Java置换算法的代码实现示例：LRU、LFU和FIFO的代码实现与性能优化

# 1. 置换算法概述**

置换算法是一种内存管理技术，用于在物理内存不足时决定哪些页面应该被替换到磁盘上。它在操作系统中扮演着至关重要的角色，影响着系统的性能和效率。

置换算法的工作原理是跟踪每个页面的使用情况，并根据预定义的策略选择最不常用的页面进行替换。常见的置换算法包括LRU（最近最少使用）、LFU（最近最不常使用）和FIFO（先进先出）。

不同置换算法的性能和适用场景不同。LRU算法适用于访问模式具有时间局部性的场景，而LFU算法适用于访问模式具有频率局部性的场景。FIFO算法是一种简单的算法，适用于访问模式没有明显局部性的场景。

# 2. LRU（最近最少使用）置换算法**

### 2.1 LRU算法的原理和实现

LRU（Least Recently Used）置换算法是一种常用的页面置换算法，其核心思想是将最近最少使用的页面置换出内存。LRU算法的实现方式有多种，其中两种最常见的实现方式是链表实现和哈希表实现。

**2.1.1 链表实现**

链表实现的LRU算法使用一个双向链表来维护页面访问记录。链表的头部指向最近使用的页面，尾部指向最久未使用的页面。当一个页面被访问时，将其从链表中移动到头部。当需要置换页面时，从链表尾部删除最久未使用的页面。

class LRUCache {
    private final int capacity;
    private final Map<Integer, Node> cache;
    private final Node head;
    private final Node tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.cache = new HashMap<>();
        this.head = new Node(-1, -1);
        this.tail = new Node(-1, -1);
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        Node node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            return -1;
        }
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        Node node = cache.get(key);
        if (node != null) {
            node.value = value;
            moveToHead(node);
            return;
        }
        if (cache.size() == capacity) {
            cache.remove(tail.prev.key);
            removeNode(tail.prev);
        }
        Node newNode = new Node(key, value);
        cache.put(key, newNode);
        addNodeToHead(newNode);
    }

    private void moveToHead(Node node) {
        removeNode(node);
        addNodeToHead(node);
    }

    private void addNodeToHead(Node node) {
        node.next = head.next;
        node.prev = head;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }

    private void removeNode(Node node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private static class Node {
        int key;
        int value;
        Node prev;
        Node next;

        public Node(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
}

**2.1.2 哈希表实现**

哈希表实现的LRU算法使用一个哈希表来快速查找页面，并使用一个双向链表来维护页面访问记录。哈希表中存储页面和其在链表中的节点。当一个页面被访问时，将其从链表中移动到头部。当需要置换页面时，从链表尾部删除最久未使用的页面。

class LRUCache {
    private final int capacity;
    private final Map<Integer, Node> cache;
    private final Node head;
    private final Node tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.cache = new HashMap<>();
        this.head = new Node(-1, -1);
        this.tail = new Node(-1, -1);
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        Node node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            return -1;
        }
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        Node node = cache.get(key);
        if (node != null) {
            node.value = value;
            moveToHead(node);
            return;
        }
        if (cache.size() == capacity) {
            cache.remove(tail.prev.key);
            removeNode(tail.prev);