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推荐整理分享LRUCache的实现原理及利用python实现的方法(lrucache算法),希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。
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简介
LRU(Least Recently Used)最近最少使用,最近有时间和空间最近的歧义,所以我更喜欢叫它近期最少使用算法。它的核心思想是,如果一个数据被访问过,我们有理由相信它在将来被访问的概率就越高。于是当LRU缓存达到设定的最大值时将缓存中近期最少使用的对象移除。LRUCache内部使用LinkedHashMap来存储key-value键值对,并将LinkedHashMap设置为访问顺序来体现LRU算法。
无论是对某个key的get,还是set都算做是对该key的一次使用。当set一个不存在的key,并且LRU Cache中key的数量超过cache size的时候,需要将使用时间距离现在最长的那个key从LRU Cache中清除。
LRU Cache实现
在Java中,LRUCache是通过LinkedHashMap实现的。鄙人照猫画虎,实现一个Python版的LRU Cache(可能和其他大神的实现有所区别)。
首先,需要说明的是:
LRU Cache对象内部会维护一个 双端循环链表 的 头节点
LRU Cache对象内部会维护一个dict
内部dict的value都是Entry对象,每个Entry对象包含:
key的hash_code(hash_code = hash(key),在本实现中,hash_code相同的不同key,会被当作一个key来处理。因此,对于自定义类,应该实现魔术方法:__hash__) v - (key, value)对中的value prev - 前一个对象 next - 后一个对象具体实现是:
当从LRU Cache中get一个key的时候:
计算该key的hash_code 从内部dict中获取到entry 将该entry移动到 双端循环链表 的 第一个位置 返回entry.value当向LRU Cache中set一个(key, value)对的时候:
计算该key的hash_code,
从LRU Cache的内部dict中,取出该hash_code对应的old_entry(可能不存在),然后根据(key, value)对生成一个new_entry,之后执行:
dict[hash_code] = new_entry 将new_entry提到 双端循环链表 的第一个位置 如果old_entry存在,则从链表中删除old_entry 如果是新增了一个(key, value)对,并且cache中key的数量超过了cache size,那么将双端链表的最后一个元素删除(该元素就是那个最近最少被使用的元素),并且从内部dict中删除该元素HashMap的实现原理
(面试过程中也经常会被问到):数组和链表组合成的链表散列结构,通过hash算法,尽量将数组中的数据分布均匀,如果hashcode相同再比较equals方法,如果equals方法返回false,那么就将数据以链表的形式存储在数组的对应位置,并将之前在该位置的数据往链表的后面移动,并记录一个next属性,来指示后移的那个数据。
注意:数组中保存的是entry(其中保存的是键值)
Python实现
总结
标签: lrucache算法
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