给我两个利用局部性来增加cache的命中率的完整代码

代码示例1：

#include <iostream>
#include <unordered_map>

using namespace std;

int main() {
    unordered_map<int, int> cache;
    int arr[10] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        // 判断缓存中是否有该元素
        if (cache.find(arr[i]) != cache.end()) {
            cout << "Cache hit: " << arr[i] << endl;
        } else {
            cout << "Cache miss: " << arr[i] << endl;
            // 如果缓存中没有该元素，则将其加入缓存
            cache[arr[i]] = i;
        }
    }

    return 0;
}

上述代码利用了局部性原理，即在遍历数组时，缓存中的元素更有可能被再次访问到。因此，每次访问数组时，先判断该元素是否在缓存中，如果在则命中，否则将该元素加入缓存。

代码示例2：

#include <iostream>
#include <unordered_map>

using namespace std;

// 定义一个结构体表示缓存中的元素
struct CacheItem {
    int value;
    int frequency;
};

int main() {
    const int CACHE_SIZE = 3;
    unordered_map<int, CacheItem> cache;
    int arr[10] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        // 判断缓存中是否有该元素
        if (cache.find(arr[i]) != cache.end()) {
            cout << "Cache hit: " << arr[i] << endl;
            // 如果命中，则将该元素的频率加1
            cache[arr[i]].frequency++;
        } else {
            cout << "Cache miss: " << arr[i] << endl;
            // 如果缓存中没有该元素，则将其加入缓存
            if (cache.size() >= CACHE_SIZE) {
                // 如果缓存已满，则删除一个频率最小的元素
                int minFreq = INT_MAX;
                int minKey;
                for (const auto& item : cache) {
                    if (item.second.frequency < minFreq) {
                        minFreq = item.second.frequency;
                        minKey = item.first;
                    }
                }
                cache.erase(minKey);
            }
            cache[arr[i]] = {i, 1};
        }
    }

    return 0;
}

上述代码利用了局部性原理和频率原理，即在遍历数组时，高频元素更有可能被再次访问到。因此，每次访问数组时，先判断该元素是否在缓存中，如果在则命中，否则将该元素加入缓存。当缓存已满时，删除一个频率最小的元素。每个缓存元素都有一个频率值，表示该元素在缓存中被访问的次数。每次命中时，将该元素的频率加1。