和hashmap相比,linkedhashmap是有序的,顺序方式两种,插入顺序和访问顺序,而后面要说的lru就是借助了访问顺序的linkedhashmap实现。
使用:
Lru<Character, Integer> lru = new Lru<Character, Integer>(16, 0.75f, true);
String s = "1234567";
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
lru.put(s.charAt(i), i);
}
System.out.println("第三个是: " + lru.get('2'));
System.out.println("大小 :" + lru.size());
System.out.println("LRU :" + lru);
输出:
第三个是: 3
大小 :6
LRU :{1,2,4,5,6,3}
accessorder构造方法第三个参数,默认为false。是否按照访问顺序排序。
这里要注意的一点,linkedhashmap构造方法的第三个参数 accessorder = true。按照访问顺序排序,从例子中可以看到,插入顺序123456,而经过一次访问get("2")之后,那么顺序变为124563。这就是accessorder的特性。
源码分析:
linkedhashmap继承hashmap,下面是关键的两个成员变量,accessorder上面给出解释。
private transient Entry<K,V> header;
private final boolean accessOrder;
private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
}
上面源码看,重写了hashmap的entry,结点多了前驱结点和后续结点,很明显采用了双向链表。
再来看一下put方法。
public V put(K key, V value) {
//省略
addEntry(hash, key, value, i);
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
// 如果超过一定数量,删除最近没有使用的,也就是头结点的下一个结点。
Entry<K,V> eldest = header.after;
if (removeEldestEntry(eldest)) {
removeEntryForKey(eldest.key);
}
else {
if (size >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
}
核心就在当注释,比如设置的是100个数量,那么当达到100,就会删除最近最少使用。
再来看一下get方法。
public V get(Object key) {
Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)getEntry(key);
if (e == null)
return null;
e.recordAccess(this);
return e.value;
}
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
if (lm.accessOrder) {//如果为true,则按照访问排序
lm.modCount++;
remove();//删除当前访问的结点
addBefore(lm.header);//再把当前结点加入到尾部
}
}
private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
after = existingEntry;//设置后续结点
before = existingEntry.before;//设置前驱结点
before.after = this; //设置前驱结点的后续结点
after.before = this; }//设置后续结点的前驱结点
在get中调用addbefore传入header头结点,四行代码的意思
设置当前访问结点的后续结点为头结点,
设置当前访问结点的前驱结点为之前头结点的前驱结点(也就是之前最后一个结点)
设置前驱结点(头结点)的后续结点为当前结点。
设置后续结点的前驱为当前结点。
这是双向链表增加元素的一般步骤。
所以到这里,开头的例子为什么get之后就改变了顺序原因就明白了。
LRU算法
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
// Remove eldest entry if instructed, else grow capacity if appropriate
Entry<K,V> eldest = header.after;
//如果removeEldestEntry方法返回为true,那么则删除1个节点
//默认就是删除离header节点最近的节点,即header的after,即链表的头部
if (removeEldestEntry(eldest)) {
removeEntryForKey(eldest.key);
}
else {
if (size >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
}
默认removeeldestentry()返回的是false,想要使用lru,重写,返回true。那么每次都是删除header的下一个结点。