python实现LRU热点缓存及原理
LRU
LRU（Leastrecentlyused，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
基于列表+Hash的LRU算法实现。
- 访问某个热点时，先将其从原来的位置删除，再将其插入列表的表头
- 为使读取及删除操作的时间复杂度为O(1)，使用hash存储热点的信息的键值
classLRUCaceh(): def__init__(self,size=5): ''' 默认队列的长度为5 使用列表来维护，使用字典来查询 ''' self.size=size self.cache=dict() self.key=[] defget(self,key): ''' 获取缓存中的key的值 ''' ifself.cache.get(key): self.key.remove(key) self.key.insert(0,key) returnself.cache[key] returnNone defset(self,key,value): ''' 设置缓存，实现缓存淘汰 ''' ifself.cache.get(key): self.cache.pop(key) self.cache[key]=value self.key.remove(key) self.key.insert(0,key) eliflen(self.key)==self.size: old_key=self.key.pop() self.key.insert(0,key) self.cache.pop(old_key) self.cache[key]=value else: self.key.insert(0,key) self.cache[key]=value
总结
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