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LRUCache的实现原理及利用python实现的方法

时间:2020-12-19 00:37     来源/作者:蒂米

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._dict
 
if __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/

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