如何实现LRU缓存算法
一、什么是LRU缓存算法
LRU缓存算法(Least Recently Used)是一种常用的缓存淘汰算法,它的基本思想是:如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说,当限定的空间已存满数据时,先剔除在最近最久未被使用的数据,从而为新数据腾出空间。
二、LRU缓存算法的实现原理
LRU缓存算法的实现原理是维护一个有序单链表,越靠近链表尾部的结点是越早之前访问的,当有一个新的数据被访问时,从链表头开始顺序遍历链表,如果此数据已经存在,则将此结点移到链表头;如果不存在,则将此结点插入到链表的头部,如果缓存已满,则删除链表的尾结点。
三、LRU缓存算法的实现代码
LRU缓存算法的实现代码如下:
class Node:
def __init__(self, key, value):
self.key = key
self.value = value
self.next = None
self.pre = None
class LRUCache:
def __init__(self, capacity):
self.capacity = capacity
self.head = Node(None, None)
self.tail = Node(None, None)
self.head.next = self.tail
self.tail.pre = self.head
self.dict = {}
def get(self, key):
if key not in self.dict:
return -1
node = self.dict[key]
self.remove(node)
self.add(node)
return node.value
def put(self, key, value):
if key in self.dict:
self.remove(self.dict[key])
node = Node(key, value)
self.add(node)
self.dict[key] = node
if len(self.dict) > self.capacity:
node = self.tail.pre
self.remove(node)
del self.dict[node.key]
def add(self, node):
node.pre = self.head
node.next = self.head.next
self.head.next.pre = node
self.head.next = node
def remove(self, node):
node.pre.next = node.next
node.next.pre = node.pre
四、总结
总的来说,LRU缓存算法是一种常用的缓存淘汰算法,它的基本原理是:如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很小。实现LRU缓存算法的原理是维护一个有序单链表,越靠近链表尾部的结点是越早之前访问的。可以通过上述代码实现LRU缓存算法。
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