[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

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)

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

http://flychao88.iteye.com/blog/1977653文章中介绍了常见的几种缓存淘汰策略 LRU:least recently used,最近最少使用算法.其实就是按使用时间倒排序,然后从尾部删除元素.它的使用场景是:在有限的空间中存储对象时,当空间满时,会按一定的原则删除原有的对象,常用的原则(算法)有LRU,FIFO,LFU等.在计算机的Cache硬件,以及主存到虚拟内存的页面置换,还有Redis缓存系统中都用到了该算法.我在一次面试和一个笔试时,也遇到过这个问题.

LRU算法 Time Limit: 6 Sec  Memory Limit: 128 MB[Submit][Status][Discuss] Description 小Q同学在学习操作系统中内存管理的一种页面置换算法,LRU(LeastRecentlyUsed)算法. 为了帮助小Q同学理解这种算法,你需要在这道题中实现这种算法,接下来简要地介绍这种算法的原理: 1.初始化时,你有一个最大长度为n的空队列,用于暂时存储一些页面的地址. 2.当系统需要加载一个不在队列中的页面时,如果队列已满,则弹出

其实在使用了好一段时间的 python之后,我觉得最让我念念不忘的并不是python每次在写函数或者循环的时候可以少用{}括号这样的东西(ps:其实也是了..感觉很清爽,而且又开始写js的时候老是想用xxx in range(): ...跪.:( ) 而是我觉得字符串操作的切片真实让我感到前所未有的爽. 试想一下,我们平时操作最多的数组和字符串在切片的帮助下,不知道可以省去多少时间和麻烦.而且有了切片甚至不用去记很多可以被切片代替的api. 今天我在啃<学习javascript数据结构与算法>

2.4 切片 在 Python 里,像列表(list).元组(tuple)和字符串(str)这类序列类型都支持切片操作,但是实际上切片操作比人们所想象的要强大很多. 在我个人的使用经历来看,在算法实践中切片用的还以比较多的. 首先我们先来简单的温习一下切片的使用. 一. Python可切片对象的索引方式 包括:正索引和负索引两部分,如下图所示,以a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]为例: 二. Python切片操作的一般方式 一个完整的切片表达式包含两个":&qu

一.理论 FIFO:先进先出调度算法 LRU:最近最久未使用调度算法 两者都是缓存调度算法,经常用作内存的页面置换算法. 打一个比方,帮助你理解.你有很多的书,比如说10000本.由于你的书实在太多了,你只能放在地下室里面.你看书的时候不会在地下室看书,而是在书房看书.每次,你想看书都必须跑到地下室去找出来你想看的书,然后抱回来放到书桌上,之后才开始看.还有就是,有一些书你会反复的看,今天看了也许过几天又要看.总之,你自己是不知道你哪天会需要看哪本书的.你的老师每天下课的时候会给你布置一个书单,

LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,常用于页面置换算法,是为虚拟页式存储管理服务的. 现代操作系统提供了一种对主存的抽象概念虚拟内存,来对主存进行更好地管理.他将主存看成是一个存储在磁盘上的地址空间的高速缓存,在主存中只保存活动区域,并根据需要在主存和磁盘之间来回传送数据.虚拟内存被组织为存放在磁盘上的N个连续的字节组成的数组,每个字节都有唯一的虚拟地址,作为到数组的索引.虚拟内存被分割为大小固定的数据块虚拟页(Virtual Page,VP),这些数据块作为主

转自:http://ifeve.com/redis-lru/ 本文将介绍Redis在生产环境中使用的Redis的LRU策略,以及自己动手实现的LRU算法(php) 1.设置Redis使用LRU算法 LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法是众多置换算法中的一种. Redis中有一个maxmemory概念,主要是为了将使用的内存限定在一个固定的大小.Redis用到的LRU 算法,是一种近似的LRU算法. (1)设置maxmemory 上面已经说过maxmemory是为了限定

  原文地址: http://flychao88.iteye.com/blog/1977653 http://blog.csdn.net/cjfeii/article/details/47259519 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

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

Python requests模拟登录 #!/usr/bin/env python # encoding: UTF-8 import json import requests # 跟urllib,urllib2类似, import hashlib default_timeout = 10 class NetEase: def __init__(self): self.header = { 'Accept': '*/*', 'Accept-Encoding': 'gzip,deflate,sdch

一.LRU算法介绍 LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法,是用在操作系统中的页面置换算法,因为内存空间是有限的,不可能把所有东西都放进来,所以就必须要有所取舍,我们应该把什么东西放进来呢?有没有什么判定标准呢?页面置换算法就是干这个的,企图通过之前的行为预测到之后的行为(这是概率问题),而LRU就是其中的一种,它的基本思想就是既然有一块数据,最近的一段时间内它是最少访问的,这说明在这之后它也可能是最少访问的,如果非要移除一个的话,我只好把它置换出内存了. 总结一下:

Python实现各种排序算法的代码示例总结 作者:Donald Knuth 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-12-11我要评论 这篇文章主要介绍了Python实现各种排序算法的代码示例总结,其实Python是非常好的算法入门学习时的配套高级语言,需要的朋友可以参考下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数.<数据结构>也会花大量篇幅讲解排序.之前一段时间,由于需要,我复习了

自从工作后就没什么时间更新博客了,最近抽空学了点Python,觉得Python真的是很强大呀.想来在大学中没有学好数据结构和算法,自己的意志力一直不够坚定,这次想好好看一本书,认真把基本的数据结构和算法补一补. Python讲数据结构和算法的书,我想说的是真的太少了!!广泛搜索,中文的图书基本上没有,倒是找到两本外文的: Problem Solving with Algorithms and Data Structures (用Python讲解数据结构与算法) Python Algorithms

LinkedHashMap特别有意思,它不仅仅是在HashMap上增加Entry的双向链接,它更能借助此特性实现保证Iterator迭代按照插入顺序(以insert模式创建LinkedHashMap)或者实现LRU(Least Recently Used最近最少算法,以access模式创建LinkedHashMap). 下面是LinkedHashMap的get方法的代码 public V get(Object key) { Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)ge

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

python urllib2 模拟网站登陆 1. 可用浏览器先登陆,然后查看网页源码,分析登录表单 2. 使用python urllib2,cookielib 模拟网页登录 import urllib,urllib2,cookielib #urllib2 支持 http,https def loginWeb(site,user,pwd): ''' 模拟网页登陆,登陆网址,用户名,密码不能为空 登录post form 表单逻辑需要对应登录网站,可以使用火狐浏览器firebug插件查看登陆请求的网址