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Python實現LRU算法的2種方法

2020-07-17 10:38Python教程網 Python

這篇文章主要介紹了Python實現LRU算法的2種方法,本文分別給出了用OrderedDict實現、用dict+list實現兩種方法,需要的朋友可以參考下

LRU:least recently used,最近最少使用算法。它的使用場景是:在有限的空間中存儲對象時,當空間滿時,會按一定的原則刪除原有的對象,常用的原則(算法)有LRU,FIFO,LFU等。在計算機的Cache硬件,以及主存到虛擬內存的頁面置換,還有Redis緩存系統中都用到了該算法。我在一次面試和一個筆試時,也遇到過這個問題。

LRU的算法是比較簡單的,當對key進行訪問時(一般有查詢,更新,增加,在get()和set()兩個方法中實現即可)時,將該key放到隊列的最前端(或最后端)就行了,這樣就實現了對key按其最后一次訪問的時間降序(或升序)排列,當向空間中增加新對象時,如果空間滿了,刪除隊尾(或隊首)的對象。

在Python中,可以使用collections.OrderedDict很方便的實現LRU算法,當然,如果你想不到用OrderedDict,那可以用dict+list來實現。本文主要參考了LRU CACHE IN PYTHON,寫的非常好,既實現了功能,又簡潔易讀。方法一的代碼與參考文章基本相同,方法二是我自己想出來的,比較繁瑣一些,其實OrderedDict本身也是類似的這種機制來實現的有序。

不過,下面的實現是有問題的,這個cache的key:value鍵值對中,value只能是不可變類型。因為,如果value是可變類型,那對于同一個key,所有調用get(key)方法返回的value都是指向同一個可變對象的,當修改其中一個value時,那所有的value都會被修改了,即使你沒有調用set()方法也會這樣。這是我們不希望看到的。解決方法我想到了兩種,一是可變對象序列化后再存儲,即將可變對象轉為不可變對象;二是仍存儲可變對象,但get()時,返回一個深拷貝,這樣每個get()調用返回的對象就不會相互影響了。推薦第一種方法。另外,對于key,推薦使用str/unicode類型。

當并發時,還會存在一個問題,因為這涉及到對公共資源的寫操作,所以必須要對set()加鎖。其實,在并發情況下,所有對公共資源的寫操作都要加鎖。如果不存在并發的情況,只有單線程,那可以不加鎖。

方法一:用OrderedDict實現(推薦)

復制代碼 代碼如下:


from collections import OrderedDict
 
 
class LRUCache(OrderedDict):
    '''不能存儲可變類型對象,不能并發訪問set()'''

 

    def __init__(self,capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = OrderedDict()
    

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

    def set(self,key,value):
        if self.cache.has_key(key):
            value = self.cache.pop(key)
            self.cache[key] = value
        else:
            if len(self.cache) == self.capacity:
                self.cache.popitem(last = False)    #pop出第一個item
                self.cache[key] = value
            else:
                self.cache[key] = value


測試代碼如下

復制代碼 代碼如下:

c = LRUCache(5)
 
for i in range(5,10):
    c.set(i,10*i)
 
 
print c.cache, c.cache.keys()
 
c.get(5)
c.get(7)
 
print c.cache, c.cache.keys()
 
c.set(10,100)
print c.cache, c.cache.keys()
 
c.set(9,44)
print c.cache, c.cache.keys()

 

輸出如下

復制代碼 代碼如下:

OrderedDict([(5, 50), (6, 60), (7, 70), (8, 80), (9, 90)])     [5, 6, 7, 8, 9]
OrderedDict([(6, 60), (8, 80), (9, 90), (5, 50), (7, 70)])     [6, 8, 9, 5, 7]
OrderedDict([(8, 80), (9, 90), (5, 50), (7, 70), (10, 100)])   [8, 9, 5, 7, 10]
OrderedDict([(8, 80), (5, 50), (7, 70), (10, 100), (9, 90)])   [8, 5, 7, 10, 9]

 


方法二:用dict+list實現(不推薦)

 

復制代碼 代碼如下:


class LRUCache(object):
    '''不能存儲可變類型對象,不能并發訪問set()'''
 
    def __init__(self,capacity):
        self.l = []
        self.d = {}
        self.capacity = capacity
         

 

    def get(self,key):
        if self.d.has_key(key):
            value = self.d[key]
            self.l.remove(key)
            self.l.insert(0,key)
        else:
            value = None
         
        return value
     

    def set(self,key,value):
        if self.d.has_key(key):
            self.l.remove(key)
        elif len(self.d) == self.capacity:
                oldest_key = self.l.pop()
                self.d.pop(oldest_key)
                 
        self.d[key] = value
        self.l.insert(0, key)


測試代碼如下

復制代碼 代碼如下:

c = LRUCache(5)
 
for i in range(5,10):
    c.set(i,10*i)
 
 
print c.d,c.l
 
c.get(5)
c.get(7)
 
print c.d,c.l
 
c.set(10,100)
print c.d,c.l
 
c.set(9,44)
print c.d,c.l

 

輸出為

復制代碼 代碼如下:

{8: 80, 9: 90, 5: 50, 6: 60, 7: 70}   [9, 8, 7, 6, 5]
{8: 80, 9: 90, 5: 50, 6: 60, 7: 70}   [7, 5, 9, 8, 6]
{5: 50, 7: 70, 8: 80, 9: 90, 10: 100} [10, 7, 5, 9, 8]
{5: 50, 7: 70, 8: 80, 9: 44, 10: 100} [9, 10, 7, 5, 8]

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