储物间乱糟糟？用LRU算法让你井然有序

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2023-10-04 20:13:10

利用 LRU 算法管理杂物间：快速找到您所需物品的秘密

当杂物间堆满了各种物品时，寻找特定物品可能会是一场噩梦。LRU（最近最少使用）算法可以帮助解决这一难题，让您快速找到所需物品，同时保持储物间整齐有序。

LRU 算法的原理

LRU 算法遵循一种简单的原则：优先保留最近使用过的物品。它维护一个队列，将最近使用过的物品放在队列头部，而最久未使用过的物品则放在队列尾部。当缓存已满时，LRU 算法会从队列尾部移除最久未使用过的物品，为新物品腾出空间。

LRU 算法的应用

LRU 算法广泛应用于各种场景，包括：

CPU 缓存： 高速存储器，存储最近使用的指令和数据，提高访问速度。
数据库缓存： 内存区域，存储最近访问的数据库数据，缩短读取时间。
浏览器缓存： 本地存储区域，存储最近访问的网页和资源，加快加载速度。

LRU 算法的代码实现

LRU 算法可以用代码实现，以下是用 Python 实现的示例：

class LRUCache:

    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}
        self.head = Node()
        self.tail = Node()
        self.head.next = self.tail
        self.tail.prev = self.head

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

    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            self.remove_node(self.cache[key])
        node = Node(key, value)
        self.add_node(node)
        self.cache[key] = node
        if len(self.cache) > self.capacity:
            del self.cache[self.head.next.key]
            self.remove_node(self.head.next)

    def remove_node(self, node):
        node.prev.next = node.next
        node.next.prev = node.prev

    def add_node(self, node):
        node.prev = self.tail.prev
        node.next = self.tail
        self.tail.prev.next = node
        self.tail.prev = node


class Node:

    def __init__(self, key=None, value=None):
        self.key = key
        self.value = value
        self.prev = None
        self.next = None