文章目录一、数组中找出两数之和为给定值的数组下标1、暴力算法2、数组标记算法3、二分法4、双指针二、斐波那契数列1、去重递归2、双指针迭代三、硬币排列问题1、迭代法2、二分查找3、牛顿迭代四、判断链表中是否有环，有环返回true ，没环返回false；1、直接遍历判断是否有环2、双指针五、合并两个有序数组1、最直接的方式2、双指针(多使用一个空数组空间进行存储)3、双指针(不使用额外的数组空间，
转载
2024-02-21 14:17:57
32阅读
什么是LRULRU 英文全称（Least recently used，最近最少使用）属于典型的内存管理算法。 内存管理的一种页面置换算法，对于在内存中但又不用的数据块（内存块）叫做LRU，操作系统会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据。用通俗的话来说就是最近被频繁访问的数据会具备更高的留存，淘汰那些不常被访问的数据。 LRU算法又叫淘汰算法，根据数据历史访问记录
转载
2024-09-04 21:05:07
100阅读
public class LRUCache<k,v> extends LinkedHashMap<k,v> { private final int CACHE_SIZE; public LRUCache(int cacheSize){ super((int)Math.ceil(cacheSize/0.75)+1,0.75f,true);
转载
2022-10-25 01:05:50
69阅读
最简单的LRU算法实现，就是利用jdk的LinkedHashMap，覆写其中的removeEldestEntry(Map.Entry)方法即可，如下所示：
java 代码
1. import
2. import
3. import
4. import
5. import
6. import
7.
8.
9. /**
10. * 类说明：利用L
转载
2024-04-25 11:05:58
36阅读
一. 什么是LRU算法LRU 算法全称：Least Recently Used，故名思义就是最近最少被使用的。一般会用 LRU 算法来实现内存的淘汰机制。LRU 算法的核心就是淘汰掉最久未使用的数据。LRU 算法的思想就是认为最近被使用的数据是热点数据，下一次有很大可能性被访问，所以当内存不足时就要淘汰掉最不常用的数据
转载
2024-06-11 21:22:15
258阅读
lua脚本在redis中的使用
先开启redis的日志输出修改redis.conf文件，设置logfile /root/tools/redis-6.0.9/logs/redis.log重启redis
systemctl restart redisd创建一个简单的lua脚本test.lua--在redis日志文件中输入日志，并且日志级别是
转载
2023-06-13 23:49:22
198阅读
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db [i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db [i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db [i].expires）中任意选择数据淘汰allkeys-lru：从数据集（s
转载
2023-09-22 18:43:10
81阅读
# Python Lur：探索Python中的Lur模块
在各种编程语言中，Python以其简单性和强大的库支持而备受青睐。在这一流行语言中，Lur模块、可视化和数据分析的结合使得处理和展示数据变得直接和高效。本文将带你进入Python Lur的世界，并通过代码示例和可视化图表帮助你理解其强大之处。
## 什么是Lur？
Lur并不是Python标准库中的模块，而是一个通常用于数据处理和可视
原创
2024-10-15 04:29:27
59阅读
LUR list & dirty list–LRUW (LRU write list, also called the“dirty list”), maintaining current (dirty) buffers–- LRU (least recently used list),maintaining the remaining buffers当一个Se
转载
精选
2016-02-17 17:24:06
653阅读
# Redis LRU 淘汰机制详解
在我们讨论 Redis 的内存管理时，LRU（最近最少使用）淘汰机制是一个重要的概念。Redis 作为一款高性能的内存数据库，支持多种数据淘汰策略，而 LRU 是其中之一。本篇文章将深入探讨 Redis 的 LRU 淘汰机制，包括其基本原理、实现方法，以及展示一些代码示例，帮助你更好地理解这一机制。
## LRU 淘汰机制的基本原理
LRU（Least
原创
2024-09-04 05:49:11
64阅读
