丨列表下散和鏈表經(jīng)常會(huì)一起使用

JavaLinkedHashMapLRU為O(1)。現(xiàn)在，我們就來(lái)看看它是如何做到的。首先，我們來(lái)回顧一下當(dāng)時(shí)我們是如何通過(guò)鏈表實(shí)現(xiàn)LRU緩存淘汰算法的。當(dāng)要緩存某個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候，先在鏈表中查找這個(gè)數(shù)據(jù)。如果沒(méi)有找到，則直接將數(shù)據(jù)放到鏈表的尾部；如果找到了，我們就把它移動(dòng)到鏈表的尾部。因?yàn)椴檎覕?shù)據(jù)需要遍歷鏈表，所以單純用鏈表實(shí)現(xiàn)的LRU緩存淘汰算法的時(shí)間復(fù)雜很高，是O()。這三個(gè)操作都要涉及“查找”操作，如果單純地采用鏈表的話，時(shí)間復(fù)雜度只能是O(n)。（prev）、后繼指針（next）hnexthnext因?yàn)槲覀兊纳⒘斜硎峭ㄟ^(guò)鏈表法解決散列的，所以每個(gè)結(jié)點(diǎn)會(huì)在兩條鏈中。一個(gè)鏈?zhǔn)莿倓偽覀兲岬降碾p向鏈表，另一個(gè)鏈?zhǔn)巧⒘斜碇械睦湣Ｇ膀?qū)和后繼指針是為了將結(jié)點(diǎn)串在雙向鏈表中，hnext指針是為了將結(jié)點(diǎn)串在散列表的拉鏈中。了解了這個(gè)散列表和雙向鏈表的組合結(jié)構(gòu)之后，我們?cè)賮?lái)看，前面講到的緩存的三個(gè)操作，是如何做到時(shí)間復(fù)雜度是O(1)的？首先，我們來(lái)看如何查找一個(gè)數(shù)據(jù)。我們前面講過(guò)，散列表中查找數(shù)據(jù)的時(shí)間復(fù)雜度接近O1)，所以通過(guò)散列表，我們可以很快地在緩存中找到一個(gè)數(shù)據(jù)。當(dāng)找到數(shù)據(jù)之后，我們還需要將它移動(dòng)到雙向鏈表的尾部。其次，我們來(lái)看如何刪除一個(gè)數(shù)據(jù)。我們需要找到數(shù)據(jù)所在的結(jié)點(diǎn)，然后將結(jié)點(diǎn)刪除。借助散列表，我們可以在O(1)時(shí)間復(fù)雜度里找到要?jiǎng)h除的結(jié)點(diǎn)。因?yàn)槲覀兊逆湵硎请p向鏈表，雙向鏈表可以通過(guò)前驅(qū)指針O(1)時(shí)間復(fù)雜度獲取前驅(qū)結(jié)點(diǎn)，所以在雙向鏈表中，刪除結(jié)點(diǎn)只需要O(1)的時(shí)間復(fù)雜度。最后，我們來(lái)看如何添加一個(gè)數(shù)據(jù)。添加數(shù)據(jù)到緩存稍微有點(diǎn)麻煩，我們需要先看這個(gè)數(shù)據(jù)是否已經(jīng)在緩存中。如果已經(jīng)在其中，需要將其移動(dòng)到雙向鏈表的尾部；如果不在其中，還要看緩存有沒(méi)有滿。如果滿了，則將雙向鏈表頭部的結(jié)點(diǎn)刪除，然后再將數(shù)據(jù)放到鏈表的尾部；如果沒(méi)有滿，就直接將數(shù)據(jù)放到鏈表的尾部。這整個(gè)過(guò)程涉及的查找操作都可以通過(guò)散列表來(lái)完成。其他的操作，比如刪除頭結(jié)點(diǎn)、鏈表尾部插入數(shù)據(jù)等，都可以在O1)的時(shí)間復(fù)雜度內(nèi)完成。所以，這三個(gè)操作的時(shí)間復(fù)雜度都是O(1)。至此，我們就通過(guò)散列表和雙向鏈表的組合使用，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)高效的、支持LRU緩存淘汰算法的緩存系統(tǒng)原型。Redis在跳表那一節(jié)，講到有序集合的操作時(shí)，我稍微做了些簡(jiǎn)化。實(shí)際上，在有序集合中，每個(gè)成員對(duì)象有兩個(gè)重要的屬性，key（鍵值）和scre（分值）。我們不僅會(huì)通過(guò)score來(lái)查找數(shù)據(jù)，還會(huì)通過(guò)ey來(lái)查找數(shù)據(jù)。舉個(gè)例子，比如用戶積分榜有這樣一個(gè)功能：我們可以通過(guò)用戶的ID來(lái)查找積分息，也可以通過(guò)積分區(qū)間來(lái)查找用戶ID或者信息。這里包含ID、和積分的用戶信息，就是成員對(duì)象，用戶ID就是key，積分就是score。所以，如果我們細(xì)化一下Redis有序集合的操作，那就是下面這樣：100356會(huì)很慢，解決方法與LRU緩存淘汰算法的解決方法類似。我們可以再按照鍵值構(gòu)建一個(gè)散列表，這樣按照key來(lái)刪除、查找一個(gè)成員對(duì)象的時(shí)間復(fù)雜度就變成了O(1)。同時(shí)，借助實(shí)際上，Reis有序集合的操作還有另外一類，也就是查找成員對(duì)象的（Rank）或者根據(jù)區(qū)間查找成員對(duì)象。這個(gè)功能單純用剛剛講的這種組合結(jié)構(gòu)就無(wú)法高效實(shí)現(xiàn)了。