LRU演算法——python實現__演算法

在LeetCode上看到這麼一道題：

Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item. 設計一個LRU cache，實現兩個功能：(cache中存放著（key,value）索引值對)

get(key):擷取key對應的value，如果key不在cache中那麼返回-1（value 總是為正數）；

set(key, value):如果key在cache中則更新它的value；如果不在則插入，如果cache已滿則先刪除最近最少使用的一項後在插入。

對於get，如果key在cache中，那個get(key）表示了對key的一次訪問；而set(key，value)則總是表示對key的一次訪問。

使用一個list來記錄訪問的順序，最先訪問的放在list的前面，最後訪問的放在list的後面，故cache已滿時，則刪除list[0]，然後插入新項；

class LRUCache:    # @param capacity, an integer    def __init__(self, capacity):        self.cache = {}        self.used_list = []        self.capacity = capacity    # @return an integer    def get(self, key):        if key in self.cache:            if key != self.used_list[-1]:                self.used_list.remove(key)                self.used_list.append(key)            return self.cache[key]        else:            return -1    # @param key, an integer    # @param value, an integer    # @return nothing    def set(self, key, value):        if key in self.cache:            self.used_list.remove(key)        elif len(self.cache) == self.capacity:            self.cache.pop(self.used_list.pop(0))        self.used_list.append(key)        self.cache[key] = value