LRU的算法是比较简单的,当对key进行访问时(一般有查询,更新,增加,在get()和set()两个方法中实现即可)时,将该key放到队列的最前端(或最后端)就行了,这样就实现了对key按其最后一次访问的时间降序(或升序)排列,当向空间中增加新对象时,如果空间满了,删除队尾(或队首)的对象。 在Python中,可以使用collections....
lru_cache 的具体逻辑是在_lru_cache_wrapper函数中实现的,还是一样,列出源码,保留注释。 def_lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo):# Constants shared by all lru cache instances:sentinel =object()# unique object used to signal cache missesmake_key = _make_key# build a ...
这里提供一个宏和模板编程实现了python中的@cache的原创办法 #include<unordered_map>#include<iostream>#include<tuple>/** 实现std::tuple的hash函数*/template<std::size_tIndex=0,typename...Types>size_thashTuple(conststd::tuple<Types...>&t,size_tsum_hash=0){ifconstexpr(Index<sizeof...(Types)...
del cache[oldkey]cache[key]=oldrootelse:""" 缓冲区未满,直接创建节点,插入数据 """last=root[PREV]link=[last,root,key,result]last[NEXT]=root[PREV]=cache[key]=link full=(cache_len()>=maxsize)misses+=1returnresultreturnlru_cache_wrapperreturndecorating_function 3.2. 算法流程 上述代码的实现...
Python中functools的lru_cache实现了LRU Cache,核心是一个双向循环链表再加一个字典。 from functools import lru_cache可以看到lru_cache的代码: _CacheInfo = namedtuple("CacheInfo", ["hits", "misses", "maxsize", "currsize"]) def lru_cache(maxsize=128, typed=False): ...
明确我们的起点:lru_cache装饰器。 明确我们的目标:实现LRU缓存的两个接口:get(key)和put(key, val)。 那么接下来就想方设法去实现吧! 首先可以确定的是,我们至少需要实现一个被lru_cache修饰的函数,我们把它叫做cache_access吧。 关键是,cache_access应该以什么为参数。有两个选项: ...
Python中functools的lru_cache实现了LRU Cache,核心是一个双向循环链表再加一个字典。 from functools import lru_cache可以看到lru_cache的代码: _CacheInfo = namedtuple("CacheInfo", ["hits","misses","maxsize","currsize"])deflru_cache(maxsize=128, typed=False):'''最近最少使用的缓存装饰器 ...
python实现LRUCache 1. 学习了一下lru_cache的实现方式 # lru.py import weakref class LinkNode: __slots__ = ["value", "prev", "next", "__weakref__"] def __init__(self, value=None): self.value = value self.prev = None self.next = None...
python中如何利用lru_cache编写高效函数，提高运行效率 functools.lru_cache函数作用：functools.lru_cache 是Python标准库中的一个装饰器，用于实现缓存机制，可以提高函数的执行效率。LRU（Least Recently Used）缓存是一种常见的缓存算法，它会缓存最近使用的函数调用结果，当相同的参数再次调用函数时，直接返回缓存的结果...
1. lru_cache的使用 1.1 参数详解 以下是lru_cache方法的实现,我们看出可供我们传入的参数有2个maxsize和typed,如果不传则maxsize的默认值为128,typed的默认值为False。其中maxsize参数表示是的被装饰的方法最大可缓存结果数量, 如果是默认值128则表示被装饰方法最多可缓存128个返回结果,如果maxsize传入为None则表...