這塊內(nèi)容我后面的章節(jié)再講。JavaJava，那你幾乎天天會(huì)用到這個(gè)容器。我們之前講過(guò)，HashMap散列表這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的。而LinkedHashMap前面比HashMap多了一個(gè)“Linked”，這里的“Linked”是不是說(shuō)，LinkedHashMap實(shí)際上，LinkedHashMapLinked”也并不僅僅代表它是通過(guò)HashMap<Integer,Integer>m=newm.put(3,m.put(1,m.put(5,m.put(2,6for(Map.Entrye:m.entrySet())9是3，1，5，2。你有沒(méi)有覺(jué)得奇怪？散列表中數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)散列函數(shù)打亂之后無(wú)規(guī)律//10是初始大小，0.75是裝載因子，true是表示按照時(shí)間排HashMap<Integer,Integer>m=newLinkedHashMap<>(10,0.75f,3456789for(Map.Entrye:m.entrySet())13這段代碼打印的結(jié)果是1，2，3，5。我來(lái)具體分析一下，為什么這段代碼會(huì)按照這樣順序每次調(diào)用put()函數(shù)，往LinkedHashMap中添加數(shù)據(jù)的時(shí)候，都會(huì)將數(shù)據(jù)添加到鏈表的在第8行代碼中，再次將鍵值為3的數(shù)據(jù)放入到LinkedHashMap的時(shí)候，會(huì)先查找這個(gè)鍵值是否已經(jīng)有了，然后，再將已經(jīng)存在的(3,11)刪除，并且將新的(3,26)放到鏈表的尾當(dāng)?shù)?行代碼到key為5的數(shù)據(jù)的時(shí)候，被到的數(shù)據(jù)移動(dòng)到鏈表的尾部。所以，第9行代碼之后，鏈表中的數(shù)據(jù)是下面這樣：所以，最后打印出來(lái)的數(shù)據(jù)是1，2，3，5。從上面的分析，你有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，按照時(shí)間排序的LinkedHashMap本身就是一個(gè)支持LRU緩存淘汰策略的緩存系統(tǒng)？實(shí)際上，它們我現(xiàn)在來(lái)總結(jié)一下，實(shí)際上，LinkedHashMap是通過(guò)雙向鏈表和散列表這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組合實(shí)現(xiàn)的。LinkedHashMap中的“Linked”實(shí)際上是指的是雙向鏈表，并非指用鏈表&散列表這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)雖然支持非常高效的數(shù)據(jù)插入、刪除、查找操作，但是散列表中的數(shù)據(jù)都是通過(guò)散列函數(shù)打亂之后無(wú)規(guī)律的。也就說(shuō)，它無(wú)法支持按照某種順序快速地遍歷數(shù)據(jù)。如果希望按照順序遍歷散列表中的數(shù)據(jù)，那我們需要將散列表中的數(shù)據(jù)拷貝到數(shù)組中，然后排序，再遍歷。因?yàn)樯⒘斜硎莿?dòng)態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，不停地有數(shù)據(jù)的插入、刪除，所以每當(dāng)我們希望按順序遍歷散列表中的數(shù)據(jù)的時(shí)候，都需要先排序，那效率勢(shì)必會(huì)很低。為了解決這個(gè)問(wèn)題，散列表和鏈表（或者跳表）結(jié)合在一起使用。假設(shè)獵聘網(wǎng)有10萬(wàn)名獵頭，每個(gè)獵頭都可以通過(guò)做任務(wù)（比如發(fā)布職位）來(lái)積累積分，然后通過(guò)積分來(lái)簡(jiǎn)歷。假設(shè)你是獵聘網(wǎng)的一名工程師，如何在內(nèi)存中這10萬(wàn)個(gè)獵頭ID和積分信息，讓它能夠支持這樣幾個(gè)操作：ID查找積分在某個(gè)區(qū)間的獵頭ID列表；查找按照積分從小到大在第x位到第y位之間的獵頭ID列表。?歸科技所有，不得售賣。頁(yè)面已增加防盜追蹤，將依法其上一 19|散列表（中）：如何打造一個(gè)工業(yè)級(jí)水平的散列表下一 21|哈希算法（上）：如何防止數(shù)據(jù)庫(kù)中的用戶信息被脫庫(kù)

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110的指針，遍歷到前一個(gè)結(jié)點(diǎn)復(fù)雜度會(huì)變?yōu)镺(N），所以用雙鏈表實(shí)現(xiàn)比較合適。…作者回復(fù):??其他同學(xué)這條留姜 Zeng 11 莫問(wèn)流 10微 虢 4 小智 4 就是結(jié)合你的圖也看不懂啊