使用 OrderedDict 在 Python 中使用 LRU 缓存

在计算机科学中，LRU 缓存（Least Recently Used cache）是一种常见的缓存策略。它根据数据最近被访问的时间来踢出最近最少使用的数据。在 Python 中，我们可以使用 OrderedDict 来实现 LRU 缓存。

实现 LRU 缓存

以下是实现 LRU 缓存的简单过程：

1. 使用 OrderedDict 来保存元素以及它们被访问的时间戳。
2. 当添加一个元素时，将其加入字典，并将其时间戳设置为当前时间，以便追踪最近的使用情况。
3. 当查询一个元素时，我们更新其时间戳并将其移动到字典的末尾，以确保它是最近访问的元素。
4. 当字典的长度超过缓存容量时，删除最近最少使用的元素。

下面是一个简单的 LRU 缓存实现：

from collections import OrderedDict

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.cache = OrderedDict()

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.cache:
            return -1
        self.cache.move_to_end(key)
        return self.cache[key]

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
        self.cache[key] = value
        if len(self.cache) > self.capacity:
            self.cache.popitem(last=False)

如何使用 LRU 缓存

我们可以通过以下方式使用 LRU 缓存：

# 创建一个容量为 2 的 LRU 缓存
cache = LRUCache(2)

# 添加元素到缓存中
cache.put(1, 1)
cache.put(2, 2)

# 从缓存中获取元素
print(cache.get(1)) # 输出 1

# 添加新元素到缓存中，这应该会导致元素 2 被删除
cache.put(3, 3)

# 元素 2 应该已经被删除了
print(cache.get(2)) # 输出 -1

小结

使用 OrderedDict 在 Python 中实现 LRU 缓存是一种简单明了的方法。在实现和使用 LRU 缓存时，请记住我们要追踪缓存中元素的使用情况，并且当缓存容量超出限制时，我们要删除最近最少使用的元素。