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[leetcode]LRU Cache @ Python

2024-07-02 06:02:48   224人阅读

原题地址：http://oj.leetcode.com/problems/lru-cache/

题意：设计LRU Cache

参考文献：http://blog.csdn.net/hexinuaa/article/details/6630384 这篇博文总结的很到位。

　　　　   https://github.com/Linzertorte/LeetCode-in-Python/blob/master/LRUCache.py 代码参考的github人写的，思路非常清晰，写的也很好。

Cache简介：

Cache(高速缓存)， 一个在计算机中几乎随时接触的概念。CPU中Cache能极大提高存取数据和指令的时间，让整个存储器(Cache+内存)既有Cache的高速度，又能有内存的大容量；操作系统中的内存page中使用的Cache能使得频繁读取的内存磁盘文件较少的被置换出内存，从而提高访问速度；数据库中数据查询也用到Cache来提高效率；即便是Powerbuilder的DataWindow数据处理也用到了Cache的类似设计。Cache的算法设计常见的有FIFO(first in first out)和LRU(least recently used)。根据题目的要求，显然是要设计一个LRU的Cache。

解题思路：

Cache中的存储空间往往是有限的，当Cache中的存储块被用完，而需要把新的数据Load进Cache的时候，我们就需要设计一种良好的算法来完成数据块的替换。LRU的思想是基于“最近用到的数据被重用的概率比较早用到的大的多”这个设计规则来实现的。

为了能够快速删除最久没有访问的数据项和插入最新的数据项，我们双向链表连接Cache中的数据项，并且保证链表维持数据项从最近访问到最旧访问的顺序。每次数据项被查询到时，都将此数据项移动到链表头部（O(1)的时间复杂度）。这样，在进行过多次查找操作后，最近被使用过的内容就向链表的头移动，而没有被使用的内容就向链表的后面移动。当需要替换时，链表最后的位置就是最近最少被使用的数据项，我们只需要将最新的数据项放在链表头部，当Cache满时，淘汰链表最后的位置就是了。

  注： 对于双向链表的使用，基于两个考虑。首先是Cache中块的命中可能是随机的，和Load进来的顺序无关。其次，双向链表插入、删除很快，可以灵活的调整相互间的次序，时间复杂度为O(1)。

    查找一个链表中元素的时间复杂度是O(n)，每次命中的时候，我们就需要花费O(n)的时间来进行查找，如果不添加其他的数据结构，这个就是我们能实现的最高效率了。目前看来，整个算法的瓶颈就是在查找这里了，怎么样才能提高查找的效率呢？Hash表，对，就是它，数据结构中之所以有它，就是因为它的查找时间复杂度是O(1)。

梳理一下思路：对于Cache的每个数据块，我们设计一个数据结构来储存Cache块的内容，并实现一个双向链表，其中属性next和prev是双向链表的两个指针，key用于存储对象的键值，value用于存储cache块对象本身。

Cache的接口：

查询：

  • 根据键值查询hashmap，若命中，则返回节点key值对应的value，否则返回-1。
  • 从双向链表中删除命中的节点，将其重新插入到表头。
  • 所有操作的复杂度均为O(1)。

插入：

  • 将新的节点关联到Hashmap
  • 如果Cache满了，删除双向链表的尾节点，同时删除Hashmap对应的记录
  • 将新的节点插入到双向链表中头部

更新：

  • 和查询相似

删除：

  • 从双向链表和Hashmap中同时删除对应的记录。

双向链表示意图：

代码：

class Node:　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#双向链表中节点的定义
    def __init__(self,k,x):
        self.key=k
        self.val=x
        self.prev=None
        self.next=None

class DoubleLinkedList:　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#双向链表是一个表头，head指向第一个节点，tail指向最后一个节点
    def __init__(self):
        self.tail=None
        self.head=None
        
    def isEmpty():　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#如果self.tail==None，那么说明双向链表为空
        return not self.tail
    def removeLast(self):　　　　　　　　　　　　　　　　　　#删除tail指向的节点
        self.remove(self.tail)
        
    def remove(self,node):　　　　　　　　　　　　　　　　　 #具体双向链表节点删除操作的实现
        if self.head==self.tail:
            self.head,self.tail=None,None
            return
        if node == self.head:
            node.next.prev=None
            self.head=node.next
            return
        if node ==self.tail:
            node.prev.next=None
            self.tail=node.prev
            return
        node.prev.next=node.next
        node.next.prev=node.prev
        
    def addFirst(self,node):　　　　　　　　　　　　　　　　  #在双向链表的第一个节点前面再插入一个节点　　
        if not self.head:
            self.head=self.tail=node
            node.prev=node.next=None
            return
        node.next=self.head
        self.head.prev=node
        self.head=node
        node.prev=None

class LRUCache:

    # @param capacity, an integer
    def __init__(self, capacity):　　　　　　　　　　　　　　#初始化LRU Cache
        self.capacity=capacity　　　　　　　　　　　　　　　 #LRU Cache的容量大小　　　　　　　　　　　　　
        self.size=0　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#LRU Cache目前占用的容量
        self.P=dict()　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#dict为文章中提到的hashmap，加快搜索速度，{key：对应节点的地址}
        self.cache=DoubleLinkedList()
    # @return an integer
    def get(self, key):　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#查询操作
        if (key in self.P) and self.P[key]:　　　　　　　　#如果key在字典中
            self.cache.remove(self.P[key])　　　　　　　　　#将key对应的指针指向的节点删除
            self.cache.addFirst(self.P[key])　　　　　　　　#然后将这个节点添加到双向链表头部
            return self.P[key].val　　　　　　　　　　　　　　#并返回节点的value
        else: return -1

    # @param key, an integer
    # @param value, an integer
    # @return nothing
    def set(self, key, value):　　　　　　　　　　　　　　　　#设置key对应的节点的值为给定的value值
        if key in self.P:　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#如果key在字典中
            self.cache.remove(self.P[key])　　　　　　　　  #先删掉key对应的节点
            self.cache.addFirst(self.P[key])　　　　　　　　#然后将这个节点插入到表的头部
            self.P[key].val=value　　　　　　　　　　　　　　 #将这个节点的值val改写为value
        else:　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#如果key不在字典中
            node=Node(key,value)　　　　　　　　　　　　　　　#新建一个Node节点，val值为value
            self.P[key]=node　　　　　　　　　　　　　　　　　 #将key和node的对应关系添加到字典中
            self.cache.addFirst(node)　　　　　　　　　　　　#将这个节点添加到链表表头
            self.size +=1　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#容量加1
            if self.size > self.capacity:　　　　　　　　   #如果链表的大小超过了缓存的大小，删掉最末尾的节点，
                self.size -=1　　　　　　　　　　　　　　　　 #并同时删除最末尾节点key值和末节点在字典中的对应关系
                del self.P[self.cache.tail.key]
                self.cache.removeLast()

 


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