JavaScript實現LRU緩存的三種方式詳解
LRU全稱為Least Recently Used,即最近使用的。針對的是在有限的內存空間內,隻緩存最近使用的數據(即get和set的數據),超過有限內存空間的數據將會被刪除。這個在面試題中也是常會被問到的內容,接下來就看看怎麼來實現。
分析
從定義來看,LRU至少有兩個特性:通過鍵值對讀寫、有序。實現鍵值對讀寫,一般我們會使用哈希表來表示,註意哈希表是一個邏輯結構,實際上我們需要使用object
、map
等來實現;數據有序,即最近使用的數據放在前面,已經過時的數據放在後面或被刪除,並且支持數據是可排序的,我們可以想到數組、鏈表、map之類的數據格式。因此,我們有三種方式可以實現LRU緩存:
- Map
- Object + Array
- LinkedList
使用Map實現LRU緩存
Map
對象保存的是鍵值對,並且可以記住鍵的原始插入順序。
const map = new Map(); map.set(2, 2); map.set(1, 2); console.log(map); // Map(2) {2 => 2, 1 => 2},按照原始的插入順序 const obj = new Object(); obj[2] = 2; obj[1] = 1 console.log(obj); // {1: 1, 2: 2},不會按照原始的插入順序
那麼我們就可以根據Map
的特性實現LRU,下面是原理圖:
實現代碼:
class LRUCache { data = new Map(); // 數據map constructor(length) { if (length < 1) throw new Error('長度不能小於1') this.length = length } set(key, value) { const data = this.data; // 如果存在該對象,則直接刪除 if (data.has(key)) { data.delete(key); } // 將數據對象添加到map中 data.set(key, value); if (data.size > this.length) { // 如果map長度超過最大值,則取出map中的第一個元素,然後刪除 const delKey = data.keys().next().value data.delete(delKey); } } get(key) { const data = this.data; // 數據map中沒有key對應的數據,則返回null if (!data.has(key)) return null; const value = data.get(key); // 返回數據前,先刪除原數據,然後在添加,就可以保持在最新 data.delete(key); data.set(key, value); return value; } }
測試一下:
const lruCache = new LRUCache(2); lruCache.set('1', 1); // Map(1) {1 => 1} lruCache.set('2',2); // Map(2) {1 => 1, 2 => 2} console.log(lruCache.get('1')); // Map(2) {2 => 2, 1 => 1} lruCache.set('3',3); // Map(2) {1 => 1, 3 => 3} console.log(lruCache.get('2')); // null lruCache.set('4',4); // Map(2) {3 => 3, 4 => 4} console.log(lruCache.get('1')); // null console.log(lruCache.get('3')); // Map(2) {4 => 4, 3 => 3} console.log(lruCache.get('4')); // Map(2) {3 => 3, 4 => 4}
運行結果:
使用Map
基本上就可以實現LRU緩存,並且其兼容性還可以,除瞭IE兼容性差點:
如果不使用Map,那麼還可以使用什麼方式實現LRU緩存呢?
使用Object + Array實現LRU緩存
剛剛我們也分析瞭,LRU需要滿足兩點:鍵值對和可排序,這兩點可以分別對應到Object
和Array
,那麼我們是不是就可以以此為思路實現呢?答案是可以的,實現代碼:
class LRUCacheObjArr { length = 0; // 定義列表最大長度 dataObj = {}; // 使用對象暫存數據,在可保證get時間復雜度為O(1) dataArr = []; // 使用數組解決有序的問題 constructor(length) { if (length < 1) throw new Error('參數非法') this.length = length; } get(key) { if (!this.dataObj[key] || !this.dataArr.length) return null; // 需要將訪問到的值,重新放在數組的最末尾,表示最新的數據 const index = this.dataArr.findIndex(item => item.key === key); // 先刪除原數據,然後push到數組末尾 this.dataArr.splice(index, 1); this.dataArr.push(this.dataObj[key]); // 返回值,對象是無序的,我們隻需要保證裡面的數據是最新的即可 return this.dataObj[key].value; } set(key, value) { // 定義對象數據 const obj = {key, value}; const index = this.dataArr.findIndex(item => item.key === key); // 判斷是否為新增還是修改 if (index !== -1) { // 如果已存在數據,則先刪除,然後push到末尾 this.dataArr.splice(index, 1); this.dataArr.push(obj); } else { // 如果不存在數據,則數組直接push this.dataArr.push(obj); } // 對象新增或者修改同一個對象 this.dataObj[key] = obj; // 判斷新增數據後,是否超過最大長度 if (this.dataArr.length > this.length) { // 數組是有序的,超長後直接從頭部刪除,並且獲取刪除的數據 const tmp = this.dataArr.shift(); // 數據對象裡面也應該刪除當前刪除的對象,避免被再次取到 delete this.dataObj[tmp.key]; } } }
我們使用同樣的測試案例測試一下:
const lruCache = new LRUCacheObjArr(2); lruCache.set('1', 1); // dataArr(1) [obj1], dataObj(1) {'1': obj1} lruCache.set('2',2); // dataArr(2) [obj1, obj2], dataObj(2) {'1': obj1, '2': obj2} console.log(lruCache.get('1')); // dataArr(2) [obj2, obj1], dataObj(2) {'1': obj1, '2': obj2} lruCache.set('3',3); // dataArr(2) [obj1, obj3], dataObj(2) {'1': obj1, '3': obj3} console.log(lruCache.get('2')); // null lruCache.set('4',4); // dataArr(2) [obj3, obj4], dataObj(2) {'3': obj3, '4': obj4} console.log(lruCache.get('1')); // null console.log(lruCache.get('3')); // dataArr(2) [obj4, obj3], dataObj(2) {'3': obj3, '4': obj4} console.log(lruCache.get('4')); // dataArr(2) [obj3, obj4], dataObj(2) {'3': obj3, '4': obj4}
