LRU算法介绍，LRU算法是什么

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LRU算法简介

LRU（Least Recently Used）算法是一种常用的缓存替换策略，用于在缓存空间有限的情况下，决定哪些数据应该保留在缓存中，哪些应该被替换掉。LRU算法的核心思想是：如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。因此，当缓存满时，应该替换掉最长时间未被使用的数据。

LRU算法的实现

LRU算法通常可以通过一个哈希表（用于快速定位缓存项）和一个双向链表（用于记录访问顺序）来实现。当缓存操作发生时，LRU算法的行为如下：

访问缓存：如果数据在缓存中，更新该数据在双向链表中的位置，将其移动到链表的头部（表示最近被访问）。
缓存未命中：如果数据不在缓存中，则从主存或其他存储中加载数据，并将其放入缓存链表的头部。
替换数据：当缓存满时，移除双向链表尾部的数据（表示最久未使用），并将新数据插入到链表头部。

具体说明

假设我们有一个固定大小为3的LRU缓存，现在按照以下顺序访问数据：

访问顺序: 1 -> 2 -> 3 -> 1 -> 4 -> 1

下面是每一步的详细说明：

访问1：缓存为空，将1加入缓存。
- 缓存: {1}
访问2：2不在缓存中，将2加入缓存。
- 缓存: {1, 2}
访问3：3不在缓存中，将3加入缓存。此时缓存满，根据LRU算法，最早加入的1将被替换掉。
- 缓存: {2, 3}
再次访问1：1不在缓存中，将1重新加入缓存。由于缓存已满，此时会替换掉最久未使用的2。
- 缓存: {3, 1}
访问4：4不在缓存中，将4加入缓存。此时会替换掉最久未使用的3。
- 缓存: {1, 4}
再次访问1：1已经在缓存中，并且是最近访问的，所以只需要将其移动到链表头部即可。
- 缓存: {4, 1}

最终，缓存中的数据顺序是 {4, 1}，其中4是最久未被访问的数据，1是最近被访问的数据。

Python实现示例

以下是使用Python实现的一个简单的LRU缓存：

from collections import OrderedDictclass LRUCache:def __init__(self, capacity: int):self.cache = OrderedDict()self.capacity = capacitydef get(self, key: int) -> int:if key not in self.cache:return -1else:# Move the key to the end to show that it was recently usedself.cache.move_to_end(key)return self.cache[key]def put(self, key: int, value: int) -> None:if key in self.cache:# Update the value and move it to the endself.cache.move_to_end(key)else:if len(self.cache) == self.capacity:# Pop the first item as it's the least recently usedself.cache.popitem(last=False)# Insert the new key-value pairself.cache[key] = value# 使用LRU缓存
cache = LRUCache(2)
cache.put(1, 1)   # 缓存是 {1=1}
cache.put(2, 2)   # 缓存是 {2=2, 1=1}
print(cache.get(1)) # 返回 1, 缓存是 {2=2, 1=1}
cache.put(3, 3)   # LRU 替换 2，缓存是 {3=3, 1=1}