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lru算法的分析与总结,算法设计与分析心得总结3000

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最早未使用的剔除算法(LRU算法)LRU(least recentlyused)算法维护一个LIFO堆栈，堆栈大小为分配给该进程的m页 。有没有例子lru换页算法是什么？lru消除算法Best算法(OPT算法)当一个内存页需要消除时，这种算法会尝试选择进程内存中从不需要的页 。
1、举例说明用LRU替换策略cache命中率如何计算我算不出来 。这个怎么算？这是内容相关的 ， 与内容本地性密切相关 。不知道你设计的是软件缓存还是硬件cpucache 。在后一种情况下，如果缓存大小/codesize一般大于4/1000，缓存命中率会达到90%以上，也就是说缓存大小对命中率影响很大 ， 其他的还受关联度、cachelinesize等影响 。通常，相关度可以是4路、8路和64路，缓存行可以是8B、16B、32B和64B 。具体的选择需要用具体的代码来衡量，类似于运行基准测试 。如果是前者，嗯嗯 。
2、LRU 算法O(1实现LRU 算法，搜索和删除时间复杂度均为O (1) 。LRuCache是缓存替换算法，意思是“最近最少使用” 。当缓存满时(没有空闲的缓存块)，符合“最近最少使用”的数据将从缓存中删除 。而保证缓存中第一个数据是最近刚被访问的实现思路就是用hashmap和链表来实现这个原理的 。链表元素node由两个元素(keyvalue)组成，node和Node的键值存储在hashmap中；
3、如何解决LRU 算法问题?(1)0 ， 2，1，6，2，4 ， 4，1，0，1(2)LRU 算法0，2，1，6，2 ， 4，4，1，0，10:0 ， 0，0，0，4，4，4，41:2，2，2 ， 2，2，22:1，1，1 ， 1，13:6，6，6
4、Redis的LRU缓存淘汰 算法实现【lru算法的分析与总结,算法设计与分析心得总结3000】LRU ， 最近最少使用(LRU) ， 经典缓存算法 。LRU会用一个链表来维护缓存中每个数据的访问 ， 并根据数据的实时访问情况来调整数据在链表中的位置，然后通过数据在链表中的位置来表示数据是最近被访问过还是有一段时间没有被访问过 。LRU将把链的头和尾分别设置为MRU端和LRU端 。LRU可以分为以下几种情况:case2图解:链表长度为5，链表从头到尾存储的数据分别为5、33、9、10、8 。
5、LRU 算法解释看我写的 。有详细的注释 。.......................................# include # define msize 3//分配三个内存页块# define size 12//共12个进程，structmem { intnumintcount} memory[3]{ 0，
5};//页面访问顺序void LRU()；void get()；int main(){ get()；printf((LRU)\ t place)；LRU()；系统(暂停)；return0}voidget(){intw[12]{1 ， 5 }；inti，n；for(i0； 。

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