十分钟用JS写出LRU Cache 算法-技术圈

作者：安歌
来源：SegmentFault 思否社区

简介

关于缓存，有个常见的例子是，当用户访问不同站点时，浏览器需要缓存在对应站点的一些信息，这样当下次访问同一个站点的时候，就可以使访问速度变快（因为一部分数据可以直接从缓存读取）。但是想想房价都那么高了，内存空间同样也是珍贵的（呜呜呜），所以必须有一些规则来管理缓存的使用，而LRU（Least Recently Used） Cache就是其中之一，直接翻译就是“最不经常使用的数据，重要性是最低的，应该优先删除”。这个规则还蛮人性化的，经常访问的，肯定相对更重要。

需求分析

假设我们要实现一个简化版的这个功能，遵循下隔壁后端大佬同事的crud原则，先整理下需求：

需要提供put方法，用于写入不同的缓存数据，假设每条数据形式是{'域名','info'},例如{'https://segmentfault.com': '一些关键信息'}（如果是同一站点重复写入，就覆盖）;
当缓存达到上限时，调用put写入缓存之前, 要删除最近最少使用的数据；
提供get方法，用于读取缓存数据，同时需要把被读取的数据，移动到最近使用数据；
考虑到读取性能，希望get操作的复杂度是O(1)（简单理解就是，读取缓存时不能去遍历所有数据）

数据选型

首先题目里很明显的提到了，需要能够标记数据的插入或使用顺序，所以肯定不能简单使用object实现，需要借助数组，或者es6的Map和Set实现(Map和Set数据遍历是有序的，遍历顺序即插入顺序)；

其次需要实现O(1)复杂度，那就也无法用单纯使用数组来实现，所以可以考虑的只有Map和Set，那么最后再考虑下数据重复性的问题，会发现这道题不太需要考虑这个场景，所以我们可以先使用Map来实现。

由于Map的特性是：新插入的数据排在后面，旧数据放在前面，所以我们只要专注于维持这个逻辑就好了:

如果遇到要删除数据，则优先从前面删除, 因为最前面的必定是最不常用数据；
如果读取某条数据，则应该把数据放到末尾，保证该数据变为最近使用数据；

简单用几个图来表示对应的场景:

空间未满时插入数据：

空间已满时插入数据：

读取数据：

算法实现

接下来就可以一步步是实现代码了，首先是最基本的构造函数:

// 第一步代码
class LRUCache {
constructor(n){
this.size = n; // 初始化最大缓存数据条数n
this.data = new Map(); // 初始化缓存空间map
}
}

接下来是put方法，put方法要处理3个逻辑：

如果待写入的域名，已存在于内存之中，直接更新数据并移动到末尾；
如果当前未达到缓存数量上限，直接写入新数据；
如果当前已经达到缓存数量上限，要先删除最不经常使用的数据，再写入数据；

其他都可以直接操作，移动到末尾这个行为，可以拆成"先删除该数据，再从末尾重新插入一条该数据"，这样就简单多了。所以我们继续更新代码：

代码如下：

// 第一步代码
class LRUCache {
constructor(n){
this.size = n; // 初始化最大缓存数据条数n
this.data = new Map(); // 初始化缓存空间map
}
// 第二步代码
put(domain, info){
if(this.data.has(domain)){
this.data.delete(domain); // 移除数据
this.data.set(domain, info)// 在末尾重新插入数据
return;
}
if(this.data.size >= this.size) {
// 删除最不常用数据
const firstKey= this.data.keys().next().value; // 不必当心data为空，因为this.size 一般不会取0，满足this.data.size >= this.size时，this.data自然也不为空。
this.data.delete(firstKey);
}
this.data.set(domain, info) // 写入数据
}
}

接着就只剩下get方法了，get方法同样也要处理2种逻辑：

根据给定的key，查找是否有对应的信息，若不存在则返回false；
若第一步结果存在，则把被访问数据移动到末尾；

// 第一步代码
class LRUCache {
constructor(n){
this.size = n; // 初始化最大缓存数据条数n
this.data = new Map(); // 初始化缓存空间map
}
// 第二步代码
set(domain, info){
if(this.data.size >= this.size) {
// 删除最不常用数据
const firstKey= [...this.data.keys()][0];// 次数不必当心data为空，因为this.size 一般不会取0，满足this.data.size >= this.size时，this.data自然也不为空。
this.data.delete(firstKey);
}
this.data.set(domain, info) // 写入数据
}

// 第三步代码
get (domain) {
if(!this.data.has(domain)){
return false;
}
const info = this.data.get(domain); //获取结果
this.data.delete(domain); // 移除数据
this.data.set(domain, info); // 重新添加该数据
      
      return info;
  }
}

这一步要稍微注意的是，我们是先移除数据后添加数据，严格遵循最大数量不超过n。

小结

到这里其实代码就结束了，也是一个相对轻松的一篇文章，估计花个十分钟稍微看看也就大概掌握了，当然，细心的同学可能留意到了，标题里有个(上)字，意味着还有个（下）篇，因为本文的思路主要借助了es6中Map的特点和优势来完成，有点取巧。而下一篇里会介绍只用es5来处理这个场景。确切的说，下一篇会介绍更加正规和通用的处理方案

十分钟用JS写出LRU Cache 算法

作者：安歌来源：SegmentFault 思否社区

简介

需求分析

数据选型

算法实现

小结

作者：安歌
来源：SegmentFault 思否社区