LRU(Least Recently Used)

出发点:在页式存储管理中,如果一页很长时间未被访问,则它在最近一段时间内也不会被访问,即时间局部性,那我们就把它调出(置换出)内存,相反的,如果一个数据刚刚被访问过,那么该数据很大概率会在未来一段时间内访问。

可以使用栈、队列、链表来简单实现,在InnoDB中,使用适应性hash,来实现热点页的查找(因为快速)。

1. 用栈(数组模拟)简单实现访页逻辑:

 #include <iostream>
using namespace std; void conduct(int Size, int Num, int A[]);//处理函数
void print(int a[], int num);//输出函数 int main()
{
int stack_size, num, i, acess[];
cout << "输入栈空间:" ;
cin >> stack_size;
cout << "输入进程数(Max=100):" ;
cin >> num; cout << "输入进程访页顺序:" ;
for(i=; i<num; i++)
{
cin >> acess[i];
} conduct(stack_size, num, acess); return ;
} void conduct(int Size, int Num, int A[])
{
int j, k, Stack[Size];
for(j=; j<Size; j++)
{
cout << "进入:" << A[j] <<endl;
Stack[j]=A[j];//先处理前几个元素
}
int locate;bool flag;
for(j=Size; j<Num; j++)
{
flag=false;
for(k=; k<Size; k++)
{
if(Stack[k]==A[j])
{
flag=true;
locate=k;
}
}
if(flag==true)//有重复
{
cout << "重复进程:" << A[j] <<endl;
cout << "取出再压栈" <<endl;
int tempp;
for(k=locate; k<Size; k++)
{
Stack[k]=Stack[k+];
}
Stack[Size-]=A[j];
cout << "压栈完成" <<endl;
cout << "当前顺序:"; print(Stack, Size);
}
else
{
cout << "非重复,压栈:" << A[j] <<endl;
for(k=; k<Size-; k++)
{
Stack[k]=Stack[k+];
}
Stack[Size-]=A[j];
cout << "置换完成。" <<endl;
cout << "当前顺序:";
print(Stack, Size);
}
}
} void print(int a[], int num)
{
int k;
for(k=; k<num; k++)
{
cout << a[k] << " ";
}
cout << endl;
}
  Code::Blocks 17.12 运行通过!

结果:

2. 使用lis容器实现LRU逻辑

 #include <iostream>
#include <list>
#include <vector>
using namespace std; class LRU
{
public:
LRU();
~LRU();
void insret(int x);
void printQ();
private:
list<int> lst;
int count;//当前页数
int max_size = ;//最大容纳页数
}; LRU::LRU()
{
this->count = ;
} LRU::~LRU()
{
} //插入算法,先查找,找到先删除再插入;未找到,直接插入
void LRU::insret(int x)
{
cout << "访页:" << x << " ";
auto res = find(lst.begin(), lst.end(), x);
if (res != lst.end())
{
cout << "(exist)" << " ";
lst.erase(res);
lst.push_front(x);
}
else
{
lst.push_front(x);
this->count++;
}
if (this->count > this->max_size)
{
lst.pop_back();
this->count--;
} printQ();
} //打印list
void LRU::printQ()
{
list<int>::iterator it = this->lst.begin();
cout << "当前队列/热点页:";
for (; it != lst.end(); it++)
{
cout << *it << " ";
}
cout << "\ndone. size -- " << this->count << " " << " max_size -- " << this->max_size << endl << endl;
} int main()
{
LRU lru;
vector<int> test = {, , , , , , , , , , , , , , , };
for (int i : test)
lru.insret(i);
return ;
}

结果:

LRU(最近最少使用淘汰算法)基本实现的更多相关文章

  1. Golang 随机淘汰算法缓存实现

    缓存如果写满, 它必须淘汰旧值以容纳新值, 最近最少使用淘汰算法 (LRU) 是一个不错的选择, 因为你如果最近使用过某些值, 这些值更可能被保留. 你如果构造一个比缓存限制还长的循环, 当循环最后的 ...

  2. 缓存淘汰算法--LRU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 ...

  3. 缓存淘汰算法---LRU

    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”. ...

