我试图解决LeetCode中的一个问题，它要求实现一个LRUCache。 当我提交我的代码时，系统告诉我结果是错误的答案。 因为TestCase太长，我找不到代码中的问题。当我选择“运行代码”来代替我的代码时，它是正确的。 这里是我的代码 public class LRUCache {
private int capacity;
private int size;
p
我只是在学习分页，并想知道我为我的页面替换所做的是否正确，因为我在网上找到的教程看起来有点遍地。我主要是想澄清我是否做错了什么，想要解释而不是直接联系别的东西，我必须进一步解释并不真正帮助的事情。 我已经做了一个与存储器的序列3帧， 0，3，1，2，3，2，0，1，0，1，3,0，2，3，1 Screenshot of my working Y =有故障和N =无故障。 UPDATE：试图固定我的
我想知道如何使用OrderedDict来实现基于大小的LRU。我正在努力的部分是当我打电话给__contains__时，移动链表的头部。除了__contains__方法之外，以下实现正在工作。它导致无限递归。任何想法，我可以做到这一点？ from collections import OrderedDict
class Cache(OrderedDict):
def __init__
我是Spark新手。我试图找出Spark的驱逐策略，有些人说它是LRU，例如，this article和this one。 然而，当我看着的MemoryStore和BlockManager的源代码，我找不到LRU的逻辑： 有LinkedHashMap中记录的所有块在MemoryStore的 // Note: all changes to memory allocations, notably pu
我一直在试图找到一个很好的例子，其中LFU比LRU好，但我不确定。 当我有容量为3的缓存并且缓存请求为4（如ABCD）但是更常请求C和D时，我设法做了什么（但不确定它是否是一个好例子） 。 所以如果请求流为A B C D C A D B D C A B A C D LRU将产生10个故障，但LFU会产生9个故障。 这是公认的案例吗？