LRU简介 LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法，它就可以将长时间没有被利用的数据进行删除。 实现 最近面了阿里的外包吧，居然也要在线敲代码了，那叫一个紧张啊。题目就是实现
LRU简介
LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法，它就可以将长时间没有被利用的数据进行删除。
实现
最近面了阿里的外包吧，居然也要在线敲代码了，那叫一个紧张啊。题目就是实现一个LRU算法的缓存。外包居然要求也这么高了，哎。还好，LRU是我大学老师布置的一道题目，当然我用C语言实现的，算法原理那是一清二楚，可是面试的时候就脑子一片空白了。好在，边敲代码，边思考，就慢慢想起来了，下面是我的代码。仅供参考
/**
* 设计和构建一个“最近最少使用”LRU 缓存，该缓存会删除最近最少使用的项目。
* 缓存应该从键映射到值(允许你插入和检索特定键对应的值)，并在初始化时指定最大容量。
* 当缓存被填满时，它应该删除最近最少使用的项目。
* 考虑多线程操作下的操作安全和性能。
*/
public class LRUCache{
private int maxSize;
/**
* 存储缓存数据
*/
private ConcurrentHashMap<String,Object> map = new ConcurrentHashMap<>();
/**
**存储缓存key列表
*/
private LinkedList<String> list;
LRUCache(){
}
LRUCache(int maxSize){
this.maxSize = maxSize;
this.list = new LinkedList<>(maxSize);
}
/**
* @param key 缓存key
@return 缓存值
*/
synchronized Object getVal(String key){
//1.从map里取数据
Object obj = map.get(key);
//2.将key置于list的尾部（表示最近被访问过了）
if(obj != null){
addOrRefreshKey(key);
}
}
synchronized void putVal(String key,Object val){
//1.设置val到map中
//2.将key置于list的尾部（表示最近被访问过了）
//3.需要做判断是否list.size()>maxSize。如果满了就删除头部（最近最少使用）的数据后再执行1-2步骤
}
/**
* 添加或刷新key
*/
private void addOrRefreshKey(String key){
this.list.remove(key); //管他三七二十一，先删除掉
this.list.add(key); //然后添加这个可以，保证key置于list的尾部
}
}
以上就是JAVA实现LRU算法的参考示例的详细内容，更多关于Java LRU算法的资料请关注易盾网络其它相关文章！