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在 Python 中，可以使用 collections.OrderedDict 或 functools.lru_cache 来实现一个 LRU（最近最少使用）缓存。functools.lru_cache 是一个内置装饰器，可以直接用于缓存函数的结果。而如果你想实现一个自定义的 LRU 缓存，可以使用 collections.OrderedDict。
下面是使用 collections.OrderedDict 实现一个简单的 LRU 缓存的示例：
from collections import OrderedDict class LRUCache: def __init__(self, capacity: int): self.cache = OrderedDict() self.capacity = capacity def get(self, key: int) -> int: if key not in self.cache: return -1 else: self.cache.move_to_end(key) # 将访问的key移动到末尾 return self.cache[key] def put(self, key: int, value: int) -> None: if key in self.cache: self.cache.move_to_end(key) self.cache[key] = value if len(self.cache) > self.capacity: self.cache.popitem(last=False) # 弹出最左侧（最旧）的元素 # 使用示例 lru_cache = LRUCache(2) lru_cache.put(1, 1) lru_cache.put(2, 2) print(lru_cache.get(1)) # 返回 1 lru_cache.put(3, 3) # 移除键 2 print(lru_cache.get(2)) # 返回 -1 (未找到) lru_cache.put(4, 4) # 移除键 1 print(lru_cache.get(1)) # 返回 -1 (未找到) print(lru_cache.get(3)) # 返回 3 print(lru_cache.get(4)) # 返回 4 在这个实现中，LRUCache 类使用 OrderedDict 来保持插入元素的顺序。put 方法在插入新元素时，如果超过容量限制，则移除最旧的元素。get 方法在访问元素时，将其移动到末尾，以表示最近访问。
此外，如果你希望更方便地使用 LRU 缓存，可以直接使用 functools.lru_cache 装饰器。以下是一个示例：
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=2) def some_expensive_function(n): print(f"Computing {n}") return n * n # 使用示例 print(some_expensive_function(2)) # 输出 "Computing 2" 和 4 print(some_expensive_function(3)) # 输出 "Computing 3" 和 9 print(some_expensive_function(2)) # 直接输出 4，不会打印 "Computing 2" print(some_expensive_function(4)) # 输出 "Computing 4" 和 16 print(some_expensive_function(3)) # 再次计算 3，因为之前的结果已被移除 使用 lru_cache 装饰器，可以轻松为函数添加缓存功能，并且不需要手动管理缓存的逻辑。maxsize 参数指定了缓存的最大容量。
