python基于双向链表实现LFU算法

Python基于双向链表实现LFU算法的攻略如下：

什么是LFU算法？

LFU（Least Frequently Used）算法是一种低级别的缓存淘汰策略，可用于解决缓存溢出问题。简单来说，当缓存已满且需要为新数据腾出空间时，该算法会淘汰最不频繁使用的数据。

LFU算法如何实现？

针对缓存中每条数据，需要记录3个重要信息：key、value和frequency。其中key和value是常规的键值对，frequency则是该数据对象被访问的次数。当缓存已满时，需要遍历所有缓存条目，选出访问频率最低的数据淘汰。

基于双向链表的LFU算法实现代码如下：

class Node:
    def __init__(self, key=None, val=None, freq=0):
        self.key = key
        self.val = val
        self.freq = freq
        self.prev = None
        self.next = None

class LFUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.cache = {}  # 存储缓存条目的字典
        self.freqList = {}  # 存储链表节点的字典
        self.capacity = capacity
        self.minFreq = 0  # 当前缓存中最小的访问频率

    def get(self, key):
        if key not in self.cache:
            return -1

        node = self.cache[key]
        freq = node.freq
        self.freqList[freq].remove(node)

        # 更新节点的访问频率信息
        if freq == self.minFreq and not self.freqList[freq]:
            del self.freqList[freq]
            self.minFreq += 1

        freq += 1
        node.freq = freq
        if freq not in self.freqList:
            self.freqList[freq] = DLL()
        self.freqList[freq].add(node)

        return node.val

    def put(self, key, value):
        if self.capacity == 0:
            return

        if key not in self.cache:
            # 新增缓存数据
            node = Node(key, value, 1)
            self.cache[key] = node
            if 1 not in self.freqList:
                self.freqList[1] = DLL()
            self.freqList[1].add(node)
            if len(self.cache) > self.capacity:
                # 腾出缓存空间
                lfuNode = self.freqList[self.minFreq].pop()
                del self.cache[lfuNode.key]
        else:
            node = self.cache[key]
            node.val = value
            freq = node.freq
            self.freqList[freq].remove(node)
            if freq == self.minFreq and not self.freqList[freq]:
                del self.freqList[freq]
                self.minFreq += 1

            freq += 1
            node.freq = freq
            if freq not in self.freqList:
                self.freqList[freq] = DLL()
            self.freqList[freq].add(node)

示例说明

示例1：创建一个LFU缓存对象并插入数据

我们创建LFU缓存大小为2，向其中插入两个数据：(1, 'foo')和(2, 'bar')，然后再读取key为1的条目。

lfu = LFUCache(2)
lfu.put(1, 'foo')
lfu.put(2, 'bar')
lfu.get(1)  # 返回 'foo'

示例2：演示缓存溢出和淘汰

我们将上述的示例1增加一个数据插入操作，达到缓存大小时，最不频繁使用的缓存数据将被淘汰。

lfu = LFUCache(2)
lfu.put(1, 'foo')
lfu.put(2, 'bar')
lfu.put(3, 'baz')  # key为1的缓存数据被淘汰
lfu.get(1)  # 返回 -1

通过上述代码演示，我们可以看到缓存大小为2时，当插入第三个数据时，访问频率最低的数据(即key为1的数据)被淘汰了。

以上就是Python基于双向链表实现LFU算法的完整攻略和示例说明。