红色的缓存:dict的实现
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在Python领域中,我们经常会听到缓存的概念。缓存是指将一些经过计算的结果保存在内存中,以便在下次需要同样结果时可以更为快速地获取,从而提高程序的效率。
在Python中,最常用的缓存数据结构之一就是dict(字典)。在这里,我们将介绍如何使用dict来实现一个红色的缓存(LRU Cache),以便更好地管理内存。
红色的缓存是指当缓存达到最大容量时,会将最近最少使用(Least Recently Used)的缓存数据删除,从而保持缓存空间的利用率。我们可以通过dict和双向链表来实现红色的缓存。具体实现分以下步骤:
1. 创建一个类LRU_Cache,该类包含两个属性:dict缓存和双向链表。
“`python
class node:
def __init__(self, KEY=None, value=None):
self.key = key
self.value = value
self.prev = None
self.next = None
class LRU_Cache:
def __init__(self, capacity):
self.capacity = capacity
self.hash_map = {}
self.head = Node(None, None)
self.tl = Node(None, None)
self.head.next = self.tl
self.tl.prev = self.head
self.count = 0
2. 创建两个辅助方法:add_node和delete_node。add_node是将一个节点插入到双向链表的头部,delete_node是将一个节点从双向链表中删除。
```python
def add_node(self, node):
node.prev = self.head
node.next = self.head.next
self.head.next.prev = node
self.head.next = node
def delete_node(self, node):
node.prev.next = node.next
node.next.prev = node.prev
3. 当从缓存中获取数据时,我们需要更新双向链表的顺序,以便将该节点移至链表的头部。然后,返回查询到的值。
“`python
def get(self, key):
if key in self.hash_map:
node = self.hash_map[key]
self.delete_node(node)
self.add_node(node)
return node.value
else:
return -1
4. 当向缓存中添加数据时,我们同样需要更新双向链表。如果缓存已满,则需要将最近最少使用的节点从缓存中删除。
```python
def put(self, key, value):
if key in self.hash_map:
node = self.hash_map[key]
node.value = value
self.delete_node(node)
self.add_node(node)
else:
if self.count == self.capacity:
node = self.tl.prev
self.delete_node(node)
del self.hash_map[node.key]
self.count -= 1
node = Node(key, value)
self.add_node(node)
self.hash_map[key] = node
self.count += 1
我们可以通过以下代码测试我们的LRU_Cache类:
“`python
cache = LRU_Cache(2)
cache.put(1, 1)
cache.put(2, 2)
print(cache.get(1)) # 1
cache.put(3, 3)
print(cache.get(2)) # -1
cache.put(4, 4)
print(cache.get(1)) # -1
print(cache.get(3)) # 3
print(cache.get(4)) # 4
这段测试代码将缓存的最大容量设为2。我们向缓存中添加两个节点1和2。然后,我们从缓存中查询节点1,得到返回值1。接着,我们向缓存中添加节点3,并且此时容量已经达到最大值2,因此我们需要将最近最少使用的节点2从缓存中删除。接下来,我们查询节点2,得到返回值-1。接着,我们查询节点1,得到返回值-1,因为节点1已经被删除了。我们查询节点3和节点4,分别得到返回值3和4。
在实际的应用程序中,缓存可以大大提高程序的效率,同时还可以减少计算机的资源使用率。使用dict和双向链表可以方便地实现缓存,以便更好地管理内存和提高程序的性能。
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网站题目:红色的缓存dict的实现(redis缓存dict)
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