# Redis LRU移除List部分数据的实现方法
## 引言
在开发中，我们经常会使用Redis作为缓存数据库，它的高性能和灵活性使其成为了开发者的首选。当我们在使用Redis的List数据结构时，有时候需要移除一部分数据以保持List的大小。本文将教会你如何使用Redis命令实现这个功能。
## 整体流程
下面是实现Redis LRU移除List部分数据的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-19 05:49:49
90阅读
# Java雪花算法工具
## 简介
在分布式系统中，唯一标识符的生成是常见的需求。为了满足这个需求，雪花算法（Snowflake）应运而生。雪花算法是Twitter开源的一种用于生成分布式系统中唯一ID的算法。它通过使用时间戳、机器ID和序列号来生成一个64位的长整型ID，保证了在分布式系统中的唯一性。
在Java开发中，有很多工具可以帮助我们生成雪花算法的唯一ID。本文将介绍一种Java
原创
2023-09-28 01:17:27
198阅读
之前写过两篇关于hashcode（）作用的文章，现在看来是非常片面的。知乎的一个问题什么是哈希算法？里面有一个ID叫蒋又新的用户说的给了我很多启发，虽然我不完全认同的他的观点，特别是——这个HASH算法不是大学里数据结构课里那个HASH表的算法——这句话。 还有一个ID为Cascade的用户说的很透彻。hash算法是一个摘要算法，给一个数据A获取一个数据B，B是A的指纹，它从某种程度上“描述”了
文章目录CAS(Compare-And-Swap：比较并替换)一、CAS运算流程二、CAS的优缺点三、模拟CAS算法（只是模拟，并非Java底层的真正实现） CAS(Compare-And-Swap：比较并替换)CAS是英文单词CompareAndSwap的缩写，意思就是：比较并替换。简单来说就是比较之后再看情况是否需要替换。CAS是乐观锁思想的一种实现方式。一、CAS运算流程CAS算法的流程是
# Java DB算法工具的简单介绍
在当今数据驱动的世界中，数据库的管理和操作离不开高效的算法和工具。Java作为一种流行的编程语言，提供了多种库和工具来优化数据库的操作。本文将介绍 Java DB 算法工具的基本概念，以及如何使用这些工具进行简单的数据库操作，并附带相关的代码示例、序列图和状态图。
## 什么是Java DB算法工具？
Java DB算法工具主要是指Java中用于数据库操
原创
2024-10-10 06:24:24
11阅读
代码如下:~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~public class SortAll {
/**
* 冒泡排序，选择排序，插入排序，希尔（Shell）排序 Java的实现
* 2010.04.25
* @author panguiming
*/
public static void main(String[] args) {
int[] i =
转载
2024-07-29 21:42:49
30阅读
一、雪花算法简介： 1、雪花算法是Twitter 开源的分布式、自增长 id 生成算法； 2、雪花算法生成的id是一个无符号长整型（unsigned long）的id，它占64个bit（8*8）；二、项目背景： 1、多台服务器组成的集群； 2、每台服务器同时启动多个worker； 3、每个worker使用雪花算法生成自增长id、再通过mycat进行批量入库。三、需求分析： 1、自增长；
转载
2023-07-29 10:20:35
167阅读
在软件开发中，尤其是在涉及算法的任务时，我们常常需要一个高效、灵活的“Java 算法 工具包”。这个工具包不仅可以帮助程序员快速实现常见的算法，还能够促进算法的交流和分享。本文将系统性地解析如何构建这样一个工具包，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析和性能优化等多个方面。
## 背景描述
算法是计算机科学的核心组成部分，合理的算法能够显著提升程序的性能。为了帮助开发者更高效地使用算法，我
# 实现雪花算法的Java工具类
## 1. 概述
雪花算法（Snowflake ID）是一种生成唯一ID的算法，常用于分布式系统中生成全局唯一的ID。它的生成效率高，且能够避免ID冲突。本文将引导你通过逐步实现雪花算法的Java工具类。
## 2. 实现步骤
下面是实现雪花算法的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# Java雪花算法工具类
## 什么是雪花算法？
雪花算法（Snowflake）是一种生成唯一ID的算法，它由Twitter公司提出并在分布式系统中广泛应用。雪花算法生成的ID具有以下特点：
1. **唯一性**：每个生成的ID都是唯一的，不会重复。
2. **趋势递增**：生成的ID按照时间有序递增。
3. **高性能**：生成ID的速度非常快，每秒都可以生成数十万个。
4. **高可用
原创
2023-07-24 06:37:43
242阅读
