LRU驱逐策略在这种情况下为什么比随机策略效率低？

这种情况指的是缓存大小非常小，如果使用LRU驱逐策略，会反复从缓存中删除最近被访问的元素，增加了CPU的负担，降低效率，因为每个元素的标记都必须更新。相反，随机策略不需要维护最近使用的元素的顺序，因此可以更加高效地工作。

示例代码：

LRU驱逐策略：

from collections import OrderedDict

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.cache = OrderedDict()

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.cache:
            return -1
        self.cache.move_to_end(key)
        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)

随机策略：

import random

class RandomCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}

    def get(self, key: int) -> int:
        return self.cache.get(key, -1)

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if len(self.cache) == self.capacity and key not in self.cache:
            rand_key = random.choice(list(self.cache.keys()))
            del self.cache[rand_key]
        self.cache[key] = value