LRU是Least Recently Used最近最少使用算法
lru近似淘汰算法
lru近似淘汰算法1.引言1.1 概述近似淘汰算法是一种用于缓存管理的重要技术，其中最受欢迎和广泛使用的算法之一就是LRU（Least Recently Used）算法。
LRU算法的基本原理是根据最近使用的时间来决定何时淘汰掉缓存中的数据。
在计算机科学领域，缓存是一种用于存储临时数据的高速存储器。
由于其读写速度快、响应时间低等特点，缓存被广泛应用于各种系统中，如操作系统、数据库系统和网络应用等。
然而，缓存的大小是有限的，所以当缓存已满时，就需要采取一种淘汰策略来替换掉一部分旧的数据，以便为新的数据腾出空间。
LRU算法的思想是，当需要淘汰数据时，选择最近最久未使用的数据进行替换。
其基本操作是通过维护一个用于排序访问顺序的链表或者双向队列来实现的。
每当访问一个数据时，该数据就会被移动到链表的头部或者队列的头部，以表示这是最近被使用的数据。
当需要淘汰数据时，只需要将链表或者队列的尾部数据替换掉即可。
LRU近似淘汰算法相比于其他淘汰策略具有一些独特的优势。
首先，LRU算法能够充分利用最近的访问模式，因此能够相对准确地判断哪些数据是频繁访问的。
其次，LRU算法具有较高的缓存命中率，即能够更有效地将经常访问的数据保留在缓存中，从而提高系统的性能和响应速度。
另外，LRU算法的实现相对简单，容易理解和调试，因此广泛应用于实际系统中。
综上所述，本文将对LRU近似淘汰算法进行详细的介绍和探讨。
首先，将解释LRU算法的原理和基本操作。
然后，将探讨LRU近似淘汰算法相比其他淘汰策略的优势和适用性。
最后，将总结该算法的重要性和应用前景。
通过对LRU近似淘汰算法的深入理解，我们能够更好地应用该算法来提升系统的性能和效率。
文章结构部分的内容可以按照以下方式来撰写：1.2 文章结构本文将按照以下结构来展开介绍LRU近似淘汰算法：第一部分为引言，旨在概述本文的背景和目的。
首先，我们将对LRU 算法进行简要介绍，阐述其原理和应用场景。
cache的lru 算法和plru算法
cache的lru 算法和plru算法LRU（Least Recently Used）算法和PLRU（Pseudo-Least Recently Used）算法是常用于缓存系统中的两种替换策略。
缓存是计算机系统中的重要组成部分，它用于临时存储常用数据，以提高系统的性能和响应速度。
LRU算法和PLRU算法能够有效地管理缓存中的数据，优化缓存的使用和替换，从而提高系统的效率。
LRU算法是一种基于时间局部性原理的替换策略。
它的基本思想是，当需要替换缓存中的数据时，选择最近最少使用的数据进行替换。
具体实现方式是通过维护一个访问时间的队列，每当数据被访问时，将其移动到队列的末尾。
当缓存满时，将队列头部的数据替换出去。
这样，最近最少使用的数据就会被优先替换，从而保证了缓存中的数据都是被频繁访问的。
然而，LRU算法的实现需要维护一个访问时间队列，当缓存的大小较大时，这个队列会占用较大的内存空间。
为了解决这个问题，PLRU算法应运而生。
PLRU算法是一种基于二叉树的替换策略，它通过使用多个位来表示缓存中数据的访问情况。
具体来说，PLRU 算法将缓存中的数据按照二叉树的形式组织起来，每个节点代表一个数据块。
当需要替换数据时，PLRU算法会根据节点的位状态来确定替换的路径，最终找到最久未被访问的数据进行替换。
相比于LRU算法，PLRU算法的优势在于它不需要维护一个访问时间队列，从而减少了内存开销。
而且，PLRU算法的查询和更新操作都可以在O(1)的时间复杂度内完成，具有较高的效率。
然而，PLRU算法的实现相对复杂，需要使用位运算等技术，对硬件的要求较高。
在实际应用中，选择LRU算法还是PLRU算法需要根据具体的场景和需求来决定。
如果缓存的大小较小，内存开销不是主要问题，那么可以选择LRU算法。
而如果缓存的大小较大，对内存的消耗比较敏感，那么可以选择PLRU算法。
另外，还可以根据实际情况结合两种算法的优点，设计出更加高效的替换策略。
LRU和LFU的区别和使用场景
LRU和LFU的区别和使⽤场景以下的讨论实现都是奔着O(1)时间复杂度LRULRU（Least recently used，最近最少使⽤）算法根据数据的历史访问记录来进⾏淘汰数据，其核⼼思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的⼏率也更⾼”。
LRU 总体上是这样的，最近使⽤的放在前边（最左边），最近没⽤的放到后边（最右边），来了⼀个新的数，如果内存满了，把旧的数淘汰掉(最右边)，那位了⽅便移动数据，我们肯定不能考虑⽤数组，呼之欲出，就是使⽤链表了，解决⽅案：链表（处理新⽼关系）+ 哈希（查询在不在），LRU 缓存算法的核⼼数据结构就是哈希链表，双向链表和哈希表的结合体。
