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lfu算法前沿信息_lfu算法例题(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

lfu算法

𐟒ᤸꤺ𚥈𗩢˜与Leetcode方法论𐟓ˆ 𐟌Ÿ 第一阶段：总结各类题型模板在这个阶段，你需要总结各种题型的模板。根据“代码随想录”网站和GitHub上的资源，刷题类型包括数组、链表、堆栈、树、回溯算法、贪心算法和动态规划等。熟悉每个类型的题目，并总结出相应的模板。例如，回溯算法的模板如下： for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) { 处理节点; backtracking(路径，选择列表); // 递归回溯，撤销处理结果 } 这个模板用伪代码总结了回溯算法的关键步骤，包括终止条件、存放结果和处理每层节点。模板的作用在于在紧张的面试中不容易遗漏重要的步骤。 𐟓š 题数：~200题 𐟔砧쬤𚌩˜𖦮𕯼š运用模板在这个阶段，开始刷Leetcode的高频题。通过这个阶段，你可以检验自己总结的模板是否合理。因为“代码随想录”并不完整，没有包括所有类型的题，比如LRU、LFU、Trie等经典类型。这些类型的题目可以在刷高频题的阶段再进行总结。 𐟓ˆ 题数：145题 𐟎�쬤𘉩˜𖦮𕯼š自我模拟面试/模拟面试在这个阶段，将面试带入到日常刷题中。可以用高频题进行模拟面试，即将面试公司的高频题和面经题进行模拟：关闭Leetcode的代码建议功能，因为真实面试可能没有此功能。记录coding的开始和结束时间，以及debugging的开始和结束时间。这样能知道自己coding所用的时间，让自己有一定的紧迫性。debugging的时间同样重要，很多时候面试可能写不出bug free的代码。总结debugging的技巧可以缩短debugging时间。在coding前先口述算法，在coding时同时口述重要代码的逻辑。不看题目提供的测试用例，这样可以模拟真实面试中没有测试用例的情况，让自己主动思考边缘情况。通过这些步骤，你可以更好地准备面试，提高自己的编程能力和面试技巧。

𐟔 探索Redis的LRU策略 𐟐𞠒edis，这个强大的内存数据库，为了保证系统的稳定运行，采用了多种内存淘汰机制。今天，我们就来深入探索一下其中的LRU（Least Recently Used）策略。𐟔 LRU算法是一种基于数据最近被访问过的原则进行淘汰的算法。在Redis中，你可以通过配置`maxmemory-policy`参数来选择使用LRU策略。如果设置为`volatile-lru`，那么只有设置了过期时间的键会被淘汰。而如果你选择`allkeys-lru`，那么所有键都会根据最近的使用情况进行淘汰。𐟗‚️ 想象一下，你的Redis数据库就像是一个繁忙的图书馆，书籍（数据）被不断地借出和归还（访问和淘汰）。LRU策略就像是一个公正的图书管理员，确保最久未被使用的书籍（键）被及时清理掉，为新书（新数据）腾出空间。𐟓š 除了LRU，Redis还有LFU（Least Frequently Used，根据数据被访问的频率进行淘汰）、Random（随机淘汰）、TTL（Time to Live，根据键的过期时间进行淘汰）以及禁止驱除数据等策略。每种策略都有其独特的用途和优点，确保了Redis的高效和稳定。𐟔’ 现在，你是不是对Redis的LRU策略有了更深入的了解呢？𐟤”

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