Lru算法

最新推荐文章于 2022-03-26 21:13:28 发布
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最近最少使用

1，最新插入的数据，或者最近被访问的数据，要在链表头部

2，如果链表满了那么清除最末端数据

java内部使用LinkedHashMap存储了存储元素的顺序只需重写removeEldestEntry用于移除最不常用的数据


参考 http://flychao88.iteye.com/blog/1977653

参考 https://blog.youkuaiyun.com/elricboa/article/details/78847305

lru调度算法例题_FIFO调度算法和LRU算法
weixin_39626131的博客
12-22 2092
微信公众号关注我，更多计算机知识告诉你！一.理论FIFO：先进先出调度算法LRU：最近最久未使用调度算法两者都是缓存调度算法，经常用作内存的页面置换算法。打一个比方，帮助你理解。你有很多的书，比如说10000本。由于你的书实在太多了，你只能放在地下室里面。你看书的时候不会在地下室看书，而是在书房看书。每次，你想看书都必须跑到地下室去找出来你想看的书，然后抱回来放到书桌上，之后才开始看。还有就是，有...
c语言实现的LRU算法
04-04
在C语言中实现LRU算法，需要理解数据结构和算法的基础知识，以及如何在C语言中有效地管理内存。 首先，LRU算法的核心是数据结构的选择。通常使用双向链表来存储数据，因为双向链表允许我们快速地插入和删除元素，...
lru调度算法例题_lru算法(lru算法及例题讲解)
weixin_39866974的博客
01-27 1765
lru算法参考例子如下： include using namespace std; int ans[1000]；//存放原序列 int block[1000]；//机器分给程序的内存块 int num[1000]；//每个页面在内存中待的时间 int .LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。LRU算法的提出，是基于这样一个事实...
贪心算法几个经典例子_嵌入式必会！C语言最常用的贪心算法就这么被攻略了...
weixin_39767124的博客
11-23 3141
01基本概念贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是，贪心算法不是对所有问题都...
lru调度算法例题_FIFO 和 LRU 调度算法
weixin_39815456的博客
12-22 2037
在一个采用页式虚拟存储管理的系统中(字地址序列、页号、块号均从零开始编址)，有一用户作业，它依次要访问的字地址序列是：15,128,300,388,246,402,223,142,360,267，若该作业的第3页已经装入主存，现分配给该作业的主存共300字，页的大小为100字，请回答下列问题：(1)按FIFO调度算法的缺页率为多少？依次淘汰的页号分别是什么？(2)按LRU调度算法却也率为多少？依次...
LRU算法及例题讲解
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xiao_Mrs_li的博客
04-05 4万+
概念： LRU（least recently used)是将近期最不会访问的数据给淘汰掉，其实LRU是认为最近被使用过的数据，那么将来被访问的概率也多，最近没有被访问，那么将来被访问的概率也比较低“，其实这个并不是正确的，但是因为LRU算法简单，存储空间没有被浪费，所以还是用的比较广泛的。 LRU原理： LRU一般采用链表的放缓死实现，便于快速移动数据位置。网
东南大学操作系统实验——实现LRU算法及其近似算法
06-30
LRU算法是一种常见的虚拟内存管理策略，它根据页面的使用历史来决定替换哪个页面。当内存中的页面被新页面占用时，LRU算法会优先淘汰最近最久未使用的页面。 实验内容包括实现LRU算法的两种不同变体：计数器实现和...
Java实现LRU算法.zip
11-13
在操作系统中，当内存不足以容纳所有活动页面时，LRU算法会选择最近最久未使用的页面进行淘汰，以腾出空间加载新的页面。 在Java中实现LRU算法，通常会使用数据结构如HashMap或LinkedHashMap来存储页面及其访问信息...
Python实现LRU算法的2种方法
09-21
在Python中，我们可以使用不同的方式来实现LRU算法，主要介绍两种方法：使用`collections.OrderedDict`和使用`dict`与`list`的组合。 ### 方法一：使用`collections.OrderedDict` `collections.OrderedDict` 是...
操作系统之LRU算法（java）（csdn）————程序.pdf
12-05
操作系统之LRU算法（Java） LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法是一种常用的页面置换算法，用于操作系统中管理内存页面。该算法的基本思想是：当进程在 CPU 上运行时，如指令中涉及逻辑地址时，操作系统...
LRU算法的实现
05-07
近期最少使用算法
LRU页面置换算法实现
05-09
