Python:实现lfu cache缓存算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2024-10-22 09:02:20 发布
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分类专栏： python算法完整教程 文章标签： python 缓存 算法 数据结构
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本文链接：https://blog.csdn.net/it_xiangqiang/article/details/126128685
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本文详细介绍了如何使用Python实现Least Frequently Used (LFU) 缓存算法，并提供了完整的源代码示例。LFU是一种高效的缓存淘汰策略，通过记录元素的访问频率来决定何时清理缓存中的数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Python:实现lfu cache缓存算法

from __future__ import annotations

from collections.abc import Callable
from typing import Generic, TypeVar

T = TypeVar("T")
U = TypeVar("U"
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Python实现LFU缓存算法及源码
BUG？不存在的！
05-07 323
而LFU（Least Frequently Used）缓存算法是一种流行的缓存算法之一，它优先淘汰最不频繁使用的缓存数据。本文介绍了 LFU 缓存算法的原理及 Python 实现源代码，并提供了一个简单的测试样例。LFU 算法虽然不是最优秀的缓存算法，但在某些场景下比 LRU 算法表现更好，尤其是当缓存命中率较高时。代码实现了 LFU 缓存算法的所有操作，包括 get 和 put 两个方法。在构造函数中，我们创建了 3 个字典用于记录缓存数据和其对应的使用次数和索引，以及不同使用次数对应的 key 列表。
Python lfu cache缓存算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-13 669
访问频率表记录每个数据项被访问的次数，数据项表记录缓存中的数据项和它们的访问频率。访问频率表记录每个数据项被访问的次数，数据项表记录缓存中的数据项和它们的访问频率。访问频率表记录每个数据项被访问的次数，数据项表记录缓存中的数据项和它们的访问频率。访问频率表记录每个数据项被访问的次数，数据项表记录缓存中的数据项和它们的访问频率。访问频率表记录每个数据项被访问的次数，数据项表记录缓存中的数据项和它们的访问频率。访问频率表记录每个数据项被访问的次数，数据项表记录缓存中的数据项和它们的访问频率。
【Python】Python实现LRU_Cache
sinat_21791203的专栏
03-15 1906
题目 1.给出斐波那契数列的递归解法，找一种方法优化该函数 2.如果我们的空间有限怎么办？也就是说当内存有限的时候，我们需要有一种策略来解决缓存已满的问题。 常规优化法就是给他加上一个数组来存储已经计算过的值，避免重复计算 Pythonic的写法是给他加上一个装饰器， 装饰器的思路：用一个字典来缓存已经计算过的内容，如果传过来的参数在我们的保存结果里面就可以直接返回，如果不在...
python每日算法 | LFU缓存（Day5）
Candance_star的博客
04-05 538
Day5 难度：困难 题干： 设计并实现最不经常使用（LFU）缓存的数据结构。它应该支持以下操作：get 和 put。 get(key) - 如果键存在于缓存中，则获取键的值（总是正数），否则返回 -1。 put(key, value) - 如果键不存在，请设置或插入值。当缓存达到其容量时，它应该在插入新项目之前，使最不经常使用的项目无效。在此问题中，当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频...
LRU缓存机制python实现
m0_45411005的博客
10-16 444
一、LRU介绍 LRU是Least Recently Used 的缩写，即“最近最少使用”，也就是说，LRU缓存把最近最少使用的数据移除，让给最新读取的数据。 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) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，
Python实现LRUCache缓存策略
qq_39434183的博客
05-14 726
LRUCache LruCache是一种缓存策略，持有的是强引用，但是会控制在一个峰值下。它内部维护了一个队列，每当从中取出一个值时，该值就移动到队列的头部。当缓存已满而继续添加时，会将队列尾部的值移除 import collections class LRUCache: def __init__(self, capacity=128): self.od = collections.OrderedDict() self.capacity = capacity
LFU缓存
CSDN
12-17 2490
已支持（Java & JS & Python & C）
华为OD机试 - 文件缓存系统 - 双向链表（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）
最新发布
学Java，找哪吒
10-22 925
双向链表是一种链表数据结构，其中每个节点包含指向前一个节点和后一个节点的指针，允许在两个方向上进行遍历。
文件缓存系统 思路+代码（华为OD-C卷-200分-Python解法）
