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
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class Entry: def __init__(self, hash_code, v, prev=None, next=None): self.hash_code = hash_code self.v = v self.prev = prev self.next = next def __str__(self): return "Entry{hash_code=%d, v=%s}" % ( self.hash_code, self.v) __repr__ = __str__class LRUCache: def __init__(self, max_size): self._max_size = max_size self._dict = dict() self._head = Entry(None, None) self._head.prev = self._head self._head.next = self._head def __setitem__(self, k, v): try: hash_code = hash(k) except TypeError: raise old_entry = self._dict.get(hash_code) new_entry = Entry(hash_code, v) self._dict[hash_code] = new_entry if old_entry: prev = old_entry.prev next = old_entry.next prev.next = next next.prev = prev head = self._head head_prev = self._head.prev head_next = self._head.next head.next = new_entry if head_prev is head: head.prev = new_entry head_next.prev = new_entry new_entry.prev = head new_entry.next = head_next if not old_entry and len(self._dict) > self._max_size: last_one = head.prev last_one.prev.next = head head.prev = last_one.prev self._dict.pop(last_one.hash_code) def __getitem__(self, k): entry = self._dict[hash(k)] head = self._head head_next = head.next prev = entry.prev next = entry.next if entry.prev is not head: if head.prev is entry: head.prev = prev head.next = entry head_next.prev = entry entry.prev = head entry.next = head_next prev.next = next next.prev = prev return entry.v def get_dict(self): return self._dictif __name__ == "__main__": cache = LRUCache(2) inner_dict = cache.get_dict() cache[1] = 1 assert inner_dict.keys() == [1], "test 1" cache[2] = 2 assert sorted(inner_dict.keys()) == [1, 2], "test 2" cache[3] = 3 assert sorted(inner_dict.keys()) == [2, 3], "test 3" cache[2] assert sorted(inner_dict.keys()) == [2, 3], "test 4" assert inner_dict[hash(2)].next.v == 3 cache[4] = 4 assert sorted(inner_dict.keys()) == [2, 4], "test 5" assert inner_dict[hash(4)].v == 4, "test 6" |
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接：http://timd.cn/python-lru-cache/
