最近最少使用(LRU)缓存的设计和实现

在计算机科学中,缓存是一种临时存储器,用于存储最近访问过的数据,以便以后更快地访问。缓存可以提高计算机的性能,因为可以减少从硬盘或其他慢速存储设备检索数据的次数。

LRU缓存是一种缓存策略,它会删除最近最少使用的项目。LRU缓存的设计可以使用双向链表。双向链表是一种数据结构,它允许在常数时间内添加和删除项目。

LRU缓存的实现

1. 缓存的结构

LRU缓存的结构如下:

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}
        self.head = Node(None, None)
        self.tail = Node(None, None)
        self.head.next = self.tail
        self.tail.prev = self.head

• capacity是缓存的最大容量。
• cache是一个字典,它将键映射到对应的节点。
• head和tail是双向链表的头结点和尾结点。

2. 插入数据

def insert(self, key, value):
    # 如果缓存已满,则删除最近最少使用的项目
    if len(self.cache) == self.capacity:
        self.delete_least_recently_used()

    # 创建一个新的节点
    node = Node(key, value)

    # 将节点添加到双向链表的头部
    self.add_to_head(node)

    # 将键映射到新节点
    self.cache[key] = node

3. 获取数据

def get(self, key):
    # 如果键存在于缓存中,则返回对应节点的值
    if key in self.cache:
        node = self.cache[key]

        # 将节点移动到双向链表的头部
        self.move_to_head(node)

        return node.value

    # 如果键不存在于缓存中,则返回None
    else:
        return None

4. 删除数据

def delete(self, key):
    # 如果键存在于缓存中,则删除对应的节点
    if key in self.cache:
        node = self.cache[key]

        # 从双向链表中删除节点
        self.remove_node(node)

        # 从字典中删除键
        del self.cache[key]

5. 删除最近最少使用的项目

def delete_least_recently_used(self):
    # 获取最近最少使用的节点
    node = self.tail.prev

    # 从双向链表中删除节点
    self.remove_node(node)

    # 从字典中删除键
    del self.cache[node.key]

6. 将节点添加到双向链表的头部

def add_to_head(self, node):
    # 将节点添加到头部
    node.next = self.head.next
    node.prev = self.head

    # 更新头结点的next指针
    self.head.next = node

    # 更新新节点的next指针的prev指针
    node.next.prev = node

7. 将节点移动到双向链表的头部

def move_to_head(self, node):
    # 将节点从当前位置删除
    self.remove_node(node)

    # 将节点添加到头部
    self.add_to_head(node)

8. 从双向链表中删除节点

def remove_node(self, node):
    # 更新前一个节点的next指针
    node.prev.next = node.next

    # 更新下一个节点的prev指针
    node.next.prev = node.prev