这个数据结构长这样：1、通常会⽤来做缓存的算法当缓存被填满时，它应该删除最近最少使⽤的项⽬。
1.JDK⾃带的LinkHashMap实现public class LRUCache{int capacity;Map<Integer, Integer> map;public LRUCache(int capacity) {this.capacity = capacity;map = new LinkedHashMap<>();}public int get(int key) {if (!map.containsKey(key)) {return -1;}// 先删除旧的位置，再放⼊新位置Integer value = map.remove(key);map.put(key, value);return value;}public void put(int key, int value) {if (map.containsKey(key)) {map.remove(key);map.put(key, value);return;}map.put(key, value);// 超出capacity，删除最久没⽤的,利⽤迭代器删除第⼀个if (map.size() > capacity) {map.remove(map.entrySet().iterator().next().getKey());}}}View Code2.Map+双向联表实现package com.mashibing.leetcode.link;import java.util.HashMap;import java.util.Map;public class LRUCache3HeadTail {private int capacity;private Map<Integer, ListNode> map; //key->nodeprivate ListNode head; // dummy headprivate ListNode tail; // dummy tailpublic LRUCache3HeadTail(int capacity) {this.capacity = capacity;map = new HashMap<>();head = new ListNode(-1, -1);tail = new ListNode(-1, -1);head.next = tail;tail.pre = head;}public int get(int key) {if (!map.containsKey(key)) {return -1;}ListNode node = map.get(key);// 先删除该节点，再接到头部node.pre.next = node.next;node.next.pre = node.pre;moveToHead(node);return node.val;}public void put(int key, int value) {// 直接调⽤这边的get⽅法，如果存在，它会在get内部被移动到尾巴，不⽤再移动⼀遍,直接修改值即可if (get(key) != -1) {map.get(key).val = value;return;}// 若不存在，new⼀个出来,如果超出容量，把尾去掉ListNode node = new ListNode(key, value);map.put(key, node);moveToHead(node);if (map.size() > capacity) {map.remove(tail.pre.key);tail.pre = tail.pre.pre;tail.pre.next = tail;}}// 把节点移动到头部private void moveToHead(ListNode node) {node.next = head.next;head.next = node;node.next.pre = node;node.pre = head;}// 定义双向链表节点private class ListNode {int key;int val;ListNode pre;ListNode next;public ListNode(int key, int val) {this.key = key;this.val = val;pre = null;next = null;}}}View Code2、也可以作为负载均衡的算法每次使⽤了每个节点的时候，就将该节点放置在最后⾯(做缓存时放在前⾯)，这样就保证每次使⽤的节点都是最近最久没有使⽤过的节点。
