linkedhashmap initialcapacity和loadfactor初始值取多少合理

linkedhashmap initialcapacity和loadfactor初始值取多少合理

缓存这个东西就是为了提高运行速度的，由于缓存是在寸土寸金的内存里面，不是在硬盘
里面，所以容量是很有限的。LRU这个算法就是把最近一次使用时间离现在时间最远的数据删除掉。先说说List：每次访问一个元素后把这个元素放在
List一端，这样一来最远使用的元素自然就被放到List的另一端。缓存满了t的时候就把那最远使用的元素remove掉。但更实用的是
HashMap。因为List太慢，要删掉的数据总是位于List底层数组的第一个位置，删掉之后，后面的数据要向前补位。。所以复杂度是O(n)，那就
用链表结构的LinkedHashMap呗~，LinkedHashMap默认的元素顺序是put的顺序，但是如果使用带参数的构造函数，那么
LinkedHashMap会根据访问顺序来调整内部 顺序。
LinkedHashMap的get()方法除了返回元素之外还可以把被访问的元素放到链表的底端，这样一来每次顶端的元素就是remove的元素。

构造函数如下：

public LinkedHashMap (int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder)；

initialCapacity 初始容量

loadFactor 加载因子，一般是 0.75f

accessOrder false 基于插入顺序 true 基于访问顺序（get一个元素后，这个元素被加到最后，使用了LRU 最近最少被使用的调度算法）

来个例子吧：

import java.util.*;

class Test
{
public static void main(String[] args) throws Exception{

Map map=new LinkedHashMap<>(10,0.75f,true);
map.put(9,3);
map.put(7,4);
map.put(5,9);
map.put(3,4);
//现在遍历的话顺序肯定是9,7,5,3
//下面访问了一下9,3这个键值对，输出顺序就变喽~
map.get(9);
for(Iterator> it=map.entrySet().iterator();it.hasNext();){
System.out.println(it.next().getKey());
}
}
}

输出

7
5
3
9

好玩吧~

下面开始实现LRU缓存喽~

import java.util.*;
//扩展一下LinkedHashMap这个类，让他实现LRU算法
class LRULinkedHashMap extends LinkedHashMap{
//定义缓存的容量
private int capacity;
private static final long serialVersionUID = 1L;
//带参数的构造器
LRULinkedHashMap(int capacity){
//调用LinkedHashMap的构造器，传入以下参数
super(16,0.75f,true);
//传入指定的缓存最大容量
this.capacity=capacity;
}
//实现LRU的关键方法，如果map里面的元素个数大于了缓存最大容量，则删除链表的顶端元素
@Override
public boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest){
System.out.println(eldest.getKey() + "=" + eldest.getValue());
return size()>capacity;
}
}
//测试类
class Test{
public static void main(String[] args) throws Exception{

//指定缓存最大容量为4
Map map=new LRULinkedHashMap<>(4);
map.put(9,3);
map.put(7,4);
map.put(5,9);
map.put(3,4);
map.put(6,6);
//总共put了5个元素，超过了指定的缓存最大容量
//遍历结果
for(Iterator> it=map.entrySet().iterator();it.hasNext();){
System.out.println(it.next().getKey());
}
}
}

输出结果如下

9=3
9=3
9=3
9=3
9=3
7
5
3
6

分析一下：使用带参数构造器，且启用LRU模式的LinkedHashMap会在每次有新元素加入的时候，判断当前储存元素是否超过了缓存上限，也就是执行
一次removeEldestEntry方法，看最后的遍历结果，发现果然把9删除了，LRU发挥作用了~

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