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Author: PegasusWang

03_链表/linked_list/index.html

@@ -303,7 +303,7 @@ <h1 id="_3">双链表</h1>
 <li>看似我们反过来遍历双链表了。反过来从哪里开始呢？我们只要让 root 的 prev 指向 tail 节点，不就串起来了吗？</li>
 <li>直接删除节点，当然如果给的是一个值，我们还是需要查找这个值在哪个节点？ - 但是如果给了一个节点，我们把它拿掉，直接让它的前后节点互相指过去不就行了？哇欧，删除就是 O(1) 了，两步操作就行啦</li>
 </ul>
-<p>好，废话不多说，我们在视频里介绍怎么实现一个双链表 ADT。
+<p>好，废话不多说，我们在视频里介绍怎么实现一个双链表 ADT。你可以直接在本项目的 <code>docs/03_链表/double_link_list.py</code> 找到代码。
 最后让我们看下它的时间复杂度:(这里 CircularDoubleLinkedList 取大写字母缩写为 cdll)</p>
 <table>
 <thead>

03_链表/lru_cache.py

@@ -0,0 +1,129 @@
+"""
+python3 only
+LRU cache
+"""
+from collections import OrderedDict
+from functools import wraps
+
+
+def fib(n):
+    if n <= 1:
+        return 1
+    return f(n - 1) + f(n - 2)  # 由于涉及到重复计算，这个递归函数在 n 大了以后会非常慢
+
+
+"""
+下边就来写一个缓存装饰器来优化它。传统方法是用个数组记录之前计算过的值，但是这种方式不够 Pythonic
+"""
+
+
+def cache(func):
+    """先引入一个简单的装饰器缓存，其实原理很简单，就是内部用一个字典缓存已经计算过的结果"""
+    store = {}
+
+    @wraps(func)
+    def _(n):   # 这里函数没啥意义就随便用下划线命名了
+        if n in store:
+            return store[n]
+        else:
+            res = func(n)
+            store[n] = res
+            return res
+    return _
+
+
+@cache
+def f(n):
+    if n <= 1:
+        return 1
+    return f(n - 1) + f(n - 2)
+
+
+"""
+问题来了，假如空间有限怎么办，我们不可能一直向缓存塞东西，当缓存达到一定个数之后，我们需要一种策略踢出一些元素，
+用来给新的元素腾出空间。
+一般缓存失效策略有
+- LRU(Least-Recently-Used): 替换掉最近请求最少的对象，实际中使用最广。cpu缓存淘汰和虚拟内存效果好，web应用欠佳
+- LFU(Least-Frequently-Used): 缓存污染问题(一个先前流行的缓存对象会在缓存中驻留很长时间)
+- First in First out(FIFO)
+- Random Cache: 随机选一个删除
+
+LRU 是常用的一个，比如 redis 就实现了这个策略，这里我们来模拟实现一个。
+要想实现一个 LRU，我们需要一种方式能够记录访问的顺序，并且每次访问之后我们要把最新使用到的元素放到最后（表示最新访问）。
+当容量满了以后，我们踢出最早访问的元素。假如用一个链表来表示的话：
+
+[1] -> [2] -> [3]
+
+假设最后边是最后访问的，当访问到一个元素以后，我们把它放到最后。当容量满了，我们踢出第一个元素就行了。
+一开始的想法可能是用一个链表来记录访问顺序，但是单链表有个问题就是如果访问了中间一个元素，我们需要拿掉它并且放到链表尾部。
+而单链表无法在O(1)的时间内删除一个节点（必须要先搜索到它），但是双端链表可以，因为一个节点记录了它的前后节点，
+只需要把要删除的节点的前后节点链接起来就行了。
+还有个问题是如何把删除后的节点放到链表尾部，如果是循环双端链表就可以啦，我们有个 root 节点链接了首位节点，
+只需要让 root 的前一个指向这个被删除节点，然后让之前的最后一个节点也指向它就行了。
+
+使用了循环双端链表之后，我们的操作就都是 O(1) 的了。这也就是使用一个 dict 和一个 循环双端链表 实现LRU 的思路。
+不过一般我们使用内置的 OrderedDict(原理和这个类似)就好了，要实现一个循环双端链表是一个不简单的事情。
+
+"""
+
+
+class LRUCache:
+    def __init__(self, capacity=128):
+        self.capacity = capacity
+        # 借助 OrderedDict 我们可以快速实现一个 LRUCache，OrderedDict 内部其实也是使用循环双端链表实现的
+        # OrderedDict 有两个重要的函数用来实现 LRU，一个是 move_to_end，一个是 popitem，请自己看文档
+        self.od = OrderedDict()
+
+    def get(self, key, default=None):
+        val = self.od.get(key, default)  # 如果没有返回 default，保持 dict 语义
+        self.od.move_to_end(key)   # 每次访问就把key 放到最后表示最新访问
+        return val
+
+    def add_or_update(self, key, value):
+        if key in self.od:  # update
+            self.od[key] = value
+            self.od.move_to_end(key)
+        else:  # insert
+            self.od[key] = value
+            if len(self.od) > self.capacity:  # full
+                self.od.popitem(last=False)
+
+    def __call__(self, func):
+        """
+        一个简单的 LRU 实现。有一些问题需要思考下：
+
+        - 这里为了简化默认参数只有一个数字 n，假如可以传入多个参数，如何确定缓存的key 呢？
+        - 这里实现没有考虑线程安全的问题，要如何才能实现线程安全的 LRU 呢？当然如果不是多线程环境下使用是不需要考虑的
+        - 假如这里没有用内置的 dict，你能使用 redis 来实现这个 LRU 吗，如果使用了 redis，我们可以存储更多数据到服务器。而使用字典实际上是换到到了Python进程里(localCache)。
+        """
+        def _(n):
+            if n in self.od:
+                return self.get(n)
+            else:
+                val = func(n)
+                self.add_or_update(n, val)
+                return val
+        return _
+
+
+@LRUCache(10)
+def f_use_lru(n):
+    if n <= 1:
+        return 1
+    return f(n - 1) + f(n - 2)
+
+
+def test():
+    import time
+    beg = time.time()
+    for i in range(34):
+        print(f(i))
+    print(time.time() - beg)
+    beg = time.time()
+    for i in range(34):
+        print(f_use_lru(i))
+    print(time.time() - beg)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    test()

index.html

@@ -528,5 +528,5 @@ <h2 id="_20">本电子书制作和写作方式</h2>
 
 <!--
 MkDocs version : 1.0.4
-Build Date UTC : 2018-12-21 01:26:47
+Build Date UTC : 2018-12-22 02:52:07
 -->

search/search_index.json

@@ -2,122 +2,122 @@
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