Cache的容量有限,因此当Cache的容量用完后,而又有新的内容需要添加进来时, 就需要挑选并舍弃原有的部分内容,从而腾出空间来放新内容。LRUCache 的替换原则就是将最近最少使用的内容替换掉。其实,LRU译成最久未使用会更形象, 因为该算法每次替换掉的就是一段时间内最久没有使用过的内容。 LRUCache的实现 要设计...
1deflru_cache(maxsize=128, typed=False):2"""Least-recently-used cache decorator.34If *maxsize* is set to None, the LRU features are disabled and the cache5can grow without bound.6...7""" maxsize 代表被lru_cache装饰的方法最大可缓存的结果数量(被装饰方法传参不同一样,则结果不一样;如...
我们按照要求,对lru_cache装饰器做一下改进。改进后的函数,就可以去装饰返回容器类型的函数了。 from functools import lru_cache from copy import deepcopy def copying_lru_cache(maxsize=10, typed=False): def decorator(f): cached_func = lru_cache(maxsize=maxsize, typed=typed)(f) def wrapper(*ar...
如果lru_cache 的第一个参数是可调用的,直接返回 wrapper,也就是把 lru_cache 当做不带参数的装饰器,这是 Python 3.8 才有的特性,也就是说在 Python 3.8 及之后的版本中我们可以用下面的方式使用 lru_cache,可能是为了防止程序员在使用 lru_cache 的时候忘记加括号。 importfunctools# 注意 lru_cache 后面没...
python中的实现python3中的functools模块的lru_cache实现了这个功能lru_cache查看源码解释:Least-recently-used cache decorator.lru_cache装饰器会记录以往函数运行的结果,实现了备忘(memoization)功能,避免参数重复时反复调用,达到提高性能的作用,在递归函数中作用特别明显。这是一项优化技术,它把耗时的函数的结果保存起来...
python已经有相关的实现如lru_cache。毕竟实践出真知,我们或许需要自己的来实现一遍之后才会有直观的感受和理解算法的细节,那就自己来造个轮子吧:) 首先,我们把双链表的节点类DLinkedNode写出来,为了简化,key和val都认为是整型: 代码语言:txt 复制 class DLinkedNode: ...
lru_cache _cache,在Python中,前导下划线_是一种约定俗成的方式来表示一个变量或函数是“受保护的”(protected),意味着它不应该被外部代码直接访问。这是一种非强制性的命名约定,用来提醒其他开发者这个属性或方法有特定的用途,或者是为了内部实现而设计的。
python已经有相关的实现如lru_cache。毕竟实践出真知,我们或许需要自己的来实现一遍之后才会有直观的感受和理解算法的细节,那就自己来造个轮子吧:) 首先,我们把双链表的节点类DLinkedNode写出来,为了简化,key和val都认为是整型: classDLinkedNode:def__init__(self,key=0,value=0):self.key=key ...
@lru_cachedeffibonacci(num):# 不使用缓存时,会重复执行函数returnnumifnum<2elsefibonacci(num-1)+fibonacci(num-2) 执行时间 执行时间 0:00:00 两个差距是非常明显的,因为不使用缓存时,相当于要重复执行了很多的函数,而使用了lru_cache则把之前执行的函数结果已经缓存了起来,就不需要再次执行了。
@lru_cache def fibonacci(num): # 不使用缓存时,会重复执行函数 return num if num < 2 else fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2) 执行时间 执行时间 0:00:00 两个差距是非常明显的,因为不使用缓存时,相当于要重复执行了很多的函数,而使用了lru_cache则把之前执行的函数结果已经缓存了起来,就不...