lru 页面置换算法
LRU 页面置换算法1. 简介LRU（Least Recently Used）页面置换算法是一种常用的操作系统内存管理算法，用于在内存不足时决定哪些页面应该被置换出去以腾出空间给新的页面。
LRU算法基于一个简单的原则：最近最少使用的页面应该被置换。
在计算机系统中，内存是有限的资源，而运行程序所需的内存可能超过可用内存大小。
当系统发现没有足够的空闲内存来加载新页面时，就需要选择一些已经在内存中的页面进行替换。
LRU算法就是为了解决这个问题而设计的。
2. 原理LRU算法基于一个简单的思想：如果一个页面最近被访问过，那么它将来可能会再次被访问。
相反，如果一个页面很久没有被访问过，那么它将来可能不会再次被访问。
根据这个思想，LRU算法将最近最少使用的页面置换出去。
具体实现上，可以使用一个数据结构来记录每个页面最近一次被访问的时间戳。
当需要替换一页时，选择时间戳最早（即最久未访问）的页面进行替换即可。
3. 实现方式LRU算法的实现可以基于多种数据结构，下面介绍两种常见的实现方式。
3.1 使用链表一种简单的实现方式是使用一个双向链表来记录页面的访问顺序。
链表头部表示最近访问过的页面，链表尾部表示最久未被访问过的页面。
每当一个页面被访问时，将其从原位置移动到链表头部。
当需要替换一页时，选择链表尾部的页面进行替换。
这种实现方式的时间复杂度为O(1)，但空间复杂度较高，为O(n)，其中n为内存中可用页面数。
class Node:def __init__(self, key, value):self.key = keyself.value = valueself.prev = Noneself.next = Noneclass LRUCache:def __init__(self, capacity):self.capacity = capacityself.cache = {}self.head = Node(0, 0)self.tail = Node(0, 0)self.head.next = self.tailself.tail.prev = self.headdef get(self, key):if key in self.cache:node = self.cache[key]self._remove(node)self._add(node)return node.valueelse:return -1def put(self, key, value):if key in self.cache:node = self.cache[key]node.value = valueself._remove(node)self._add(node)else:if len(self.cache) >= self.capacity:del self.cache[self.tail.prev.key] self._remove(self.tail.prev)node = Node(key, value)self.cache[key] = nodeself._add(node)def _remove(self, node):prev = node.prevnext = node.nextprev.next = nextnext.prev = prevdef _add(self, node):head_next = self.head.nextself.head.next = nodenode.prev = self.headnode.next = head_nexthead_next.prev = node3.2 使用哈希表和双向链表另一种实现方式是使用一个哈希表和一个双向链表。
伪lru替换算法 -回复
伪lru替换算法-回复伪LRU替换算法是一种用于在计算机操作系统中管理页面置换的算法。
LRU是“最近最久未使用”（Least Recently Used）的缩写，伪LRU则是一种近似于LRU的替换算法。
本文将详细解释伪LRU替换算法的原理和步骤，以及它在操作系统中的应用。
一、算法原理伪LRU替换算法是基于页面访问模式的思想设计的。
它模拟了LRU算法中的页面置换过程，但是通过使用一种更加高效的数据结构来实现，以减少算法的时间复杂度。
在LRU算法中，每个页面都有一个时间戳，表示它最后一次被访问的时间。
当需要替换页面时，算法会选择时间戳最久远的页面进行置换。
然而，为了实现这一功能，需要维护页面的访问时间戳，并且在每次访问页面时更新这个时间戳，这样算法的时间复杂度较高。
