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package lfu
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import (
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"cache"
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"container/heap"
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)
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// lfu
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// @Description:LFU，即最少使用，也就是淘汰缓存中访问频率最低的记录。
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// 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。
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// 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
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// 利用最小堆属性对访问次数排序实现
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type lfu struct {
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// 缓存最大容量
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maxBytes int
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// 当一个 entry 从缓存中移除时调用该回调函数，默认为 nil
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onEvicted func(key string, value any)
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//已使用的字节数，只包括值，key 不算
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usedBytes int
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queue *queue
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cache map[string]*entry
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}
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func New(maxBytes int, onEvicted func(key string, value any)) cache.Cache {
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q := make(queue, 0, 1024)
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return &lfu{
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maxBytes: maxBytes,
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onEvicted: onEvicted,
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queue: &q,
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cache: make(map[string]*entry),
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}
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}
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func (l *lfu) Set(key string, value any) {
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if e, ok := l.cache[key]; ok {
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l.usedBytes = l.usedBytes - cache.CalcLen(e.value) + cache.CalcLen(value)
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l.queue.update(e, value, e.weight+1)
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} else {
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en := &entry{key: key, value: value}
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//利用堆特性实现排序
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heap.Push(l.queue, en)
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l.cache[key] = en
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l.usedBytes += en.Len()
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if l.maxBytes > 0 && l.usedBytes > l.maxBytes {
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l.removeElement(heap.Pop(l.queue))
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}
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}
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}
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func (l *lfu) Get(Key string) any {
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if e, ok := l.cache[Key]; ok {
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l.queue.update(e, e.value, e.weight+1)
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return e.value
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}
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return nil
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}
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func (l *lfu) Del(Key string) {
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if e, ok := l.cache[Key]; ok {
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heap.Remove(l.queue, e.index)
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}
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}
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func (l *lfu) DelOldest() {
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if l.queue.Len() == 0 {
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return
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}
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l.removeElement(heap.Pop(l.queue))
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}
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func (l *lfu) Len() int {
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return l.queue.Len()
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}
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func (l *lfu) removeElement(x any) {
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if x == nil {
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return
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}
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en := x.(*entry)
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delete(l.cache, en.key)
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l.usedBytes -= en.Len()
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if l.onEvicted != nil {
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l.onEvicted(en.key, en.value)
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}
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}
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