運行結果:
使用對象+數組的方式,雖然可以實現效果,但是由於會頻繁操作數組,因此會犧牲一些性能,而且實現起來也沒有Map
方便。除瞭使用數組+對象,其實我們還可以使用雙向鏈表的方式實現LRU。
使用雙向鏈表實現LRU
雙向鏈表,顧名思義就是兩個方向的鏈表,這有別於單向鏈表。直接看圖可能更直觀一點:
雙向鏈表在移動元素時,會比單向鏈表復雜一點,,例如我們想把B和C節點交換一下位置,其過程如下:
這對應到LRU有什麼意義呢?雙向鏈表是有序的,每一個節點都知道其上一個或者下一個節點;其存值的方式也是使用鍵值對的方式,因此完全可以實現LRU。
實現代碼:
class LRUCacheLinked { data = {}; // 鏈表數據 dataLength = 0; // 鏈表長度,使用變量保存,可以更快訪問 listHead = null; // 鏈表頭部 listTail = null; // 鏈表尾部 length = 0; // 鏈表最大長度 // 構造函數 constructor(length) { if (length < 1) throw new Error('參數不合法') this.length = length; } set(key, value) { const curNode = this.data[key]; if (curNode == null) { // 新增數據 const nodeNew = {key, value}; // 移動到末尾 this.moveToTail(nodeNew); // 將新增的節點保存到數據對象中,其pre或next將在moveToTail中設置 this.data[key] = nodeNew; // 鏈表長度遞增 this.dataLength++; // 初始化鏈表頭部 if (this.dataLength === 1) this.listHead = nodeNew; } else { // 修改現有數據 curNode.value = value; // 移動到末尾 this.moveToTail(curNode); } // 添加完數據後可能會導致超出長度,因此嘗試著刪除數據 this.tryClean(); } get(key) { // 根據key值取出對應的節點 const curNode = this.data[key]; if (curNode == null) return null; if (this.listTail === curNode) { // 如果被訪問的元素處於鏈表末尾,則直接返回值,且不用修改鏈表 return curNode.value; } // 如果是中間元素或者頭部元素,則在獲取前需要將其移動到鏈表尾部,表示最新 this.moveToTail(curNode); return curNode.value; } // 移動節點到鏈表尾部 moveToTail(curNode) { // 獲取鏈表尾部 const tail = this.listTail; // 如果當前節點就是鏈表尾部,則不做處理,直接返回 if (tail === curNode) return; // 1. preNode和nextNode斷絕與curNode之間的關系 const preNode = curNode.pre; const nextNode = curNode.next; if (preNode) { if (nextNode) { // 當前元素的上一個節點指向其下一個 preNode.next = nextNode; } else { // 斷開當前元素與上一個節點的聯系 delete preNode.next; } } if (nextNode) { if (preNode) { // 當前元素的下一個節點指向其上一個 nextNode.pre = preNode; } else { // 斷開當前元素與下一個節點的關系 delete nextNode.pre; } // 如果當前節點是鏈表頭部,則需要重新賦值 if (this.listHead === curNode) this.listHead = nextNode; } // 2. curNode斷絕與preNode和nextNode之間的關系 delete curNode.pre delete curNode.next // 3. 在list末尾,重新建立curNode的新關系 if (tail) { tail.next = curNode; curNode.pre = tail; } // 重新賦值鏈表尾部,保持最新 this.listTail = curNode; } tryClean() { while(this.dataLength > this.length) { const head = this.listHead; if (head == null) throw new Error('鏈表缺少頭部'); const headNext = head.next; if (headNext == null) throw new Error('鏈表頭部缺失下一個節點'); // 1. 斷絕head和headNext之間的關系 delete head.next; delete headNext.pre; // 2. 重新賦值listHead this.listHead = headNext; // 3. 清理data delete this.data[head.key]; // 4. 重新計數 this.dataLength = this.dataLength - 1; } } }
這麼一看,雙向鏈表是這三種方式中最復雜的一個。我們使用同樣的案例測試一下:
const lruCache = new LRUCacheLinked(2); lruCache.set('1', 1); lruCache.set('2',2); console.log(lruCache.get('1')); lruCache.set('3',3); console.log(lruCache.get('2')); lruCache.set('4',4); console.log(lruCache.get('1')); console.log(lruCache.get('3')); console.log(lruCache.get('4'));
實現結果:
總結
本文總結瞭三種實現LRU緩存的方法,其中使用Map
是最佳的方式。使用其他兩種方式,雖然可以實現效果,但是從效率、可讀性上來看,還是Map
更勝一籌。這三種方式你都學會瞭嗎?
到此這篇關於JavaScript實現LRU緩存的三種方式詳解的文章就介紹到這瞭,更多相關JavaScript LRU緩存內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!
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