巧用数据结构，轻松掌握LFU缓存算法

闲谈

2022-11-25 18:25:38

LFU缓存算法：提高数据访问速度的利器

在计算机科学中，缓存算法是优化数据访问速度的关键技术。LFU（Least Frequently Used）缓存算法就是其中一种广泛使用的算法，它根据数据的访问频率来决定哪些数据应该被缓存。

LFU缓存算法原理

想象一下你在一家杂货店里，每种商品都有一个特定的货架。LFU缓存算法就好像一个聪明的店员，会根据顾客最常购买的商品来安排货架，把最受欢迎的商品放在最容易拿到的货架上。这样一来，顾客就可以更快速地找到他们需要的商品。

同理，LFU算法也会根据数据的访问频率来决定哪些数据应该被缓存。它会优先缓存访问频率最高的那些数据，把它们放在高速缓存中，以便能够快速访问。

LFU缓存算法实现

实现LFU算法通常使用哈希表和双向链表。哈希表用于存储数据和访问频率，而双向链表用于维护数据的访问顺序。

当数据被访问时，算法会更新其访问频率并将其移动到双向链表的头部。当缓存已满时，算法会从双向链表的尾部删除访问频率最低的数据，以腾出空间存储新数据。

代码示例

class LFUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}  # 哈希表，存储数据和访问频率
        self.freq = {}  # 哈希表，存储访问频率和双向链表
        self.min_freq = 0  # 最低访问频率

    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            freq = self.cache[key][1]  # 获取数据访问频率
            self.freq[freq].remove(key)  # 从双向链表中删除数据
            if not self.freq[freq]:  # 如果双向链表为空，则删除该访问频率
                del self.freq[freq]
                if freq == self.min_freq:  # 如果删除的访问频率是最低频率，则更新最低频率
                    self.min_freq += 1
            self.cache[key][1] += 1  # 更新数据访问频率
            self.freq[self.cache[key][1]].append(key)  # 将数据添加到双向链表头部
            return self.cache[key][0]  # 返回数据
        return None

    def put(self, key, value):
        if self.capacity <= 0:
            return
        if key in self.cache:
            self.cache[key][0] = value  # 更新数据
            self.get(key)  # 更新数据访问频率
        else:
            if len(self.cache) == self.capacity:  # 如果缓存已满，则淘汰访问频率最低的数据
                del self.cache[self.freq[self.min_freq].popleft()]  # 从双向链表尾部删除数据
                if not self.freq[self.min_freq]:  # 如果双向链表为空，则删除该访问频率
                    del self.freq[self.min_freq]
            self.cache[key] = [value, 1]  # 添加数据和访问频率
            self.freq.setdefault(1, []).append(key)  # 将数据添加到双向链表头部
            self.min_freq = 1  # 更新最低访问频率