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07-10 46
本题还有一个变化点就是，put新增操作时，检查到LFU缓存的容量不足，LFUCache.capacity 小于 put的val值（文件大小），此时我们需要删除LFU缓存中最少，最远使用的key（文件名），此时可能需要进行多次删除，直到LFUCache.capacity >= put的val值。文件访问过后，会更新文件的最近访问时间和总的访问次数，当缓存不够时，按照第一优先顺序为访问次数从少到多，第二顺序为时间从老到新的方式来删除文件。
基础知识四、Python实现LFU算法
wang_xiaowang的博客
05-04 1769
在第一节中实现了双向链表DoubleLinkedList类，上一节中基于双向链表实现了LRU算法，本节课我们继续基于双向链表实现LFU(Least frequently used 最不经常使用)算法。 文章目录一、重写Node节点类二、LFU实现三、测试逻辑测试结果 一、重写Node节点类 构建LFUNode类 继承自第一节中的Node类，添加freq属性用来表示节点使用频率 class LFUN...
Python实现的一个简单LRU cache
12-25
起因：我的同事需要一个固定大小的cache，如果记录在cache中，直接从cache中读取，否则从数据库中读取。python的dict 是一个非常简单的cache,但是由于数据量很大，内存很可能增长的过大，因此需要限定记录数，并用LRU算法丢弃旧记录。key 是整型，value是10KB左右的python对象 分析： 1）可以想到，在对于cache，我们需要维护 key -> value 的关系 2）而为了实现LRU，我们又需要一个基于时间的优先级队列，来维护   timestamp  -> (key, value) 的关系 3）当cache 中的记录数达到一个上界maxsize时，需要将ti
计算机体系结构Cache模拟python.zip
07-14
计算机体系结构课程作业，python实现Cache模拟。
实现LFU缓存算法的Python代码
Meta_C的博客
09-12 240
LFU（Least Frequently Used）缓存算法是一种用于管理缓存中数据项的策略，它根据数据项的使用频率来决定哪些数据应该被保留在缓存中。方法淘汰一个数据项。如果不存在，我们创建一个新的数据项，并将其添加到缓存和使用计数器中。接着，我们添加第三个数据项到缓存中，由于缓存已满，会淘汰使用频率最低的数据项（"key2"对应的实现LFU缓存算法的Python代码。方法中，我们获取使用频率最低的数据项列表，并选择列表中的第一个数据项进行淘汰。来存储缓存中的数据项，键为数据项的key，值为数据项对象。
Python functools.lru_cache 实现高速缓存及其原理 源码解析
wei_bo_cai的博客
08-08 2844
Python functools.lru_cache 实现高速缓存及其原理
LRU - Python实现
忧桑的小兔子
12-04 784
github #!/usr/bin/python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- """ 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34133067 """ from typing import Dict, Any class Node(object): """ 双向链表节点 """ def __init__(self, key...
实现LFU缓存置换算法（Python）
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HenryLei的博客
08-13 4万+
关于LFU 最不经常使用算法，淘汰缓存时，把使用频率最小的淘汰掉，当多个节点使用频率相同时，按照FIFO算法淘汰。 具体实现（Python） （代码中引进的双向链表内容请查看-->https://blog.csdn.net/huanglei305/article/details/99422314） # -*- encoding=utf-8 -*- from computer_p...
python-装饰器@functools.lru_cache -源码剖析详解
weixin_45154559的博客
02-29 1392
首先我们Ctrl+鼠标右键进入@functools.lur_cache. def lru_cache(maxsize=128, typed=False): # 参数检测 if maxsize is not None and not isinstance(maxsize, int): raise TypeError('Expected maxsize to be an...
Python——LRU_Cache
uncle_ll的博客
08-07 577
一个为函数提供缓存功能的装饰器，缓存 maxsize 组传入参数，在下次以相同参数调用时直接返回上一次的结果。不同模式的参数可能被视为不同从而产生多个缓存项，例如, f(a=1, b=2) 和 f(b=2, a=1) 因其参数顺序不同，可能会被缓存两次。因此，用它缓存具有副作用的函数、需要在每次调用时创建不同、易变的对象的函数或者诸如time或random之类的不纯函数是没有意义的。由于使用了字典存储缓存，所以该函数的固定参数和关键字参数必须是可哈希的。原始的未经装饰的函数可以通过。...
python functools.lru_cache
张行者
01-10 280
参考
Python缓存库深度解析：TTL、多种缓存算法及线程安全特性
在标签中，我们看到"python 缓存 算法 源码软件 开发语言"这些关键词，意味着该库是一个开源的Python库，不仅支持缓存功能，还提供了算法实现，并且可以被其他Python项目所使用。 压缩包子文件的文件名称列表中有一...
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