LRU页面置换算法实现 一请求分页存储系统,进程P共有5页,访问串为3,2,1,0,3,2,4,3,2,1,0,4,试采用LRU算法和LFU算法分析,当分配页面数为3时,发生的缺页中断次数
操作系统LRU页面置换算法 C语言程序
05-25
操作系统LRU页面置换算法 C语言程序 数组实现 简单，清晰且实用，
操作系统页面置换算法例题
10-11
操作系统页面置换算法例题,看了这里面的例题后，你将发现操作系统页面置换算法不再是问题了。
lru调度算法例题_FIFO、LRU、OPT页面调度算法及样例
weixin_39816024的博客
12-22 2223
网上非常多介绍3种页面置换算法的样例和过程是不对的， 本文依据《操作系统概念》第七版对三种算法做介绍，并给出正确的样例以验证算法。一、FIFO先进先出页面置换算法，创建一个FIFO队列来管理内存中的全部页。在计算缺页率的时候最好把每一次页面调度的队列写出来，这样不easy出错。以下举例说明：如果页帧为3，引用串为：7，0，1，2，0。3，0，4，2页面走向：7。0。1，2。0，3。0，4，2。--...
lru调度算法例题_关于调度算法-例题解析
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01-27 2974
【例1】下表给出作业l，2，3的提交时间和运行时间。采用先来先服务调度算法和短作业优先调度算法，试问作业调度次序和平均周转时间各为多少？(时间单位：小时，以十进制进行计算。)作业号提交时间运行时间1230.00.41.08.04.01.0分析　　解这样的题关键是要根据系统采用的调度算法，弄清系统中各道作业随时间的推进情况。我们用一个作业执行时间图来形象地表示作业的执行情况，帮助我们理解此题。采用先...
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11-29 304
在学操作系统的时候，会接触到页面缓存调度算法。缓存不可能是无限大的，所以会涉及到一些置换策略，来保证缓存的命中率。常见的有：FIFO、LRU、LFU策略等。缓存置换算法1、LRU(Least Recently Used ，最近最少使用)算法根据数据的最近访问记录来淘汰数据，其原理是如果数据最近被访问过，将来被访问的几概率相对比较高，最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细具体算法如下：1. 新...
团灭LeetCode！Alibaba技术官甩出的大师级算法宝典真的太香了！
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前言： 说到算法，相信每一个程序员和接触过程序员的朋友都不会陌生，直到现在算法一直占着面试必问的地位，而算法面试也仍是当前最适合公司筛选程序员的方法之一，在阿里，字节跳动、华为等公司带动下，无论是求职者还是面试官，都逐渐认识到算法面试其实是相对高效、准确且公平的筛选机制，可能你会觉得算法面试有几个实际工作中用到的，不过是“面试造火箭，工作拧螺丝”罢了，那我想说你并没有认识到算法面试的真正目的。 说简单点，算法面试就是为了筛选出足够聪明要么足够勤奋的人，在一个算法题中，不仅考察你的沟通能力，你的逻辑思维能
题解LRU算法
qq_47938856的博客
03-26 1996
LRU算法，最久未被使用算法，有一个固定大小的cache，当装不下任务的时候，就会选取，最久未被使用过的任务，进行淘汰。对于LRU要求有如下： 1，查找和删除都是O1级别的，O1级别立马就想到了hash表结构，满足这个要求。 2，要求把使用过的任务安放起来，用的时候，就去寻找，这个想到了用链表来实现。 实际上java中提供了这两种结构的结合题，这就是LinkedHashMap。用这种结构就能解决力扣上的LRU算法题，代码如下： class LRUCache { private int ca
LRU算法
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03-10
<think>嗯，用户想了解LRU算法的工作原理和实现方法。首先，我得回忆一下LRU的基本概念。LRU是Least Recently Used的缩写，也就是最近最少使用算法，常用于缓存淘汰策略。当缓存空间不足时，LRU会淘汰最久未被使用的数据。那它的核心思想应该是，如果一个数据最近被访问过，那么将来被访问的可能性也更高，所以应该保留下来，而长时间没被访问的则被移除。 接下来，我需要整理LRU的工作原理。可能要从访问顺序入手，比如每次访问一个数据，就把这个数据放到队列的前面，这样最近使用的在头部，最久未用的在尾部。当需要淘汰时，就移除尾部的数据。不过具体实现可能有不同的数据结构，比如链表或者哈希表加链表的组合。比如，使用双向链表来维护访问顺序，哈希表用来快速查找节点，这样可以在O(1)时间内完成访问和插入操作。 然后，用户可能想知道具体的实现步骤。比如，当访问一个数据时，如果存在，就把它移动到链表头部；如果不存在，就添加到头部，如果缓存满了，就删除尾部节点。然后，可能需要用代码示例来说明，比如用Python的话，可以用OrderedDict，或者自己实现双向链表和哈希表。不过要注意，Python中的OrderedDict在3.7之后默认是插入顺序，但每次访问元素时需要显式地移动到末尾，这样才能维护LRU的顺序。 另外，用户可能对LRU的变种感兴趣，比如LRU-K，它考虑最近K次访问的情况，或者时间窗口的LRU。