伪LRU算法通过使用二叉树来代替时间戳，来降低时间复杂度。
二叉树的每个节点都代表一个页面，通过比较节点的数值来判断页面是否为最近使用的页面。
根节点代表最近使用的页面，左子节点代表较旧的页面，右子节点代表更旧的页面。
当需要替换页面时，算法将选择树的最深的路径，并将该页面替换掉。
根据这个逻辑，伪LRU算法在维护树的过程中，只需要比较树的节点，不需要维护时间戳，从而减少了时间复杂度。
二、算法步骤伪LRU替换算法的步骤如下：1. 初始化：为每个页面分配一个二叉树节点，并初始化树的叶子节点为空。
2. 页面访问：当有页面被访问时，算法将按照以下步骤进行操作：a. 如果页面已经在树中，将该页面对应的节点标记为最近使用，然后转到步骤d。
b. 如果页面不在树中，需要进行页面置换。
首先，找到树中最深的非叶子节点的子路径。
这个子路径上的节点都是连续被访问的页面，而且这个子路径的深度大于等于树的高度的一半。
在这个子路径中，如果左子节点的深度大于右子节点的深度，将页面替换为左子节点所代表的页面，否则替换为右子节点。
然后将新访问的页面的节点标记为最近使用，转到步骤d。
lru页面置换算法例题详解
lru页面置换算法例题详解LRU（Least Recently Used）页面置换算法是一种常用的内存管理算法，其基本思想是：当内存空间不足时，优先淘汰最近最少使用的页面。
下面是一个LRU页面置换算法的详细例子：假设我们有3个物理块，当前内存中已经装入了页面1、页面2和页面3。
现在，我们按照顺序依次访问页面4、页面3、页面2、页面1、页面4、页面3、页面5和页面4，我们需要使用LRU算法来决定哪些页面应该被淘汰。
步骤1：装入页面4。
此时内存中有页面1、页面2、页面3和页面4，下一次访问时，将页面4标记为最近使用。
步骤2：访问页面3。
由于页面3在内存中，将其标记为最近使用。
步骤3：访问页面2。
同样，页面2也在内存中，将其标记为最近使用。
步骤4：访问页面1，内存已满，需要淘汰一个页面。
根据LRU算法，应该淘汰最久未使用的页面，即页面3。
因此，将页面1装入内存中，并标记为最近使用，同时将页面3淘汰。
步骤5：访问页面4，内存已满，需要淘汰一个页面。
根据LRU算法，应该淘汰最久未使用的页面，即页面2。
因此，将页面4装入内存中，并标记为最近使用，同时将页面2淘汰。
步骤6：访问页面3，内存已满，需要淘汰一个页面。
根据LRU算法，应该淘汰最久未使用的页面，即页面1。
因此，将页面3装入内存中，并标记为最近使用，同时将页面1淘汰。
步骤7：访问页面5，内存已满，需要淘汰一个页面。
根据LRU算法，应该淘汰最久未使用的页面，即页面1。
因此，将页面5装入内存中，并标记为最近使用，同时将页面1淘汰。
在上述过程中，我们按照LRU算法依次淘汰了页面3、页面2、页面1和页面1，最终实现了页面的置换。
缓存淘汰算法之FIFO
缓存淘汰算法之FIFO前段时间去⽹易⾯试，被这个问题卡住，先做总结如下：常⽤缓存淘汰算法FIFO类：First In First Out，先进先出。
判断被存储的时间，离⽬前最远的数据优先被淘汰。
LRU类：Least Recently Used，最近最少使⽤。
判断最近被使⽤的时间，⽬前最远的数据优先被淘汰。
LFU类：Least Frequently Used，最不经常使⽤。
在⼀段时间内，数据被使⽤次数最少的，优先被淘汰。
FIFO类先进先出※ FIFO原理：按照“先进先出（First In，First Out）”的原理淘汰数据实现：1. 新访问的数据插⼊FIFO队列尾部，数据在FIFO队列中顺序移动；2. 淘汰FIFO队列头部的数据；特点：>> 命中率命中率很低，因为命中率太低，实际应⽤中基本上不会采⽤。
>> 复杂度简单>> 代价实现代价很⼩※ Second Chance原理： FIFO改进版，如果被淘汰的数据之前被访问过，则给其第⼆次机会（Second Chance）实现：每个数据会增加⼀个访问标志位，⽤于标识此数据放⼊缓存队列后是否被再次访问过。
如上图，A是FIFO队列中最旧的数据，且其放⼊队列后没有被再次访问，则A被⽴刻淘汰；否则如果放⼊队列后被访问过，则将A移到FIFO 队列头，并且将访问标志位清除。
如果所有的数据都被访问过，则经过⼀次循环后就会按照FIFO的原则淘汰数据。
特点：>> 命中率命中率⽐FIFO⾼。
>> 复杂度与FIFO相⽐，需要记录数据的访问标志位，且需要将数据移动>> 代价实现代价⽐FIFO⾼※ Clock原理： Clock是Second Chance的改进版，通过⼀个环形队列，避免将数据在FIFO队列中移动实现：l 当前指针指向C，如果C被访问过，则清除C的访问标志，并将指针指向D；l 如果C没有被访问过，则将新数据插⼊到C的位置,将指针指向D。
