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LRU算法性能分析,算法的性能分析主要从哪些方面考虑

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LRU将链的头和尾设置为MRU端和LRU end: LRU可以分为以下几种情况:case2图:链表的长度为5，从链表的头到尾保存的数据分别为5、33、9、10和8 。以LRU为例说明如何计算缓存命中率，这个怎么算？这是内容相关的，与内容本地性密切相关 。
1、为什么一般情况下,lru具有比fifo更好的 性能【LRU算法性能分析,算法的性能分析主要从哪些方面考虑】这对于当# include # include # define bsize 4 typedefstructblock//声明一种新类型的物理块类型{ intpagenum//已访问的页码；//访问字段，其值表示多长时间没有被访问} BLOCKintpc//程序计数器，用来记录指令的序列号intn//缺页计数器，用来记录缺页的次数，静态InttempLRU(最近最少使用)是一种缓存回收策略算法 ， 按照访问时间的顺序维护一个页列表，以便在必要的时候回收最近没有使用过的页 。我不知道题目中的移位寄存器指的是什么，但是时间消耗应该在于需要遍历链表找到刚刚被命中的页面来调整位置，也就是比较所有页面 。使用移位寄存器的思想是为内存中的每个页帧配置一个移位寄存器 。当一个进程访问一个页框时 ， 其移位寄存器的第一位被置1，然后该寄存器的值每隔一段时间就右移一位(> >)，所以值最小的寄存器对应的页框就是最近最少使用的页框 。
2、请问一下,lru 算法的命中率是多少?(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 ， 0，0，4，4，4 ， 41:2 ， 2 ， 2，2，2，22，22:1，1 ， 1 ， 1 ， 1，1
3、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 。
4、FIFO和 LRU小结1:FIFO算法1.0，FIFO(先进先出)(核心原则:先进先出)；实际上，先进先出的思想在操作系统的设计理念中被用在很多地方是因为这个原理简单，符合人的惯性思维，实现公平也简单 。1.1可以直接用数据结构中的队列来实现，FIFO中要支持这些操作:首先，get(key)，
则返回对应的value值 ， 否则返回1；第二，set(key，value)，如果key存在于缓存中，value值将被重置 ， 如果不存在，key将被插入到缓存中，如果缓存已满 ， 首先进入缓存的数据1.2将被清除 。那么会用什么数据结构来实现呢？有了这个想法，就用一个双向链表来保存数据 ， 当新的数据来了，就加到链表的末尾 。
5、 LRU 算法O(1ImplementationLRU算法 ， 搜索和删除时间复杂度为O(1) LRUCache是缓存替换算法，表示“最近最少使用” 。当缓存已满时，利用hashmap和链表实现从缓存中替换满足“最近最少使用”要求的数据，并保证缓存中的第一个数据是最近刚被访问的数据的思想 。链表元素node由两个元素(keyvalue)组成，node和Node的键值存储在hashmap中；
6、Redis的 LRU缓存淘汰 算法实现 LRU，最近最少使用(LeastRecentlyUsed，LRU)，经典缓存算法 。LRU会使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，然后通过链表中数据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将链的头和尾设置为MRU端和LRU end: LRU可以分为以下几种情况:case2图:链表的长度为5，从链表的头到尾保存的数据分别为5、33、9、10和8 。

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