LRU算法的Python实现

最新推荐文章于 2024-04-07 08:45:00 发布

墨如夜色

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本文详细介绍了LRU（Least Recently Used）算法的原理及其Python实现。通过创建一个LRU缓存对象，利用字典和列表记录数据的访问顺序，当缓存满时，淘汰最近最少使用的数据。文中还提供了具体的代码示例，展示了如何插入、获取数据以及缓存淘汰的过程。

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LRU算法的Python实现

LRU（Least Recently Used）算法是一种常用的缓存淘汰策略，用于在有限的缓存空间内管理最近访问的数据。当缓存满时，LRU算法会淘汰最近最少使用的数据，以腾出空间存储新的数据。在本文中，我将详细介绍如何使用Python实现LRU算法，并提供相应的源代码。

LRU算法的核心思想是基于数据的访问顺序来进行淘汰。最近访问的数据会被放置在缓存的前面，而最久未使用的数据会被放置在缓存的末尾。当需要淘汰数据时，LRU算法会选择末尾的数据进行删除。

下面是使用Python实现LRU算法的代码示例：

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):

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Python LRU（least recently used）算法详解及源码

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

08-13

1127

它的基本思想是将最近最少使用的数据淘汰，以确保缓存中总是保存着最有可能被访问的数据。它的基本思想是将最近最少使用的数据淘汰，以确保缓存中总是保存着最有可能被访问的数据。它的基本思想是将最近最少使用的数据淘汰，以确保缓存中总是保存着最有可能被访问的数据。它的基本思想是将最近最少使用的数据淘汰，以确保缓存中总是保存着最有可能被访问的数据。它的基本思想是将最近最少使用的数据淘汰，以确保缓存中总是保存着最有可能被访问的数据。它的基本思想是将最近最少使用的数据淘汰，以确保缓存中总是保存着最有可能被访问的数据。

Python实现LRU算法的2种方法

09-21

主要介绍了Python实现LRU算法的2种方法,本文分别给出了用OrderedDict实现、用dict+list实现两种方法,需要的朋友可以参考下

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python实现LRU算法

大帅的博客

08-23

3859

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”。 python中有一个标准库的类的OrderedDict，该类有以下两个方法用来实现LRU算法就十分简单： popitem(last=True)：有序字典的 popitem() 方法移除并返回一个 (key, value) 键值对。如果 last 值为真，则按 LIFO 后进先出的顺序返回键值对，否则就按 FIFO 先进先出的顺序返回

详解工程师不可不会的LRU缓存淘汰算法

TechFlow的博客

10-14

441

大家好，欢迎大家来到算法数据结构专题，今天我们和大家聊一个非常常用的算法，叫做LRU。 LRU的英文全称是Least Recently Used，也即最不经常使用。我们看着好像挺迷糊的，其实这个含义要结合缓存一起使用。对于工程而言，缓存是非常非常重要的机制，尤其是在当下的互联网应用环境当中，起到的作用非常重要。为了便于大家更好地理解，我们从缓存的机制开始说起。缓存缓存的英文是cache，最早其实指的是用于CPU和主存数据交互的。早年这块存储被称为高速缓存，最近已经听不到这个词了，不知道是不是淘汰了。因为

Python实现：详解LRU缓存淘汰算法

梦子微信

11-19

724

大家好，今天我们和大家聊一个非常常用的算法，叫做LRU。 LRU的英文全称是Least Recently Used，也即最不经常使用。我们看着好像挺迷糊的，其实这个含义要结合缓存一起使用。对于工程而言，缓存是非常非常重要的机制，尤其是在当下的互联网应用环境当中，起到的作用非常重要。为了便于大家更好地理解，我们从缓存的机制开始说起。缓存缓存的英文是cache，最早其实指的是用于CPU和主存数据交互的。早年这块存储被称为高速缓存，最近已经听不到这个词了，不知道是不是淘汰了。因为缓存的读写速度要高于CPU低于

关于LRU算法用python的简单实现

weixin_41827268的博客

04-23

1503

内存管理的一种页面置换算法，对于在内存中但又不用的数据块（内存块）叫做LRU，操作系统会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据。 LRU指的是最少使用策略（Least Recently Used）在python中我首先是会根据输入动态生成一个列表，以下为生成列表的代码块： # 这边进行相应列表的生成 data_list = [] while True: ...

