LRU与MRU的具体案例
时间: 2023-12-06 21:42:23 浏览: 51
LRU和MRU都是缓存置换算法,用于决定在缓存满时应该替换哪些数据。下面分别介绍LRU和MRU的具体案例。
LRU(Least Recently Used)是一种常见的缓存置换算法,它的基本思想是将最近最少使用的数据替换出去。具体而言,当缓存满了,需要替换一个数据时,LRU算法会选择最近最少使用的数据进行替换。比如,假设一个缓存可以存储3个数据,当前缓存中存储了数据A、B、C,访问顺序为ACBA,当需要替换一个数据时,LRU算法会选择数据B进行替换,因为它是最近最少使用的数据。
MRU(Most Recently Used)算法与LRU相反,它的基本思想是将最近使用过的数据替换出去。具体而言,当缓存满了,需要替换一个数据时,MRU算法会选择最近使用过的数据进行替换。比如,假设一个缓存可以存储3个数据,当前缓存中存储了数据A、B、C,访问顺序为ACBA,当需要替换一个数据时,MRU算法会选择数据A进行替换,因为它是最近使用过的数据。
总之,LRU和MRU都是常见的缓存置换算法,选择哪种算法需要根据具体的应用场景和数据特点进行评估。
相关问题
python lru
LRU(Least Recently Used)是一种常见的缓存淘汰算法,用于在缓存空间不足时选择要被替换的数据项。
在Python中,可以使用`functools`模块中的`lru_cache`装饰器来实现LRU缓存。`lru_cache`会自动缓存函数的结果,并在缓存空间不足时,淘汰最近最少使用的结果。
以下是一个简单的示例代码:
```python
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
# 调用函数
print(fibonacci(10))
```
在上面的代码中,`fibonacci`函数使用了`lru_cache`装饰器,并指定了缓存的最大大小为128。每次调用`fibonacci`函数时,如果参数已经存在于缓存中,则直接返回缓存中的结果;否则,计算结果并将其添加到缓存中。
这样,对于相同的输入,函数会直接返回缓存中的结果,而不需要重复计算,从而提高了性能。
LRU算法c语言实现
LRU(Least Recently Used)算法是一种常见的缓存淘汰策略,用于在缓存容量不足时,淘汰最近最少使用的缓存块。下面是LRU算法的C语言实现:
```
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
typedef struct Node {
int key;
int value;
struct Node *next;
struct Node *prev;
} Node;
typedef struct LRU {
int size;
int capacity;
Node *head;
Node *tail;
} LRU;
LRU* newLRU(int capacity) {
LRU *lru = (LRU*)malloc(sizeof(LRU));
lru->size = 0;
lru->capacity = capacity;
lru->head = NULL;
lru->tail = NULL;
return lru;
}
void deleteNode(LRU *lru, Node *node) {
if (node == lru->head) {
lru->head = node->next;
} else {
node->prev->next = node->next;
}
if (node == lru->tail) {
lru->tail = node->prev;
} else {
node->next->prev = node->prev;
}
free(node);
}
void moveToHead(LRU *lru, Node *node) {
if (node == lru->head) {
return;
}
if (node == lru->tail) {
lru->tail = node->prev;
lru->tail->next = NULL;
} else {
node->prev->next = node->next;
node->next->prev = node->prev;
}
node->next = lru->head;
node->prev = NULL;
lru->head->prev = node;
lru->head = node;
}
void set(LRU *lru, int key, int value) {
Node *node = lru->head;
while (node != NULL) {
if (node->key == key) {
node->value = value;
moveToHead(lru, node);
return;
}
node = node->next;
}
if (lru->size >= lru->capacity) {
deleteNode(lru, lru->tail);
lru->size--;
}
Node *newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node));
newNode->key = key;
newNode->value = value;
newNode->next = NULL;
newNode->prev = NULL;
if (lru->head == NULL) {
lru->head = newNode;
lru->tail = newNode;
} else {
newNode->next = lru->head;
lru->head->prev = newNode;
lru->head = newNode;
}
lru->size++;
}
int get(LRU *lru, int key) {
Node *node = lru->head;
while (node != NULL) {
if (node->key == key) {
moveToHead(lru, node);
return node->value;
}
node = node->next;
}
return -1; // 缓存未命中
}
```
LRU算法的主要思想是将最近访问的缓存块移动到链表头部,当缓存容量不足时,淘汰链表尾部的缓存块。实现中用双向链表和哈希表来存储缓存块,双向链表用于记录最近访问顺序,哈希表用于快速查找缓存块。
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