python实现LRU热点缓存及原理

2019-11-25 11:31:29

字体：大中小

来源：转载

供稿：网友

LRU

LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。

基于列表+Hash的LRU算法实现。

访问某个热点时，先将其从原来的位置删除，再将其插入列表的表头
为使读取及删除操作的时间复杂度为O(1)，使用hash存储热点的信息的键值

class LRUCaceh():   def __init__(self, size=5):     '''     默认队列的长度为5     使用列表来维护，使用字典来查询     '''     self.size = size     self.cache = dict()     self.key = []    def get(self, key):     '''     获取缓存中的key的值     '''     if self.cache.get(key):       self.key.remove(key)       self.key.insert(0, key)       return self.cache[key]     return None    def set(self, key, value):     '''     设置缓存，实现缓存淘汰     '''     if self.cache.get(key):       self.cache.pop(key)       self.cache[key] = value       self.key.remove(key)       self.key.insert(0, key)     elif len(self.key) == self.size:       old_key = self.key.pop()       self.key.insert(0, key)       self.cache.pop(old_key)       self.cache[key] = value     else:       self.key.insert(0, key)       self.cache[key] = value

总结

以上所述是小编给大家介绍的python实现LRU热点缓存及原理,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对武林网网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！

上一篇：python实现的读取网页并分词功能示例

下一篇：Python 中的 import 机制之实现远程导入模块