Caching 如何存储数百万个缓存，然后跟踪20个最旧的缓存
我收到一个采访问题，说我需要存储数百万个缓存，然后我需要跟踪20个最旧的缓存，一旦缓存收集阈值增加，就用下一组最旧的缓存替换20个最旧的缓存 我回答为它保留一个hashmap，问题再次增加 如果我们想快速访问hashmap上的任何元素怎么办 是的，所以我告诉了它的地图，所以访问不会花费时间，但是 面试官并不满意。那么，对于这些人来说，什么才是空闲的方式呢 情景 A非常适合查找和删除最老的成员 实现为双链表的队列在两端都有O（1）个插入和删除 A有助于为队列中的不同项目赋予不同的权重（例如，重新创建某些队列元素可能比其他队列元素更昂贵）Caching 如何存储数百万个缓存，然后跟踪20个最旧的缓存,caching,data-structures,language-agnostic,Caching,Data Structures,Language Agnostic,我收到一个采访问题，说我需要存储数百万个缓存，然后我需要跟踪20个最旧的缓存，一旦缓存收集阈值增加，就用下一组最旧的缓存替换20个最旧的缓存 我回答为它保留一个hashmap，问题再次增加 如果我们想快速访问hashmap上的任何元素怎么办 是的，所以我告诉了它的地图，所以访问不会花费时间，但是 面试官并不满意。那么，对于这些人来说，什么才是空闲的方式呢 情景 A非常适合查找和删除最老的成员 实现为双链表的队列在两端都有O（1）个插入和删除 A有助于为队列中的不同项目赋予不同的权重（例如，重新创
您可以使用哈希映射来保存实际元素并根据哈希键快速查找它们，使用哈希键队列来跟踪缓存元素的年龄。通过使用队列的双链接列表并维护元素的哈希映射，您应该能够创建支持最大大小的缓存（甚至LRU缓存）。这将导致对对象的引用被存储3次，而不是对象被存储两次，如果您实现了这一点，请确保对此进行检查（避免这种情况的一种简单方法是将哈希键排队） 检查溢出时，只需从队列中弹出最后一项，然后将其从哈希映射中删除 访问项目时，可以使用哈希映射查找缓存的项目。然后，如果要实现LRU缓存，只需将其从队列中移除，并将其添加回起始位置，如下所示 通过使用此结构，插入、更新、读取和删除都将成为
O（1）接下来的问题是，面试官会问，每个缓存的项目都有不同的生存时间（TTL）。为此，您需要另一个队列来维护按生存时间排序的项目，这里唯一的问题是插入现在变成
O（n）O（log n）O（1）