package lfu

import (
	"cache"
	"container/heap"
)

// lfu
// @Description:LFU，即最少使用，也就是淘汰缓存中访问频率最低的记录。
// LFU 认为，如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高。
// LFU 的实现需要维护一个按照访问次数排序的队列，每次访问，访问次数加 1，队列重新排序，淘汰时选择访问次数最少的即可
// 利用最小堆属性对访问次数排序实现
type lfu struct {
	// 缓存最大容量
	maxBytes int
	// 当一个 entry 从缓存中移除时调用该回调函数，默认为 nil
	onEvicted func(key string, value any)
	//已使用的字节数，只包括值，key 不算
	usedBytes int
	queue     *queue
	cache     map[string]*entry
}

func New(maxBytes int, onEvicted func(key string, value any)) cache.Cache {
	q := make(queue, 0, 1024)
	return &lfu{
		maxBytes:  maxBytes,
		onEvicted: onEvicted,
		queue:     &q,
		cache:     make(map[string]*entry),
	}
}

func (l *lfu) Set(key string, value any) {
	if e, ok := l.cache[key]; ok {
		l.usedBytes = l.usedBytes - cache.CalcLen(e.value) + cache.CalcLen(value)
		l.queue.update(e, value, e.weight+1)
	} else {
		en := &entry{key: key, value: value}
		//利用堆特性实现排序
		heap.Push(l.queue, en)
		l.cache[key] = en
		l.usedBytes += en.Len()
		if l.maxBytes > 0 && l.usedBytes > l.maxBytes {
			l.removeElement(heap.Pop(l.queue))
		}
	}
}

func (l *lfu) Get(Key string) any {
	if e, ok := l.cache[Key]; ok {
		l.queue.update(e, e.value, e.weight+1)
		return e.value
	}
	return nil
}

func (l *lfu) Del(Key string) {
	if e, ok := l.cache[Key]; ok {
		heap.Remove(l.queue, e.index)
	}
}

func (l *lfu) DelOldest() {
	if l.queue.Len() == 0 {
		return
	}
	l.removeElement(heap.Pop(l.queue))
}

func (l *lfu) Len() int {
	return l.queue.Len()
}

func (l *lfu) removeElement(x any) {
	if x == nil {
		return
	}
	en := x.(*entry)
	delete(l.cache, en.key)
	l.usedBytes -= en.Len()
	if l.onEvicted != nil {
		l.onEvicted(en.key, en.value)
	}
}