LFU算法实现

LFU (Least Frequently Used) 是一种用于缓存管理的算法。它通过跟踪每个缓存项被访问的频率来决定哪些项应该被移除。LFU算法倾向于保留那些使用频率较高的项，而移除那些使用频率较低的项。以下是LFU算法的详细介绍：

工作原理

1. 计数器：每个缓存项都有一个计数器，用于记录该项被访问的次数。
2. 增加计数：每次缓存项被访问时，其计数器加一。
3. 移除策略：当缓存满时，移除计数器值最小的项。如果有多个项的计数器值相同，则根据预定规则（如最早被访问的项）移除其中一个。

实现

LFU算法的实现可以使用多种数据结构，如哈希表、双向链表和优先队列。以下是一种常见的实现方法：

使用哈希表和优先队列：

1. 哈希表 (cache)：用于存储缓存项及其计数器。
2. 优先队列 (min-heap)：用于快速找到计数器值最小的项。

具体步骤如下：

1. 插入/更新缓存项：

   • 如果缓存项已存在，更新其计数器并调整优先队列中的位置。
   • 如果缓存项不存在，检查缓存是否已满。如果已满，移除优先队列中计数器值最小的项，然后插入新项。

2. 访问缓存项：

   • 如果缓存项存在，更新其计数器并调整优先队列中的位置。
   • 如果缓存项不存在，返回未命中。

应用场景

LFU算法适用于以下场景：

• 数据访问具有明显的热点数据，且热点数据相对稳定。
• 需要高效管理缓存资源，减少缓存未命中率。

Go实现

package lfu
import (
	"container/list"
	"sync"
)
type entry struct {
	key any
	value any
	freq int
}
type LFUCache struct {
	mtx sync.Mutex // protects the cache
	capacity int
	size int
	minFreq int
	cache map[any]*list.Element
	frequency map[int]*list.List
}
// NewLFUCache creates a new LFU cache
func NewLFUCache(capacity int) *LFUCache {
	return &LFUCache{
	capacity: capacity,
	cache: make(map[any]*list.Element),
	frequency: make(map[int]*list.List),
	}
}
// Get retrieves a value from the cache
func (c *LFUCache) Get(key any) any {
	c.mtx.Lock()
	defer c.mtx.Unlock()
	if elem, found := c.cache[key]; found {
	c.incrementFrequency(elem)
	return elem.Value.(*entry).value
	}
	return nil
}
// Put inserts or updates a value in the cache
func (c *LFUCache) Put(key, value any) {
	c.mtx.Lock()
	defer c.mtx.Unlock()
	if c.capacity == 0 {
	return
	}
	if elem, found := c.cache[key]; found {
	elem.Value.(*entry).value = value
	c.incrementFrequency(elem)
	} else {
	if c.size == c.capacity {
	c.evict()
	}
	newEntry := &entry{key, value, 1}
	if c.frequency[1] == nil {
	c.frequency[1] = list.New()
	}
	elem := c.frequency[1].PushFront(newEntry)
	c.cache[key] = elem
	c.minFreq = 1
	c.size++
	}
}
// incrementFrequency increases the frequency of a cache entry
func (c *LFUCache) incrementFrequency(elem *list.Element) {
	e := elem.Value.(*entry)
	oldFreq := e.freq
	e.freq++
	c.frequency[oldFreq].Remove(elem)
	if c.frequency[oldFreq].Len() == 0 {
	delete(c.frequency, oldFreq)
	if c.minFreq == oldFreq {
	c.minFreq++
	}
	}
	if c.frequency[e.freq] == nil {
	c.frequency[e.freq] = list.New()
	}
	newElem := c.frequency[e.freq].PushFront(e)
 c.cache[e.key] = newElem
}
// evict removes the least frequently used cache entry
func (c *LFUCache) evict() {
	list := c.frequency[c.minFreq]
	elem := list.Back()
	if elem != nil {
	list.Remove(elem)
	delete(c.cache, elem.Value.(*entry).key)
	c.size--
	}
}

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Author: mengbin
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