sru和lru定义
sru和lru定义SRU和LRU是两种常用的缓存替换策略，它们在计算机系统中的应用非常广泛。
下面我将以人类的视角，生动地描述这两种策略的原理和应用。
SRU（Set Random Update）是一种基于随机替换的缓存替换策略。
它的原理很简单，当缓存空间已满且需要替换时，SRU会随机选择一个缓存块进行替换。
这种策略的好处是简单高效，由于随机选择，每个缓存块都有被替换的机会，从而避免了某些数据频繁被替换的问题。
然而，SRU也存在一些问题，比如可能会导致缓存中的热数据被替换，影响访问性能。
LRU（Least Recently Used）是一种基于最近最少使用的缓存替换策略。
它的原理是根据数据的访问历史记录来确定替换的对象。
具体来说，当缓存空间已满且需要替换时，LRU会选择最近最少被访问的数据进行替换。
这种策略的好处是可以充分利用缓存空间，保留最常使用的数据，提高访问性能。
然而，LRU也存在一些问题，比如需要维护一个访问历史记录的数据结构，增加了额外的开销。
SRU和LRU在实际应用中有不同的场景。
SRU适用于对数据访问顺序没有特定要求的场景，比如缓存一些静态资源文件。
由于数据的访问顺序不受限制，随机替换可以有效地避免缓存中的热数据被替换。
而LRU适用于对数据访问顺序有严格要求的场景，比如缓存一些频繁访问的数据。
通过记录数据的访问历史，LRU可以尽量保留最常使用的数据，提高系统的响应速度。
SRU和LRU是两种常用的缓存替换策略，它们在实际应用中有不同的优势和适用场景。
选择合适的替换策略可以提高系统的性能和效率。
无论是随机替换还是基于最近最少使用的替换，都是为了更好地利用缓存资源，提供更好的用户体验。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求和场景选择合适的策略，以达到最佳的效果。
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LRU是Least Recently Used最近最少使用算法。
内存管理的一种算法，对于在内存中但最近又不用的数据块（内存块）叫做LRU，Oracle会根据那些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据。
什么是LRU算法? 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。
关于操作系统的内存管理，如何节省利用容量不大的内存为最多的进程提供资源，一直是研究的重要方向。
而内存的虚拟存储管理，是现在最通用，最成功的方式——在内存有限的情况下，扩展一部分外存作为虚拟内存，真正的内存只存储当前运行时所用得到信息。
这无疑极大地扩充了内存的功能，极大地提高了计算机的并发度。
虚拟页式存储管理，则是将进程所需空间划分为多个页面，内存中只存放当前所需页面，其余页面放入外存的管理方式。
然而，有利就有弊，虚拟页式存储管理减少了进程所需的内存空间，却也带来了运行时间变长这一缺点：进程运行过程中，不可避免地要把在外存中存放的一些信息和内存中已有的进行交换，由于外存的低速，这一步骤所花费的时间不可忽略。
因而，采取尽量好的算法以减少读取外存的次数，也是相当有意义的事情。
对于虚拟页式存储，内外存信息的替换是以页面为单位进行的——当需要一个放在外存的页面时，把它调入内存，同时为了保持原有空间的大小，还要把一个内存中页面调出至外存。
自然，这种调动越少，进程执行的效率也就越高。
那么，把哪个页面调出去可以达到调动尽量少的目的？我们需要一个算法。
自然，达到这样一种情形的算法是最理想的了——每次调换出的页面是所有内存页面中最迟将被使用的——这可以最大限度的推迟页面调换，这种算法，被称为理想页面置换算法。
可惜的是，这种算法是无法实现的。
差距
为了尽量减少与理想算法的差距，产生了各种精妙的算法，最近最少使用页面置换算法便是其中一个。
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，就是著名的局部性原理——比内存速度还要快的cache，也是基于同样的原理运行的。
因此，我们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。
LRU在电子系统中的解释：
Line Replaceable Unit — LRU，电子系统中常采用模块化设计，这种可更换的模块单元则被叫做LRU，中文名称是“线性可更换单元”。