还有应用场景，比如数据库缓存、页面置换算法等。可能还需要提到LRU的优缺点，比如实现相对简单，但在某些访问模式下可能不够高效，比如扫描大量数据时，可能导致缓存命中率下降。 用户提供的引用资料里提到了LRU及其变种的原理，Java中的实现，以及和LFU的比较。可能需要引用这些资料中的内容，比如LRU的实现思路，哈希表加双向链表的结构，以及具体操作步骤。同时，用户可能需要了解如何分析LRU的性能，比如时间复杂度，空间复杂度，以及实际应用中的优化方法，比如使用伪节点来简化链表操作，或者调整缓存大小策略。 在生成相关问题的时候，应该考虑用户可能的后续疑问，比如LRU和LFU的区别，如何实现高效的LRU，或者在分布式系统中的LRU应用。此外，可以提到LeetCode上的相关题目，比如LRU缓存机制的实现题，帮助用户实践。 最后，确保回答结构清晰，分点讲解原理、实现步骤、代码示例、变种和应用场景，并正确引用提供的参考资料。要注意使用中文，数学表达式用$...$格式，独立公式用$$...$$，同时检查LaTeX语法是否正确。代码部分用Python示例，展示如何用OrderedDict实现，或者手动实现双向链表和哈希表的结合。</think>### LRU算法详解及其实现方式 #### 一、核心原理 LRU（Least Recently Used）算法的核心思想是：**淘汰最久未被访问的数据**。它基于局部性原理，认为最近被访问过的数据未来更可能被使用。算法通过维护数据访问的时间顺序实现淘汰机制[^1][^2]。 #### 二、实现步骤 1. **数据结构选择** - 使用**双向链表**维护访问顺序：头部存放最新访问的数据，尾部存放最久未访问的数据 - 使用**哈希表**实现$O(1)$时间复杂度查询，键为数据标识，值为链表节点指针 $$ \text{缓存结构} = (\text{哈希表}, \text{双向链表}) $$ 2. **操作逻辑** - **访问数据**时： - 若存在，将节点移动到链表头部 - 若不存在，创建新节点插入头部 - 触发淘汰检查 - **淘汰机制**： - 当缓存达到容量上限，删除链表尾部节点 #### 三、Python代码实现（手动实现） ```python class DLinkedNode: def __init__(self, key=0, value=0): self.key = key self.value = value self.prev = None self.next = None class LRUCache: def __init__(self, capacity: int): self.cache = {} self.capacity = capacity self.head, self.tail = DLinkedNode(), DLinkedNode() self.head.next = self.tail self.tail.prev = self.head def _add_node(self, node): node.prev = self.head node.next = self.head.next self.head.next.prev = node self.head.next = node def _remove_node(self, node): prev = node.prev new = node.next prev.next = new new.prev = prev def _move_to_head(self, node): self._remove_node(node) self._add_node(node) def get(self, key: int) -> int: if key not in self.cache: return -1 node = self.cache[key] self._move_to_head(node) return node.value def put(self, key: int, value: int) -> None: if key in self.cache: node = self.cache[key] node.value = value self._move_to_head(node) else: if len(self.cache) >= self.capacity: tail = self.tail.prev self._remove_node(tail) del self.cache[tail.key] new_node = DLinkedNode(key, value) self.cache[key] = new_node self._add_node(new_node) ``` #### 四、关键优化与变种 1. **LRU-K算法** 记录最近$K$次访问历史，减少偶发访问对缓存的影响[^3] 2. **时间窗口优化** 限定统计访问记录的时间范围，适用于流量突增场景 3. **预取机制** 结合访问模式预测即将访问的数据 #### 五、应用场景 1. 数据库查询缓存 2. Web服务器缓存静态资源 3. CPU缓存替换策略 4. 浏览器页面缓存（如Chrome的Back/Forward缓存） : LRU算法及其变种算法原理分析 : java数据结构与算法总结(三十五) : LRU LFU概念、底层原理及其实现
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