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关于前端:jsliang-求职系列-21-浏览器缓存

一 目录

不折腾的前端,和咸鱼有什么区别

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一 目录
二 前言
三 注释
四 刷题

二 前言

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  • [x] LRU 算法【浏览倡议:20min】
  • [x] 前端进阶算法 3:从浏览器缓存淘汰策略和 Vue 的 keep-alive 学习 LRU 算法【浏览倡议:30min】

三 注释

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  • 为什么须要浏览器缓存?

通过从输入 URL 到页面出现咱们能够晓得,浏览器如果每次都要申请加载页面,会相当费时间。

而如果咱们将某些网页存储到浏览器缓存中,这样当咱们关上一个网页的时候,就会去查问浏览器缓存,看是否有申请的文件。

如果有,那就拦挡申请,返回缓存文件,并完结申请,而不会去服务器下载。

  • 为什么须要浏览器缓存淘汰策略?

应用过 360 等杀毒软件的人都晓得,它会时不时揭示你浏览器有多少缓存能够清理了……

因为浏览器中的缓存是一种本地保留资源正本,它的大小是无限的,当咱们申请次数过多的时候,缓存空间就会被塞满。

这个时候,就须要判断哪些缓存数据须要被保留,哪些数据须要被清理。

因而,浏览器缓存也有属于本人的策略: 浏览器缓存淘汰策略

最常见的淘汰策略有 FIFO(先进先出)、LFU(起码应用)、LRU(最近起码应用)。

  • 什么是 LRU(最近起码应用)?

LRU(Least recently used),即最近起码应用算法,该算法依据数据的历史拜访记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被拜访过,那么未来被拜访的几率也更高”。

简略来说: 浏览器缓存空间很小,只能缓存 10 个网页,那么只会保留最近拜访的 10 个网页

通用实现原理:

  1. 新数据将被插入到链表表头
  2. 拜访缓存中的数据时,将该数据挪动到链表表头
  3. 当链表满时,将链表尾部的数据抛弃。

四 刷题

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话不多说,咱们刷下题就懂了:

  • LeetCode – 146.LRU 缓存机制
 使用你所把握的数据结构,设计和实现一个  LRU (最近起码应用) 缓存机制。它应该反对以下操作:获取数据 get 和 写入数据 put。获取数据 get(key):如果关键字 (key) 存在于缓存中,则获取关键字的值(总是负数),否则返回 -1。写入数据 put(key, value):如果关键字曾经存在,则变更其数据值;如果关键字不存在,则插入该组「关键字 / 值」。当缓存容量达到下限时,它应该在写入新数据之前删除最久未应用的数据值,从而为新的数据值留出空间。进阶:你是否能够在 O(1) 工夫复杂度内实现这两种操作?示例:

LRUCache cache = new LRUCache(2 /* 缓存容量 */);

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // 返回  1
cache.put(3, 3);    // 该操作会使得关键字 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得关键字 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

起源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
著作权归领扣网络所有。商业转载请分割官网受权,非商业转载请注明出处。

给定办法体:

/**
 * @param {number} capacity
 */
var LRUCache = function(capacity) {

};

/** 
 * @param {number} key
 * @return {number}
 */
LRUCache.prototype.get = function(key) {

};

/** 
 * @param {number} key 
 * @param {number} value
 * @return {void}
 */
LRUCache.prototype.put = function(key, value) {

};

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * var obj = new LRUCache(capacity)
 * var param_1 = obj.get(key)
 * obj.put(key,value)
 */

答案(具体看正文,更多不解释):

/**
 * @name LRU 算法
 * @param {number} capacity 缓存容量
 */
const LRUCache = function(capacity) {
  // 设置哈希映射
  this.hash = {};

  // 设置 key 值列表
  this.keys = [];

  // 设置 length 长度
  this.capacity = capacity;

  // 读取数据:key - 关键字(输入 value 值,没有返回 -1)this.get = (key) => {

    // 查找以后 hash 是否有对应的映射
    if (this.hash[key]) {

      // 将这个键删除并增加到数组头部
      this.keys.splice(this.keys.indexOf(key), 1);
      this.keys.unshift(key);

      // 如果有返回对应值
      return this.hash[key];
    } else {
      // 如果没有返回 -1
      return -1;
    }
  };

  // 写入数据:key - 关键字;value - 值(不须要输入)this.put = (key, value) => {
    
    // 查找这个 key 是否存在于以后列表
    const index = this.keys.indexOf(key);

    // 如果存在, 那就删除
    if (index > -1) {const outKey = this.keys.splice(index, 1);
      delete this.hash[outKey];
    } else if (index !== -1 || this.keys.length >= this.capacity) {
      // 如果不存在且以后数组长度超限,则推出最开端的
      const outKey = this.keys.pop();
      delete this.hash[outKey];
    }

    // 最初插入键值对
    this.hash[key] = value;
    this.keys.unshift(key);
  };
};

const cache = new LRUCache(2);

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
console.log(cache.get(1));       // 返回  1
cache.put(3, 3);    // 该操作会使得关键字 2 作废
console.log(cache.get(2));       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得关键字 1 作废
console.log(cache.get(1));       // 返回 -1 (未找到)
console.log(cache.get(3));       // 返回  3
console.log(cache.get(4));       // 返回  4

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