我試圖解決LeetCode中的一個問題，它要求實現一個LRUCache。 當我提交我的代碼時，系統告訴我結果是錯誤的答案。 因爲TestCase太長，我找不到代碼中的問題。當我選擇「運行代碼」來代替我的代碼時，它是正確的。 這裏是我的代碼 public class LRUCache {
private int capacity;
private int size;
p
我只是在學習分頁，並想知道我爲我的頁面替換所做的是否正確，因爲我在網上找到的教程看起來有點遍地。我主要是想澄清我是否做錯了什麼，想要解釋而不是直接聯繫別的東西，我必須進一步解釋並不真正幫助的事情。 我已經做了一個與存儲器的序列3幀， 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 =無故障。 UPDATE：試圖固定我的
我想知道如何使用OrderedDict來實現基於大小的LRU。我正在努力的部分是當我打電話給__contains__時，移動鏈表的頭部。除了__contains__方法之外，以下實現正在工作。它導致無限遞歸。任何想法，我可以做到這一點？ from collections import OrderedDict
class Cache(OrderedDict):
def __init__
我是Spark新手。我試圖找出Spark的驅逐策略，有些人說它是LRU，例如，this article和this one。 然而，當我看着的MemoryStore和BlockManager的源代碼，我找不到LRU的邏輯： 有LinkedHashMap中記錄的所有塊在MemoryStore的 // Note: all changes to memory allocations, notably pu
我一直在試圖找到一個很好的例子，其中LFU比LRU好，但我不確定。 當我有容量爲3的緩存並且緩存請求爲4（如ABCD）但是更常請求C和D時，我設法做了什麼（但不確定它是否是一個好例子） 。 所以如果請求流爲A B C D C A D B D C A B A C D LRU將產生10個故障，但LFU會產生9個故障。 這是公認的案例嗎？