最不常用 (LFU) 缓存实现

最不常用 (LFU) 缓存是一种用于缓存替换的算法，它根据数据元素被访问的频率，来决定哪些元素要被保留在缓存中，哪些元素可以被替换掉。本文将介绍如何实现一个 LFU 缓存，并提供代码实现。

LFU 缓存算法

LFU 算法将访问频率最小的元素替换掉。当缓存已满时，如果有多个元素的访问频率相同，那么先替换最久没有被访问的元素。

具体来说，当一个元素被访问时，它的访问次数会加 1。如果缓存已满，就需要替换访问次数最小的元素。

实现 LFU 缓存

我们可以用一个哈希表来存储缓存的内容，以及每个元素的访问次数。同时，我们可以用一个哈希表来维护访问次数相同的元素的列表，以便快速定位哪些元素可以被替换。

代码实现如下：

from collections import defaultdict

class LFUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}
        self.freq = defaultdict(OrderedDict)
        self.min_freq = 0

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.cache:
            return -1
        
        value, frequency = self.cache[key]
        self.freq[frequency].pop(key)
        if not self.freq[self.min_freq]:
            self.min_freq += 1
        
        self.freq[frequency+1][key] = value
        self.cache[key][1] += 1
        
        return value
        
    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if self.capacity == 0:
            return
        
        if key in self.cache:
            self.cache[key][0] = value
            self.get(key)
            return
        
        if len(self.cache) == self.capacity:
            key_to_evict, _ = self.freq[self.min_freq].popitem(last=False)
            del self.cache[key_to_evict]
        
        self.cache[key] = [value, 1]
        self.freq[1][key] = value
        self.min_freq = 1

测试 LFU 缓存

我们可以使用以下代码，测试 LFU 缓存的实现：

cache = LFUCache(2)

cache.put(1, 1)
cache.put(2, 2)
assert cache.get(1) == 1

cache.put(3, 3)
assert cache.get(2) == -1

assert cache.get(3) == 3

cache.put(4, 4)
assert cache.get(1) == -1

assert cache.get(3) == 3
assert cache.get(4) == 4

结论

本文介绍了 LFU 缓存算法的实现方法，以及提供了 Python 代码实现。LFU 缓存可以有效地维护访问频率较低的元素，从而提高缓存的性能。