不需要一块连续的内存空间,它通过“指针”将一组零散的内存块串联起来使用,所以如果我们申请的是100MB大小的链表,根本不会有问题。

链表结构五花八门,今天我重点给你介绍三种最常见的链表结构,它们分别是:单链表、双向链表和循环链表。我们首先来看最简单、最常用的单链表

我们刚刚讲到,链表通过指针将一组零散的内存块串联在一起。其中,我们把内存块称为链表的“结点”。为了将所有的结点串起来,每个链表的结点除了存储数据之外,还需要记录链上的下一个结点的地址。如图所示,我们把这个记录下个结点地址的指针叫作后继指针next

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