LRU，即最近最少使用，在 redis 里缓存的淘汰策略就有用到这一个算法，今天我们自己来实现一个 LRU，并且存取时间复杂度控制在 O(1)文字好像有点多，代码也会有

一、题意分析

通常我们会把频繁用到的数据放到缓存里，这样取数据比较快，但内存有限，所以经常会有一些淘汰策略，LRU就是其中一种，他的原理是：我们认为最近访问(包括 get 和 set)操作的数据，最有可能是接下来即将用到的数据，当达到一定数量时，我们淘汰掉最近都没有访问的数据

这里需要注意的是，get 操作也算是“访问”了一次数据，显然 put 也算，因为最近插入的数据，极大可能是我马上要用到的数据

其实想要单纯实现是比较简单的，题目难点在于存取时间复杂度的要求是 O(1)

二、实现原理

主要是数据结构的选取，我们可以简单来分析下：

首先存数据，时间复杂度为 O(1)，如果是简单的追加数据，链表和数组都可以，但因为需要体现“最近访问”，所以很大可能需要移动数据，那这时候数组就不是很适合了，链接倒是一个不错的选择

其次取数据，数组按下标取出，时间复杂度确实是 O(1)，但显然我们这里是根据 key 去取对应的 value，很容易想到 python 里的 dict 类型

综上，我们采用的是链表 + 字典的组合。

链表存数据，字典也存在数据，这样显然会有很多问题，比如怎么快速根据 key 找到对应的链表？因此我们换一种思路，链表存取数据，包括key 和 value，而字典格式为 {key: node}，即 key 和 对应的链表结点，这样就符合题目要求了

三、呈上代码

下面的实现还是有点不科学，首结点和尾结点没有用到循环链表(因为一开始指针问题思考错误，所以没有科学用于循环链表)，但还是实现了，勉强可看：

class CircleLinkNode:

"""双向链接，最先访问的放至尾部"""

def __init__(self, key, value):

self.value = value

self.key = key

self.previous = None

self.next = None

def insert(self, node):

"""尾部插入"""

self.next = node

node.previous = self

def remove_to_end(self, last_node, root_node):

"""将当前结点移至最后"""

# 如果当前结点是尾部结点，直接return

if self.next is None:

return

# 如果是头部结点

if self.previous is None:

root_node.next = self.next

self.next.previous = None

self.next = None

self.previous = last_node.previous

last_node.previous.next = self

last_node.previous = self

return

self.previous.next = self.next

self.next.previous = self.previous

self.previous = last_node.previous

last_node.previous.next = self

self.next = None

last_node.previous = self

class LRUCache:

def __init__(self, capacity: int):

self._root_node = CircleLinkNode(None, None) # 头结点

self._cnode = CircleLinkNode(None, None) # 当前结点

self._res_dict = {}

self._cur_len = 0

self._capacity = capacity

def get(self, key: int) -> int:

# 更新链表结构

cur_node = self._res_dict.get(key)

if cur_node:

cur_node.remove_to_end(self._cnode, self._root_node)

return cur_node.value

return self._res_dict.get(key, -1)

def put(self, key: int, value: int) -> None:

# 如果当前不存在值

if self._cur_len == 0:

new_node = CircleLinkNode(key, value)

self._cnode.previous = new_node

self._root_node.next = new_node

self._res_dict[key] = new_node

self._cur_len += 1

return

# 如果put的值在缓存中存在

cur_node = self._res_dict.get(key)

if cur_node:

# 将当前结点移至尾部结点

cur_node.value = value

cur_node.remove_to_end(self._cnode, self._root_node)

return

# 如果put的值不在缓存中不存在并且长度不饱和

if self._cur_len < self._capacity:

self._cur_len += 1

new_node = CircleLinkNode(key, value)

self._cnode.previous.insert(new_node)

self._cnode.previous = new_node

self._res_dict[key] = new_node

return

# 如果put的值不在缓存中，且长度饱和

# 先向后追加

new_node = CircleLinkNode(key, value)

self._cnode.previous.insert(new_node)

self._cnode.previous = new_node

temp_node = self._root_node.next

self._res_dict[key] = new_node

self._root_node.next = temp_node.next

temp_node.next.previous = None

temp_node.next = None

del self._res_dict[temp_node.key]

附上leetcode题目地址， 中英文均有：

微信搜索：Python猫聊，关注更多Python信息