LRU Cache的本质与Python实现：数据结构的选择与实现方式

2024-01-07 14:29:52

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**LRU Cache的本质：** 
LRU Cache（Least Recently Used Cache）是一种缓存淘汰算法，用于在缓存容量有限的情况下，维护缓存中数据的最新性和有效性。LRU Cache的基本原理是跟踪数据项的访问时间戳，并根据最近最少使用（LRU）的原则淘汰最不常用的数据项。

**数据结构的选择：** 
在es5环境中，可用于实现LRU Cache的数据结构只有Array和Object。Array通常用于表示顺序数据结构，但LRU Cache并不需要按顺序访问数据项。因此，使用Array来实现LRU Cache会导致不必要的性能开销。

Object是一个更合适的选择，因为它允许使用键值对来存储数据项。在LRU Cache中，可以将数据项的键设置为数据项的访问时间戳，将数据项的值设置为数据项本身。这样，就可以通过键值对的排序来实现对LRU Cache的访问和淘汰。

**实现方式：** 
使用Object实现LRU Cache的基本步骤如下：

1. 初始化一个空的对象。
2. 当需要将数据项添加到LRU Cache时，将数据项的键设置为数据项的访问时间戳，将数据项的值设置为数据项本身，并将其添加到对象中。
3. 当需要从LRU Cache中获取数据项时，通过数据项的键在对象中查找数据项，并将其移动到对象的末尾。
4. 当LRU Cache达到容量限制时，删除对象中最早添加的数据项。

**代码示例：** 

```python
class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}

    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            value = self.cache[key]
            del self.cache[key]
            self.cache[key] = value
            return value
        else:
            return None

    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            del self.cache[key]
        self.cache[key] = value
        if len(self.cache) > self.capacity:
            del self.cache[next(iter(self.cache))]

cache = LRUCache(2)

cache.put(10, 10)
cache.put(20, 20)
print(cache.get(10))
cache.put(30, 30)
print(cache.get(20))
cache.put(40, 40)
print(cache.get(10))
print(cache.get(30))
print(cache.get(40))