lru页面淘汰算法

① lru算法是什么呢

LRU算法是最少使用页面置换算法（Least Recently Used），首先置换近期最长时间以来没被访问的页面，是为虚拟页式存储管理服务的。

LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。

LRU原理

该思想最初用于计算机操作系统中，内存中的容量较有限，为了能更加合理的利用内存中的性能，对用户的使用作出假设，最近最少使用的越不重要，最近使用的越有可能使用到，使得该元素更容易获取到。

如果元素当前容量超过了内存最大容量，则需要删除掉最近最少使用的元素。在其之后，许多缓存及许多分布式系统都采用才思想。

② 描述几个常用的页面转换(淘汰)算法基本原理

某虚拟存储系统采用最近最少使用（LRU）页面淘汰算法，假定系统为每个作业分配3个页面的主存空间，其中一个页面用用来存放程序。现有某作业的部分语句如下：
Var A:Array[1...150,1...100] of integer；
i,j:interger;
for i=1 to 150 do
for j=1to 100 do a [i,,j]=0;
设每个页面可存放150个证书变量，变量i，j放在程序页中。初始时，程序及变量i，j已经在内存，其余两页为空，举证A按行序存放。在上述程序片段执行过程中，公产生（ ）次缺页中断。

每页可以放150变量，而二维数组按行存储，所以数组三行可以存入两页中，150行存入100页中。循环也是按行操作，也就是每页中的变量依次处理，各页都在全处理完成后转入下一页处理（缺页中断），每页只会发生一次缺页中断，所以缺页中断数为100。
程序段所在页一直使用，所以在LRU算法中不会被淘汰。另外两个页面在一段时间内只会使用一个页面，直到它里面的变量全处理完成，所以淘汰算法会淘汰另外一页用以装入新页，故不会造成额外的缺页。

③ lru算法是什么

是一种缓存淘汰策略。计算机的缓存容量有限，如果缓存满了就要删除一些内容，给新内容腾位置。大家肯定希望删掉哪些没什么用的缓存，而把有用的数据继续留在缓存里，方便之后继续使用。

计算机（computer）俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。

由硬件系统和软件系统所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机。可分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机五类，较先进的计算机有生物计算机、光子计算机、量子计算机等。

发展历史

计算工具的演化经历了由简单到复杂、从低级到高级的不同阶段，例如从“结绳记事”中的绳结到算筹、算盘计算尺、机械计算机等。它们在不同的历史时期发挥了各自的历史作用，同时也启发了现代电子计算机的研制思想。

1889年，美国科学家赫尔曼·何乐礼研制出以电力为基础的电动制表机，用以储存计算资料。

④ LRU 缓存淘汰算法

当要缓存某个数据的时候，先在链表中查找这个数据。如果没有找到，则直接将数据放到链表的尾部；如果找到了，我们就把它移动到链表的尾部，然后淘汰头部数据。

因为查找数据需要遍历链表，所以单纯用链表实现的 LRU 缓存淘汰算法的时间复杂很高，是 O(n)。如果我们将散列表和双向链表两种数据结构组合使用，可以将这三个操作的时间复杂度都降低到 O(1)。

因为我们的散列表是通过链表法解决散列冲突的，所以每个结点会在两条链中。一个链是刚刚我们提到的双向链表，另一个链是散列表中的拉链。前驱和后继指针是为了将结点串在双向链表中，hnext 指针是为了将结点串在散列表的拉链中。

这整个过程涉及的查找操作都可以通过散列表来完成。其他的操作，比如删除头结点、链表尾部插入数据等，通过双向链表都可以在 O(1) 的时间复杂度内完成。所以，这三个操作的时间复杂度都是 O(1)。

至此，我们就通过散列表和双向链表的组合使用，实现了一个高效的、支持 LRU 缓存淘汰算法的缓存系统原型。

散列表中数据是经过散列函数打乱之后无规律存储的，但是 LinkedHashMap可以 做到按照数据的插入顺序来存储。

每次调用 put() 函数，往 LinkedHashMap 中添加数据的时候，都会将数据添加到链表的尾部，再次将键值为 3 的数据放入到 LinkedHashMap 的时候，会先查找这个键值是否已经有了，然后，再将已经存在的 (3,11) 删除，并且将新的 (3,26) 放到链表的尾部，访问到 key 为 5 的数据的时候，我们将被访问到的数据移动到链表的尾部。

所以按照访问时间排序的 LinkedHashMap 本身就是一个支持 LRU 缓存淘汰策略的缓存系统。

散列表这种数据结构虽然支持非常高效的数据插入、删除、查找操作，但是散列表中的数据都是通过散列函数打乱之后无规律存储的。也就说，它无法支持按照某种顺序快速地遍历数据。如果希望按照顺序遍历散列表中的数据，那我们需要将散列表中的数据拷贝到数组中，然后排序，再遍历。

因为散列表是动态数据结构，不停地有数据的插入、删除，所以每当我们希望按顺序遍历散列表中的数据的时候，都需要先排序，那效率势必会很低。为了解决这个问题，我们将散列表和链表（或者跳表）结合在一起使用。

⑤ lru算法是什么

是一种缓存淘汰策略。计算机的缓存容量有限，如果缓存满了就要删除一些内容，给新内容腾位置。大家肯定希望删掉哪些没什么用的缓存，而把有用的数据继续留在缓存里，方便之后继续使用。

