LRULRU（Leastrecentlyused，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
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脚本之家网站的支持！ 如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！
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