一,LRU算法介绍

LRU是内存分配中“离散分配方式”之分页存储管理方式中用到的一个算法。每个进程都有自己的页表,进程只将自己的一部分页面加载到内存的物理块中,当进程在运行过程中,发现某页面不在物理内存块中(发生缺页异常)就需要从磁盘把相应的页面调入内存。而若内存已经满了的情况下,需要将内存中暂时不用的物理块页面 换出到磁盘(交换空间)中,那到底换出哪一页呢?LRU算法就是用来解决到底换出哪一页 的这个问题。

LRU算法是最近最少未使用算法。当内存缺页时,总是优先选出距离当前最久未使用的页面换出,并把当前的缺页换入。该算法可用栈模拟实现。

栈顶总是保存当前最近访问的页面号,栈底则总是保存最久未访问的页面号。对于下一个页面,有两种情况:

①命中,则需要:更新栈顶元素。即将当前命中的页面号放到栈顶。

②未命中,这里还需要考虑栈是否满了。1)若栈未满,直接将未命中的页面号放到栈顶即可。为什么要放到栈顶(LinkedList表头)呢?

因为,LRU每次总是选取最近最久未被访问的页面淘汰。某页面刚刚被访问,需要放到栈顶,以表示它不是“最近最久 未访问的页面”

2)栈已经满了,则需要选中一页换出(栈底元素是最久未访问的页面),然后再将新页面放入栈顶

二,代码实现

import java.util.LinkedList;

public class LRU {

    private LinkedList<Integer> stack;//模拟页面'寄存器'
private int size;//寄存器大小,表示一共可装入多少页面 public LRU(int size) {
stack = new LinkedList<>();
this.size = size;
} //LRU算法简单实现,返回一共未命中的次数
public int lru(int[] pageNumbers)
{
if(size <= 0 || pageNumbers == null)
throw new IllegalArgumentException("illegal arugments"); if(pageNumbers.length <= size)
return pageNumbers.length; int unhit = 0; for(int i = 0; i < pageNumbers.length; i++)
{
int index = isHit(pageNumbers[i]);
if(index == -1)
unhit = processUnHit(pageNumbers[i], unhit);
else
{
processHit(pageNumbers[i], index);
}
}
return unhit;
} /**
*
* @param pageNumber 判断 pageNumber是否hit
* @return -1 表示 unhit, 其他表示hit
*/
private int isHit(int pageNumber){
return stack.indexOf(pageNumber);
} /**
* 当栈未满时,未命中的页面号直接入栈;栈满时,需要替换页面,先选中一个页面(栈底)删除,然后Push新页面
* @param pageNumber 未命中的页面号
* @param count 当前未命中次数
* @return 更新后的未命中的次数
*/
private int processUnHit(int pageNumber, int count){
if(isFull())
stack.removeLast();//删除最久未访问的页面
stack.push(pageNumber);//放入最近访问的页面
count++;//未命中的次数加1
return count;
} //处理命中的情况
private void processHit(int pageNumber, int index){
stack.push(stack.remove(index));
} //判断'寄存器'栈是否已经满了
private boolean isFull()
{
if(stack.size() < size)
return false;
else
return true;
} //test
public static void main(String[] args) {
int[] pageNumbers = {4,7,1,1,7,2,1};
int size = 2;
LRU lru = new LRU(size);
System.out.println(lru.lru(pageNumbers));
}
}

三,复杂度分析

由于java.util.LinkedList 实现了栈的功能。push()方法总是将元素放到表头,pop()方法总是从链表的表头删除元素。在这里,链表的表头代表栈顶。

因此,当某页面号命中时,需要从链表中找到该页面的位置(index),然后删除该页面,并将它push到链表的表头。---processHit()方法

由于是链表,故寻找某页面的时间复杂度为O(N),最坏情况下扫描整个链表。

当页面未命中的,需要将页面号push到链表表头。push之前,先检查栈是否已经满了。若未满,直接push入栈,时间复杂度为O(1);如果栈已经满了,需要删除链表的表尾元素(相当于栈底元素--removeLast()时间复杂度也为O(1),因为LinkedList本质上是一个双向链表。)然后,再将该删除的元素push到栈顶--时间复杂度为O(1)

故未命中时,处理的总的时间复杂度还是O(1)

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