  4. 【转】缓存淘汰算法系列之1——LRU类

    原文地址:http://www.360doc.com/content/13/0805/15/13247663_304901967.shtml 参考地址(一系列关于缓存的,后面几篇也都在这里有):htt ...

  5. 04 | 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?

    今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构.学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是+LRU+缓存淘汰算法. 缓存是一种提高数据读取性能的技术 ...

  6. 缓存淘汰算法---LRU转

    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”. ...

  7. LRU算法---缓存淘汰算法

    计算机中的缓存大小是有限的,如果对所有数据都缓存,肯定是不现实的,所以需要有一种淘汰机制,用于将一些暂时没有用的数据给淘汰掉,以换入新鲜的数据进来,这样可以提高缓存的命中率,减少磁盘访问的次数. LR ...

  8. 淘汰算法 LRU、LFU和FIFO

    含义: FIFO:First In First Out,先进先出LRU:Least Recently Used,最近最少使用 LFU:Least Frequently Used,最不经常使用 以上三者 ...

  9. 数据结构与算法之美 06 | 链表(上)-如何实现LRU缓存淘汰算法

    常见的缓存淘汰策略: 先进先出 FIFO 最少使用LFU(Least Frequently Used) 最近最少使用 LRU(Least Recently Used) 链表定义: 链表也是线性表的一种 ...

随机推荐

  1. Python入门必学,用Python练习画个美队盾牌

    0 环境 Python版本:3.6.6 操作系统:Mac OS Mojave 10.14.2 1 引言 最近我媳妇每天晚上吃饭时候也拿手机看,上厕所也在看. 看着看着还会笑?WTF?你在干嘛呢? 没错 ...

  2. wsgiref源码解析

    wsgiref是PEP 333定义的wsgi规范的范例实现,里面的功能包括了: wsgi的环境变量 应答头部的处理 实现简单的HTTP服务器 简单的对程序端和服务器端校验函数 我们先看一个简单的代码实 ...

  3. CentOS 7.4 安装 K8S v1.11.0 集群所遇到的问题

    0.引言 最近打算将现有项目的 Docker 部署到阿里云上面,但是之前是单机部署,现在阿里云上面有 3 台机器,所以想做一个 Docker 集群.之前考虑是用 Docker Swarm 来做这个事情 ...

  4. Linux(CentOS)下安装Elasticsearch5.0.0

    一.ES5.0解压安装到Windows之后(可能)需要进行的设置: 1.如果不设置,直接运行elasticsearch.bat 文件 ,会报错: 2.解决方式 调节 conf/jvm.options ...

  5. VueJs(13)---过滤器

    过滤器 过滤器 1.过滤器规则 Vue.js 允许你自定义过滤器,可被用于一些常见的文本格式化.过滤器可以用在两个地方: 双花括号插值和 v-bind 表达式 (后者从 2.1.0+ 开始支持).过滤 ...

  6. Elastic Job学习

    从执行的结果来看,随着服务器的增加,分片的结果也不一样 当只有一台服务器的时候,所有分片都到这一台服务器上 当服务器增加到两台的时候,分片的结果是0 1 2 3 4和5 6 7 8 9 当服务器增加到 ...

  7. Apache Flume 1.7.0 自定义输入输出

    自定义http source config a1.sources.r1.type=http a1.sources.r1.bind=localhost a1.sources.r1.port= a1.so ...

  8. SQL 操作字符串

    SQL操作字符串相对来说比较难一点,现在总结几个常用的SQL 对字符串的操作: declare @dd nvarchar(12) set @dd='2015-03-13' print @dd decl ...

  9. Go 包依赖管理工具 —— govendor

    govendor 是一个基于 vendor 机制实现的 Go 包依赖管理命令行工具.与原生 vendor 无侵入性融合,也支持从其他依赖管理工具迁移,可以很方便的实现同一个包在不同项目中不同版本.以及 ...

  10. 翻译:用户变量(User-Defined Variable)(已提交到MariaDB官方手册)

    本文为mariadb官方手册:User-Defined Variables的译文. 原文:https://mariadb.com/kb/en/user-defined-variables/我提交到Ma ...