LRU缓存淘汰算法就是一种常用策略，也就是说认为最近使用过的数据应该是是“有用的”，很久都没用过的数据应该是无用的，内存满了就优先删那些很久没用过的数据。

LRU-K原理

LRU-K中的K代表最近使用的次数，因此LRU可以认为是LRU-1。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的问题，其核心思想是将“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”。

相比LRU，LRU-K需要多维护一个队列，用于记录所有缓存数据被访问的历史。只有当数据的访问次数达到K次的时候，才将数据放入缓存。当需要淘汰数据时，LRU-K会淘汰第K次访问时间距当前时间最大的数据。

⑥ 最佳页面淘汰算法是怎样计算的

1;
50%指令顺序执行
2;25%指令均匀散步在前地址部分
3;25%指令均匀散步在后地址部分
题目中选用:命中率=1-页面失败次数(只选用2的幂次)/叶地址流长度
算法:opt
fifo
rlu(定义)(至少用两个算法)程序流程图开始:产生给定长度符合假定的指令地址流->为每一个指令地址的成对应的访问页号->置初算size=1~8(1,2,4,8)(页面大上)实存
=4~32(4,8,16,32)->输入淘汰算法->A->ALG=FIFO(OR)(LRU)->FIFO->用FIFO计算命中率->用LRU计算命中率->输出结果->结束算法定义:理想淘汰算法--最佳页面算法(OPT)
淘汰以后不再需要的或最远的将来才会用到的页面
先进先出页面淘汰算法(FIFO)
选择在内存中驻留时间最长的页并淘汰之
最近最少使用页面淘汰算法(LRU)
选择最后一次访问时间距离当前时间最长的一页并淘汰之即淘汰没有使用的时间最长的页.

⑦ lru页面置换算法是什么

用双向链表和哈希表来实现。

LRU算法的提出，是基于这样一个事实：在前面几条指令中使用频繁的页面很可能在后面的几条指令中频繁使用。

反过来说，已经很久没有使用的页面很可能在未来较长的一段时间内不会被用到。这个，就是着名的局部性原理——比内存速度还要快的cache，也是基于同样的原理运行的。因此，只需要在每次调换时，找到最近最少使用的那个页面调出内存。这就是LRU算法的全部内容。

一种LRU近似算法是最近未使用算法。

它在存储分块表的每一表项中增加一个引用位，操作系统定期地将它们置为0。当某一页被访问时，由硬件将该位置1。过一段时间后，通过检查这些位可以确定哪些页使用过，哪些页自上次置0后还未使用过。就可把该位是0的页淘汰出去，因为在之前最近一段时间里它未被访问过。

以上内容参考：网络-页面置换算法

⑧ lru 淘汰算法

最佳算法（OPT算法）

当需要淘汰一个内存页面时，这种算法力图选择该进程内存各个页面中永远不再需要的页，若找不到，则选择最久以后才会用到的页。这种算法有最小的缺页率。问题是它需要知道运行进程今后的整个访问踪迹，这往往难以做到，因而它只有理论上的意义。

先进先出算法（FIFO算法）

FIFO算法维护一个先进先出队列，队列长度为分配给这个进程的页面数M。开始时队列是空的，装入进程的第一页即可启动运行，当访问到某个不在内存的页面时，把它从辅存调入，加入FIFO队列的尾部。

最久未使用淘汰算法（LRU算法）

LRU（least recently used）算法维护一个后进先出栈，栈大小为分配给这个进程的页面数M。开始时栈是空的，装入进程的第一页即可启动运行，当访问到某个不在内存的页面时，把它从辅存调入，加入栈顶。

FIFO和LRU算法的例子：http://osjx.8100988.net/LWR/RAM/HLM/FIFOsf.HTM

CLOCK算法

又叫NRU（Not Recently Used）算法，NRU又名近似的LRU置换算法。
当一存储块中的页面访问时，其相应的“页面访问”位由硬件自动置“1”，而由页面管理体制软件周期性地（设周期为T，其值通常为几百毫秒），把所有的页面访问位重新置为“0”。这样，在时间T内，某些被访问的页面，其对应的访问位为“1”而未访问的页面，其对应的访问位为“0”。查寻页面访问位为“0”的页面。在查找过程中，那些被访问的页所对应的访问位被重新置为“0”。由此可见，实际上这种近似LRU算法，已经退化成一种“最近不用”的算法NRU（Not Recently Used）。

CLOCK算法的例子：http://www.cskaoyan.com/thread-4898-1-1.html

其实这个问题我也不太会，去临时查的资料，第一个例子是我自己算的，不知道我理解得对不对；如果有错误的地方还请指正，共同进步~其他的算法的例子我都给了链接，你自己去看吧。

⑨ 数据库LRU 页面淘汰算法

饿，LRU 最近最久未使用算法

当前页面内容：
页面一 2 2 2 1 1 1 4

页面二 3 3 3 5 5 5

页面三 2 2 2 2 2

页面访问顺序 2 3 2 1 5 2 4 .............
缺 缺 缺 缺 缺 不缺 缺
注意这步 和下面那步

这只是个算法，和数据库之类的没关系

我晕 ，几行内容咋对不上，我编辑时是正常的