缓存算法(页面置换算法)-FIFO、LFU、LRU
在前一篇文章中通过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路,下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法:FIFO、LFU
1.FIFO算法
FIFO(First in First out),先进先出。其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢? 因为这个原则简单、且符合人们的惯性思维,具备公平性,并且实现起来简单,直接使用数据结构中的队列即可实现。
在FIFO Cache设计中,核心原则就是:如果一个数据最先进入缓存中,则应该最早淘汰掉。也就是说,当缓存满的时候,应当把最先进入缓存的数据给淘汰掉。在FIFO Cache中应该支持以下操作;
get(key):如果Cache中存在该key,则返回对应的value值,否则,返回-1;
set(key,value):如果Cache中存在该key,则重置value值;如果不存在该key,则将该key插入到到Cache中,若Cache已满,则淘汰最早进入Cache的数据。
举个例子:假如Cache大小为3,访问数据序列为set(1,1),set(2,2),set(3,3),set(4,4),get(2),set(5,5)
则Cache中的数据变化为:
(1,1) set(1,1)
(1,1) (2,2) set(2,2)
(1,1) (2,2) (3,3) set(3,3)
(2,2) (3,3) (4,4) set(4,4)
(2,2) (3,3) (4,4) get(2)
(3,3) (4,4) (5,5) set(5,5)
那么利用什么数据结构来实现呢?
下面提供一种实现思路:
利用一个双向链表保存数据,当来了新的数据之后便添加到链表末尾,如果Cache存满数 据,则把链表头部数据删除,然后把新的数据添加到链表末尾。在访问数据的时候,如果在Cache中存在该数据的话,则返回对应的value值;否则返回 -1。如果想提高访问效率,可以利用hashmap来保存每个key在链表中对应的位置。
2.LFU算法
LFU(Least Frequently Used)最近最少使用算法。它是基于“如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少,那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小”的思路。
注意LFU和LRU算法的不同之处,LRU的淘汰规则是基于访问时间,而LFU是基于访问次数的。举个简单的例子:
假设缓存大小为3,数据访问序列为set(2,2),set(1,1),get(2),get(1),get(2),set(3,3),set(4,4),
则在set(4,4)时对于LFU算法应该淘汰(3,3),而LRU应该淘汰(1,1)。
那么LFU Cache应该支持的操作为:
get(key):如果Cache中存在该key,则返回对应的value值,否则,返回-1;
set(key,value):如果Cache中存在该key,则重置value值;如果不存在该key,则将该key插入到到Cache中,若Cache已满,则淘汰最少访问的数据。
为了能够淘汰最 少使用的数据,因此LFU算法最简单的一种设计思路就是 利用一个数组存储 数据项,用hashmap存储每个数据项在数组中对应的位置,然后为每个数据项设计一个访问频次,当数据项被命中时,访问频次自增,在淘汰的时候淘汰访问 频次最少的数据。这样一来的话,在插入数据和访问数据的时候都能达到O(1)的时间复杂度,在淘汰数据的时候,通过选择算法得到应该淘汰的数据项在数组中 的索引,并将该索引位置的内容替换为新来的数据内容即可,这样的话,淘汰数据的操作时间复杂度为O(n)。
另外还有一种实现思路就是利用 小顶堆+hashmap,小顶堆插入、删除操作都能达到O(logn)时间复杂度,因此效率相比第一种实现方法更加高效。
如果哪位朋友有更高效的实现方式(比如O(1)时间复杂度),不妨探讨一下,不胜感激。
3.LRU算法
LRU算法的原理以及实现在前一篇博文中已经谈到,在此不进行赘述:
http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3741519.html
参考链接:http://blog.csdn.net/hexinuaa/article/details/6630384
http://blog.csdn.net/beiyetengqing/article/details/7855933
http://outofmemory.cn/wr/?u=http%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fyunhua_lee%2Farticle%2Fdetails%2F7648549
http://blog.csdn.net/alexander_xfl/article/details/12993565
缓存算法(页面置换算法)-FIFO、LFU、LRU的更多相关文章
- HashMap+双向链表手写LRU缓存算法/页面置换算法
import java.util.Hashtable; class DLinkedList { String key; //键 int value; //值 DLinkedList pre; //双向 ...
- 页面置换算法 - FIFO、LFU、LRU
缓存算法(页面置换算法)-FIFO. LFU. LRU 在前一篇文章中通过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路,下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法:FIFO. LFU ...
