主要介绍了Python实现的最近最少使用算法,涉及节点、时间、流程控制等相关技巧,需要的朋友可以参考下

LRU：least recently used，最近最少使用算法。它的使用场景是：在有限的空间中存储对象时，当空间满时，会按一定的原则删除原有的对象，常用的原则（算法）有LRU，FIFO，LFU等。在计算机的Cache硬件，以及主存到虚拟内存的页面置换，还有Redis缓存系统中都用到了该算法。我在一次面试和一个笔试时，也遇到过这个问题。 LRU的算法是比较简单的，当对key进行访问时（一般有查询，更新，增加，在get()和set()两个方法中实现即可）时，将该key放到队列的最前端（或最后端）就

本文实例讲述了Python实现的最近最少使用算法。分享给大家供大家参考。具体如下： # lrucache.py -- a simple LRU (Least-Recently-Used) cache class # Copyright 2004 Evan Prodromou # Licensed under the Academic Free License 2.1 # Licensed for ftputil under the revised BSD license # with per

简介 LRU(Least Recently Used)最近最少使用，最近有时间和空间最近的歧义，所以我更喜欢叫它近期最少使用算法。它的核心思想是，如果一个数据被访问过，我们有理由相信它在将来被访问的概率就越高。于是当LRU缓存达到设定的最大值时将缓存中近期最少使用的对象移除。LRUCache内部使用LinkedHashMap来存储key-value键值对，并将LinkedHashMap设置为访问顺序来体现LRU算法。 无论是对某个key的get，还是set都算做是对该key的一次使用。当set

CppRl-PyTorch C ++强化学习 上图：经过我的笔记本电脑训练60秒后在LunarLander-v2上获得的结果 CppRl是一个增强学习框架，使用编写。 这是非常严重基于。 您甚至可以将其视为端口。 API和基础算法几乎是相同的（向C ++迁移时需要进行必要的更改）。 它还包含一个简单的OpenAI Gym服务器的实现，该服务器通过进行通信以在Gym环境中测试该框架。 CppRl旨在成为一个可扩展的，合理优化的，可立即投入生产的框架，用于在Python不可行的项目中使用强化