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法律研究最不经常使用 (LFU) 实现
内存缓存是软件或硬件的一个组成部分，它将频繁访问的数据保存在一个方便的位置。缓存用于通过减少访问数据所需的能量来提高系统性能。内存容量决定了缓存可以存储多少数据。当内存缓存已满时，必须逐出一些数据以腾出空间用于新数据。
接下来，是世界末日的事实。最不经常使用 (LFU) 缓存存储替换策略就是这些策略之一。LFU 缓存中的所有内容都有一个使用计数，指示该项目被访问的次数。当内存缓存已满时，因此，将删除使用次数最少的项目。这种方法基于以下前提：使用频率低的项目在未来使用频率会更低。
可以使用允许快速查找、插入和删除项目的数据结构来实现 LFU 缓存。字典（或哈希表）是执行此任务的绝佳选择。以下是使用Python 中的字典实现 LFU 缓存的方法：
Python
class LFUCache:
def __init__(self, capacity: int):
self.capacity = capacity
self.cache = {} # Dictionary to store the items in the cache
self.counts = {} # Dictionary to store the usage count of each item
def get(self, key: int) -> int:
if key in self.cache:
# Increment the usage count of the item
self.counts[key] += 1
return self.cache[key]
else:
return -1
def put(self, key: int, value: int) -> None:
if self.capacity == 0:
return
if key in self.cache:
# Update the value of the item and increment its usage count
self.cache[key] = value
self.counts[key] += 1
else:
if len(self.cache) >= self.capacity:
# Evict the item with the lowest usage count
min_count = min(self.counts.values())
items = [k for k, v in self.counts.items() if v == min_count]
del self.cache[items[0]]
del self.counts[items[0]]
# Add the new item to the cache with a usage count of 1
self.cache[key] = value
self.counts[key] = 1
cache = LFUCache(2) # Create an LFU cache with capacity 2
cache.put(1, 1) # Add key 1 with value 1 to the cache
cache.put(2, 2) # Add key 2 with value 2 to the cache
print(cache.get(1)) # Output: 1
cache.put(3, 3) # Add key 3 with value 3 to the cache, evicting key 2
print(cache.get(2)) # Output: -1 (key 2 is no longer in the cache)
print(cache.get(3)) # Output: 3
cache.put(4, 4) # Add key 4 with value 4 to the cache, evicting key 1
print(cache.get(1)) # Output: -1 (key 1 is no longer in the cache)
print(cache.get(3)) # Output: 3
print(cache.get(4)) # Output: 4
输出
1 -1 3 -1 3 4
init 命令
'__init__' 方法创建两个字典：'self.cache' 用于保留缓存中的项目，以及 'self.counts' 用于保留每个项目的利用计数。
get 命令
'get' 方法在缓存中搜索指定的键，如果找到，则递增项目的利用计数并返回其值。如果找不到该键，则该函数返回'-1'。
put 命令
'put' 方法在缓存中添加或修改键值对。如果该键已存在于缓存中，则更新项目的 value 并递增其使用计数。如果该键尚不存在于缓存中，则添加键值对，如果内存缓存已满，则会逐出使用计数最低的项目及其值。'min' 操作用于确定'self.counts' 中使用计数最低的项目，然后使用所得信息查找'self.cache' 中所有具有该使用计数的项目。然后删除该项目列表中的第一个项目。
此实现提供了一种有效的实现方法。最后，LFU 缓存使用基于带宽的逐出规则来确定存储空间已满时要删除哪些项目。当项目缓存已满且需要新项目时，将逐出使用计数最少的项目。这确保缓存始终包含最常使用的项目，这可以带来更高的缓存命中率和性能。
LFU 缓存实现使用哈希表和优先级队列数据结构来有效地维护缓存及其使用计数。
结论
LFU 缓存是一种缓存技术，当缓存内存已满时，它会从缓存中删除最不经常使用的项目。它在资源有限且必须优化资源实现的情况下很有用。
LFU 缓存应用程序是在需要缓存时处理有限资源的有效方法。它可以用于各种目的，包括网页缓存信息、数据库缓存和目录缓存。但是，维护使用计数和管理缓存逐出策略需要大量的计算开销。此外，任务的特性和数据访问模式会影响其性能。
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