- 页面置换算法(最佳置换算法、FIFO置换算法、LRU置换算法、LFU置换算法)
页面置换产生的原因是:分页请求式存储管理(它是实现虚拟存储管理的方法之一,其中一个特性是多次性-->多次将页面换入或换出内存) 效果最好的页面置换算法:最佳置换算法 比较常用的页面置换算法有:F ...
- 【缓存算法】FIFO,LFU,LRU
一.FIFO算法 FIFO(First in First out),先进先出.其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢 ...
- 操作系统 页面置换算法LRU和FIFO
LRU(Least Recently Used)最少使用页面置换算法,顾名思义,就是替换掉最少使用的页面. FIFO(first in first out,先进先出)页面置换算法,这是的最早出现的置换 ...
- 操作系统笔记(六)页面置换算法 FIFO法 LRU最近最久未使用法 CLOCK法 二次机会法
前篇在此: 操作系统笔记(五) 虚拟内存,覆盖和交换技术 操作系统 笔记(三)计算机体系结构,地址空间.连续内存分配(四)非连续内存分配:分段,分页 内容不多,就不做index了. 功能:当缺页中断发 ...
- 操作系统页面置换算法(opt,lru,fifo,clock)实现
选择调出页面的算法就称为页面置换算法.好的页面置换算法应有较低的页面更换频率,也就是说,应将以后不会再访问或者以后较长时间内不会再访问的页面先调出. 常见的置换算法有以下四种(以下来自操作系统课本). ...
- (待续)C#语言中的动态数组(ArrayList)模拟常用页面置换算法(FIFO、LRU、Optimal)
目录 00 简介 01 算法概述 02 公用方法与变量解释 03 先进先出置换算法(FIFO) 04 最近最久未使用(LRU)算法 05 最佳置换算法(OPT) 00 简介 页面置换算法主要是记录内存 ...
- 页面置换算 - FIFO、LFU、LRU
缓存算法(页面置换算法)-FIFO.LFU.LRU 在前一篇文章中通过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路,下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法:FIFO.LFU 1 ...
- 页面置换算法-LRU(Least Recently Used)c++实现
最近最久未使用(LRU)置换算法 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include ...
随机推荐
- 普通用户安装 R 包
转自 http://bnuzhutao.cn/archives/901 一般 R 语言的书籍上,介绍安装 R 包的方法都是这样的: install.packages("packagename ...
- 如何使用maven建一个web3.0的项目
使用eclipse手动建一个maven的web project可能会有版本不合适的情况,例如使用spring的websocket需要web3.0什么的,不全面的修改可能会出现各种红叉,甚是苦恼.我从我 ...
- BZOJ 1105: [POI2007]石头花园SKA
1105: [POI2007]石头花园SKA Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 162 MBSubmit: 628 Solved: 182[Submit][Stat ...
- Leetcode #2 Add two number
Q: You are given two linked lists representing two non-negative numbers. The digits are stored in re ...
- 【Codeforces-707D】Persistent Bookcase DFS + 线段树
D. Persistent Bookcase Recently in school Alina has learned what are the persistent data structures: ...
- Hadoop中JAVA不经过Catch(Exception e)直接到finally或者退出原因
原来是被变成Throwable抛出来了!而Exception是Throwable的子类,所以无法捕捉到,只有捕捉Throwable的时候,才可以将错误信息打印!
- oracle大数据量。表分区提示查询效率
现在业务有一张usertrack 日志记录表.每天会产生30万条数据.数据量大查询效率会非常慢 所以我考虑通过表分区来提示效率 逻辑上是一张表.但是分区后会按照分区条件将数据分在不同的物理文件 优点 ...
- 巧妙的重载魔术方法__call()
工作半年了,感觉这半年学到的东西比大学四年学到的还要多,主要原因是心静下来了,目标也明确了,不会去整天的和游戏纠缠在一起了.大学时候其实也意识到了玩游戏会影响自己的正常学习和工作的,但是一直控制不了自 ...
- GoJS使用
1. 先学习官网的这篇Get Started with GoJS教程入门,了解GoJS基础知识: 2. 浏览GoJS各个示例(Samples.Intro),找到契合自己业务需要的某个或者某几个例子,然 ...
- RBD和AOF持久化对比
RDB和AOF持久化对比 Redis提供了RDB持久化和AOF持久化,本篇文章中将会对这两种机制进行一些对比 RDB机制的优势和略施 RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘. ...