public static int LRU(int[] pageSequence, int m) {
时间: 2023-07-16 14:12:14 浏览: 37
这段代码看起来像是一个LRU(Least Recently Used)页面置换算法的实现。LRU算法是一种常见的页面置换算法,它根据页面最近被访问的时间来决定哪些页面需要被替换出去。
参数pageSequence是一个整型数组,表示一系列页面访问序列;参数m表示内存中可以容纳的页面数量。
具体实现的过程如下:
1. 创建一个长度为m的数组mem,表示内存中的页面情况,初始时所有页面都为空(可以用-1来表示)。
2. 遍历pageSequence数组中的每个元素,表示访问了一个页面。
3. 如果该页面已经在内存中,将其移到mem数组的最前面(即将其它页面往后移动一位)。这样做的目的是为了将最近访问的页面放在最前面,以便更容易被访问到。
4. 如果该页面不在内存中,需要将一个页面替换出去。由于LRU算法是基于最近访问时间的,所以需要找到内存中最久未被访问的页面进行替换。
5. 为了找到最久未被访问的页面,需要遍历mem数组,找到最后一次出现的页面。将这个页面替换成当前访问的页面。
6. 继续遍历pageSequence数组中的下一个元素,重复步骤2-5,直到遍历完整个数组为止。
7. 最终返回替换页面的次数,即LRU算法的缺页次数。
注意,这段代码并没有实现LRU算法的所有细节,例如当页面数量超过m时的处理方式等等。这里只是提供了一个大致的思路。
相关问题
lru页面置换算法java
以下是一个简单的Java实现LRU页面置换算法的例子:
```java
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class LRUCache {
private int capacity;
private Map<Integer, Node> map;
private Node head;
private Node tail;
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
map = new HashMap<>(capacity);
head = new Node();
tail = new Node();
head.next = tail;
tail.prev = head;
}
public int get(int key) {
Node node = map.get(key);
if (node == null) {
return -1;
}
remove(node);
addFirst(node); return node.value;
}
public void put(int key, int value) {
Node node = map.get(key);
if (node != null) {
node.value = value;
remove(node);
addFirst(node);
} else {
if (map.size() == capacity) {
map.remove(tail.prev.key);
remove(tail.prev);
}
Node newNode = new Node(key, value);
map.put(key, newNode);
addFirst(newNode);
}
}
private void remove(Node node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
private void addFirst(Node node) {
node.next = head.next;
node.prev = head;
head.next.prev = node;
head.next = node;
}
private static class Node {
int key;
int value;
Node prev;
Node next;
public Node() {
}
public Node(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
}
```
用Java写一个Lru算法
下面是一个简单的 Java 实现 LRU 算法的示例代码:
```
import java.util.*;
public class LRU {
private static final int MAX_SIZE = 5;
private Deque<Integer> deque;
private Map<Integer, Integer> map;
public LRU() {
deque = new LinkedList<>();
map = new HashMap<>();
}
public void put(int key, int value) {
if (map.containsKey(key)) {
deque.remove(key);
deque.offerFirst(key);
map.put(key, value);
} else {
if (deque.size() == MAX_SIZE) {
int removedKey = deque.removeLast();
map.remove(removedKey);
}
deque.offerFirst(key);
map.put(key, value);
}
}
public int get(int key) {
if (map.containsKey(key)) {
deque.remove(key);
deque.offerFirst(key);
return map.get(key);
}
return -1;
}
public static void main(String[] args) {
LRU lru = new LRU();
lru.put(1, 1);
lru.put(2, 2);
lru.put(3, 3);
lru.put(4, 4);
lru.put(5, 5);
System.out.println(lru.map);
lru.get(5);
lru.get(4);
System.out.println(lru.map);
lru.put(6, 6);
System.out.println(lru.map);
lru.put(7, 7);
System.out.println(lru.map);
}
}
```
这个实现中,我们使用双向链表来维护 LRU 缓存,并将键值对存储在一个哈希表中。每次插入元素时,我们检查是否存在此键,如果存在,则将其从链表中移除并重新插入到链表头部,否则,我们检查链表是否已满,如果已满,则删除链表中的最后一个元素,并从哈希表中删除相应键的映射。在获取元素时,我们从哈希表中获取值并调整节点的位置。
这个实现的时间复杂度为$O(1)$,因为在哈希表中查找键和在链表中移动节点都是$O(1)$的操作。