在学习很多服务器软件中,当内存不够,而需要淘汰内存的时候,一般会使用LRU算法,便产生了浓厚的兴趣.在学习操作系统的过程中发现LRU在系统中用寄存器和栈来实现.所以我就尝试着学习用栈来解决LRU的问题.当然也参考了别人的代码. //stack.h typedef struct{ int List[MaxSize]; int top; }Ustack; void iniStack(Ustack *s) { int i; ;i<MaxSize;i++)s->List [i]=-; s->to

所谓LRU算法,是指在发生缺页并且没有空闲主存块时,把最近最少使用的页面换出主存块,腾出地方来调入新页面. 问题描述:一进程获得n个主存块的使用权,对于给定的进程访问页面次序,问当采用LRU算法时,输出发生的缺页次数. 这个题为京东2015年笔试考题,主要考察对LRU算法的理解 代码如下 n = int(input())def LRU(pages, maxNum):    temp = []    times = 0 for page in lst:        num = len(temp)

[题目描述]所谓LRU算法,是指在发生缺页并且没有空闲主存块时,把最近最少使用的页面换出主存块,腾出地方来调入新页面. 问题描述:一进程获得n个主存块的使用权,对于给定的进程访问页面次序,问当采用LRU算法时,输出发生的缺页次数. [练习要求]请给出源代码程序和运行测试结果,源代码程序要求添加必要的注释. [输入格式]在第一行中输入进程获得使用权的主存块数量n. 在第二行中输入进程访问页面的次序,各数据之间以空格为间隔. [输出格式]输出对于给定的n和进程访问页面的次序,输出采用LRU算法时的缺

前言: 上篇我们总结了Bitmap的处理,同时对比了各种处理的效率以及对内存占用大小.我们得知一个应用如果使用大量图片就会导致OOM(out of memory),那该如何处理才能近可能的降低oom发生的概率呢?之前我们一直在使用SoftReference软引用,SoftReference是一种现在已经不再推荐使用的方式,因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用变得不再可靠,所以今天我们来认识一种新的缓存处理算法

1. LRU1.1. 原理 LRU(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". 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的

四种实现方式 LRU 1.1. 原理 LRU(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”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的

Redis技术交流群481804090 Redis:https://github.com/zwjlpeng/Redis_Deep_Read Redis中采用两种算法进行内存回收,引用计数算法以及LRU算法,在操作系统内存管理一节中,我们都学习过LRU算法(最近最久未使用算法),那么什么是LRU算法呢 LRU算法作为内存管理的一种有效算法,其含义是在内存有限的情况下,当内存容量不足时,为了保证程序的运行,这时就不得不淘汰内存中的一些对象,释放这些对象占用的空间,那么选择淘汰哪些对象呢?LRU算法就

(转自:http://flychao88.iteye.com/blog/1977653) 1. LRU1.1. 原理 LRU(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”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢

前言: 上篇我们总结了Bitmap的处理,同时对比了各种处理的效率以及对内存占用大小.我们得知一个应用如果使用大量图片就会导致OOM(out of memory),那该如何处理才能近可能的降低oom发生的概率呢?之前我们一直在使用SoftReference软引用,SoftReference是一种现在已经不再推荐使用的方式,因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用变得不再可靠,所以今天我们来认识一种新的缓存处理算法

1. LRU1.1. 原理 LRU(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”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的

LRU 是 Least Recently Used 的缩写,即最近最少使用.作为一种经典的缓存策略,它的基本思想是长期不被使用的数据,在未来被用到的几率也不大,所以当新的数据进来时我们可以优先把这些数据替换掉. 一.基本要求 固定大小:限制内存使用. 快速访问:缓存插入和查找操作应该很快,最好是 O(1) 时间. 在达到内存限制的情况下替换条目:缓存应该具有有效的算法来在内存已满时驱逐条目. 二.数据结构 下面提供两种实现方式,并完成相关代码. 2.1 Map 在 Javascript 中,Ma

个人觉得LinkedHashMap 存在的意义就是为了实现 LRU 算法. public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V> { public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) { super(initialCapacity, loadFactor); this.

最简单的LRU算法实现,就是利用jdk的LinkedHashMap,覆写其中的removeEldestEntry(Map.Entry)方法即可,如下所示: java 代码 import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.concurrent.locks.R

(在学习操作系统时,要做一份有关LRU和clock算法的实验报告,很多同学都应该是通过数组去实现LRU,可能是对堆栈的使用和链表的使用不是很熟悉吧,在网上查资料时看到了LinkedHashMap,于是自己试着用它去实现了LRU.) LRU算法介绍: LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法.内存管理的一种页面置换算法,对于在内存中但又不用的数据快(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,一般用于大数据处理的时候很少

JDK中的实现 在JDK中LinkedHashMap可以作为LRU算法以及插入顺序的实现,LinkedHashMap继承自HashMap,底层结合hash表和双向链表,元素的插入和查询等操作通过计算hash值找到其数组位置,在做插入或则查询操作是,将元素插入到链表的表头(当然得先删除链表中的老元素),如果容量满了,则删除LRU这个元素,在链表表尾的元素即是. LinkedHashMap的时间复杂度和HashMap差不多,双向链表的删除和表头插入等操作都是O(1)复杂度,故不会影响HashMap的

一道LeetCode OJ上的题目,要求设计一个LRU(Least Recently Used)算法,题目描述如下: Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set. get(key) - Get the value (will always be positive) of the k

使用C++做算法时,对内存的管理的办法 最近老是在想C++的内存控制机制,查了一些资料所以有点想法,自己记录一下免得以后自己忘了. 1. 需求 在做线性代数的算法时,首要的就实现Matrix这个类.由于Matrix的行列可变化,所以必须使用动态的内存分配.动态的内存分配就必须要考虑内存的申请和释放,以及动态内存在不同对象之间的传递机制.考虑到算法的复杂性,所以在Matrix之外不打算使用指针,以降低算法实现的复杂度. 2. 可实现的方法 总体上,我能找到的方法有以下2种. 利用默认的构造复制构造

LRU算法总结 无论是哪一层次的缓存都面临一个同样的问题:当容量有限的缓存的空闲空间全部用完后,又有新的内容需要添加进缓存时,如何挑选并舍弃原有的部分内容,从而腾出空间放入这些新的内容.解决这个问题的算法有几种,如最近使用算法(LRU).先进先出算法(FIFO).最近最少使用算法(LFU).非最近使用算法(NMRU)等,这些算法在不同层次的缓存上执行时拥有不同的效率和代价,需根据具体场合选择最合适的一种. 最近使用算法, 顾名思义,可以将其理解为如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也很高.

源码包的简单说明: com.google.common.annotations:普通注解类型. com.google.common.base:基本工具类库和接口. com.google.common.cache:缓存工具包,非常简单易用且功能强大的JVM内缓存. com.google.common.collect:带泛型的集合接口扩展和实现,以及工具类,这里你会发现很多好玩的集合. com.google.common.eventbus:发布订阅风格的事件总线. com.google.common

LRU原理 LRU(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”. 实现1 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下:  1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下

LRU全称是Least Recently Used,即最近最久未使用的意思. 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. 实现LRU: 1.用一个数组来存储数据,给每一个数据项标记一个访问时间戳,每次插入新数据项的时候,先把数组中存在的数据项的时间戳自增,并将新数据项的时间戳置为0并插入到数组中.每次访问数组中的数据项的时候,将被访问的数据项的时间戳置为0.当数组空间已满