OS实验—LRU四种算法 python实现

m0_51357657的博客

06-10

695

OS实验—LRU四种实现

基于python实现LRU算法及思路详情

weixin_44705701的博客

04-07

882

感谢这位博主解答,搞了很久才弄明白这个问题 https://blog.youkuaiyun.com/qq_35810838/article/details/83035759 # 思路:用列表保存数据的顺序,列表中数据越靠后,表示最新访问,更新时间越晚 # 最旧数据的key---->最新数据的key # [data1,data2,data3,data4,...,] # 完整数据 # {data1:xxx...

面试不再怕，20行Python代码帮你搞懂LRU算法

weixin_34302561的博客

03-06

230

LRU算法在后端工程师面试中，是一个比较常出现的题目，这篇文章带大家一起，理解LRU算法，并最终用Python轻松实现一个基于LRU算法的缓存。缓存是什么先看一张图，当我们访问网页，浏览器会给服务器发请求，服务器会经过一系列的运算，把页面返回给浏览器。当有多个浏览器同时访问的时候，就会在短时间内发起多个请求，而服务器对每一个请求都要进行一系列相同的操作。重复工作不仅浪费资源，还可能导致...

python实现LRU

qq_35810838的博客

10-13

2190

参考： https://blog.youkuaiyun.com/yz764127031/article/details/79410571 https://blog.youkuaiyun.com/hjj414/article/details/38503419 https://www.cnblogs.com/break-python/p/5459169.html ''' 方法一 class LRUCache: ...

基础知识三、Python实现LRU算法

wang_xiaowang的博客

05-04

2004

在第一节中已经实现了双向链表DoubleLinkedList类，本节我们基于双向链表实现LRU（Least Recently Used最近最少使用）缓存置换算法。Redis的淘汰机制就包括LRU算法，用来淘汰那些最近最少使用的数据，具体怎么使用可在redis的配置文件中设置。文章目录一、LRU算法的实现二、测试逻辑测试结果一、LRU算法的实现逻辑很简单，get和put两种操作，其中get时如...

python实现简单的LRU算法

snrnjhna的博客

08-28

503

# -*- coding: utf-8 -*- data = [1, 3, 5, 2, 1, 7, 2] list = [] def lru(): for i in data: if i in list: del list[list.index(i)] list.insert(0, i) if __name__

轻松实现Python版LRU缓存机制：理论与实战相结合

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windowshht的博客

04-07

1176

通过Python实现LRU缓存机制，不仅能加深对数据结构和算法的理解，更能应用于实际项目中，提升系统性能。未来在面对不同场景下的缓存需求时，不妨灵活运用LRU策略，构建出适应各种情况的高效缓存系统。因此，在缓存空间有限的情况下，当缓存满时，应优先淘汰最近最少访问过的数据项，为新加入的数据腾出空间。同时，通过关联双端队列和字典，当缓存满时，可以从双端队列的尾部移除最老的数据项，并在字典中删除对应的键值对。：针对更大规模的数据和更高性能的需求，可以考虑使用更复杂的数据结构，如哈希表+双向链表等。

LRU算法——python实现

愤怒的小草

08-12

4245

在LeetCode上看到这么一道题，关于LRU算法是原理很简单，

Python实现最近最少使用（LRU）算法的方法

09-21

174

如果键已经存在于缓存中，我们先将对应节点从链表中移除，再将新的节点插入到链表的尾部。如果插入新节点后缓存的大小超过了容量限制，我们将链表头部的节点移除，并从哈希表中删除对应的键。如果键存在于缓存中，我们将访问的节点移到链表的尾部，表示这是最近访问过的节点。LRU算法的核心思想是，当缓存达到容量上限时，将最近最少使用的数据淘汰出去，以腾出空间来存储新的数据。在容量为2的缓存中，当插入新的键值对时，最先插入的键值对会被淘汰出去，以腾出空间给新的键值对。在初始化时，我们指定了缓存的容量，并创建了一个空的哈希表。

Python算法题集_LRU 缓存

长孤秋落的札记

02-13

1464

题目146. LRU 缓存：请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存约束的数据结构。实现 LRUCache 类：LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如

LRU算法python代码

03-08

以下是 LRU 算法的 Python 代码： ```python class LRUCache: def __init__(self, capacity: int): self.capacity = capacity self.cache = {} self.order = [] def get(self, key: int) -> int: if key in self.cache: self.order.remove(key) self.order.append(key) return self.cache[key] else: return -1 def put(self, key: int, value: int) -> None: if key in self.cache: self.order.remove(key) elif len(self.cache) == self.capacity: del self.cache[self.order.pop()] self.cache[key] = value self.order.append(key) ``` 希望对你有帮助！