C++ 如何使用STL实现LFU缓存？_C++_Algorithm_Caching_Stl

C++ 如何使用STL实现LFU缓存？

c++ algorithm caching

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我正在尝试使用纯STL实现LFU（使用频率最低的）缓存（我不想使用Boost！）

要求如下：

使用
```
键
```
与
```
std:：map
```
类似的对任何元素的关联访问
能够释放最低优先级的项目（使用其
```
UsesCount
```
属性）
能够更新任何项目的优先级（
```
UsesCount
```
）

问题是：

如果我使用
```
std:：vector
```
作为项的容器（
```
Key
```
，
```
Value
```
，
```
UsesCount
```
），
```
std:：map
```
作为向量的迭代器容器，用于关联访问和
```
std:：make_heap
```
，
```
std:：push_heap
```
和
```
std:：pop_heap
```
作为向量内的优先级队列实现，堆操作后映射中的ITERTOR无效
如果在以前的配置中使用
```
std:：list
```
（或
```
std:：map
```
）而不是
```
std:：vector
```
，
```
std:：make_heap
```
等，则无法编译，因为它们的迭代器不支持算术
如果我想使用
```
std:：priority\u queue
```
，我无法更新项目优先级

问题是:

我是否遗漏了一些明显的问题，如何解决这个问题
你能给我举一个LFU缓存的纯C++/STL实现来满足以前的需求吗

感谢您的见解。

您使用

*\u heap

函数和向量来实现似乎非常合适。尽管这会导致更新缓慢。对于使用向量作为底层数据结构的每个容器，遇到的迭代器失效问题是正常的。这也是所采用的方法，但由于上述原因，它没有提供可变接口。另一个提供了更新堆的能力

有些事情似乎有点奇怪：即使您能够使用

std:：priority\u queue

，您仍将面临迭代器失效问题

直接回答你的问题：你没有遗漏明显的东西<代码>标准：：优先级_队列没有它应有的用处。最好的方法是编写支持更新的堆实现。要使其完全兼容STL（特别是分配器感知）是相当棘手的，而不是一项简单的任务。在此基础上，实现LFU缓存

对于第一步，请查看Boost实现以了解工作情况。我不知道第二个的任何参考实现

要解决迭代器失效问题，您可以选择间接到另一个容器中，尽管您应该尽量避免它，因为它会产生额外的成本，并且会变得非常混乱。

这是一种比保留两个数据结构更简单的方法：

只需保留一个映射，它将您的键映射到它们的值/使用计数对
缓存已满时：
- 创建映射元素的迭代器向量（
```
O（n）
```
  ）
- 使用
```
std:：nth_元素
```
  查找最差的10%（
```
O（n）
```
  ）
- 将它们全部从映射中删除（
```
O（n日志n）
```
  ）

因此，向缓存中添加新元素是常见情况下的

O（logn）

，最坏情况下的

O（nlogn）

，以及摊销后的

O（logn）

在LFU缓存中删除最差的10%可能有点激烈，因为新条目必须达到前90%，否则将被删除。同样，如果只删除一个元素，那么在下一个新条目之前，新条目仍然需要从底部删除，否则它们会被剪切，这样做的时间就更少了。因此，取决于为什么LFU是适合您的正确缓存策略，我对它所做的更改可能是错误的策略，也可能仍然是正确的。

“堆操作后映射中的ITERTOR无效”-通过另一种方式解决此问题--将数据放在

映射中，即使插入/擦除了其他元素，也不会移动。然后将映射迭代器放入向量中，并用它构建一个堆。不过，您可能仍然无法有效地更新项目的优先级，因此这不是答案。谢谢您提供了我没有想到的另一个想法。但是如果我有std:：vector
的std:：map
迭代器，我如何定义它们的比较运算符，它将在UsesCount
属性中查看指针对象的内部，要能够在项目插入后使用std:：make_heap
或UsesCount
update来修复堆，请使用比较函数，如：bool operator（）（MapIter a，MapIterB）{return a->second.UseCountsecond.UseCount；}
仅在迂腐的一面，您肯定不是指最常用（MFU）/最近使用最少的（LRU）？使用频率最低的，为什么要缓存这些？引用维基百科的表格“LFU计算一个项目的需要频率。使用频率最低的项目首先被丢弃。”，这意味着这正是我想要的。如何使用*\u heap
更新优先级？我认为不仅仅是优先级队列
不能在这里完成工作：标准堆函数不能。因此提问者需要一个不同的堆实现。尽管我可能错了。@Steveop可能我错了，但在pri更新之后ority再次调用make_heap
应该可以修复堆。这可能远不是最佳的。同意。这将恢复堆不变量，但它是O（n）
。其他堆实现可以在O（log n）中增加/减少/更新
@SteveJessop我在答案中添加了一点，它变得更好了。@Blackhex:make\u heap
可以在每次更新时调用。它所做的只是在给定的范围内对元素重新排序。插入时不需要调用它，因为push\u heap
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