LRU 页面置换算法
1. 简介
LRU（Least Recently Used）页面置换算法是一种常用的操作系统内存管理算法，用于在内存不足时决定哪些页面应该被置换出去以腾出空间给新的页面。
LRU算法
基于一个简单的原则：最近最少使用的页面应该被置换。
在计算机系统中，内存是有限的资源，而运行程序所需的内存可能超过可用内存大小。
当系统发现没有足够的空闲内存来加载新页面时，就需要选择一些已经在内存中的页面进行替换。
LRU算法就是为了解决这个问题而设计的。
2. 原理
LRU算法基于一个简单的思想：如果一个页面最近被访问过，那么它将来可能会再
次被访问。
相反，如果一个页面很久没有被访问过，那么它将来可能不会再次被访问。
根据这个思想，LRU算法将最近最少使用的页面置换出去。
具体实现上，可以使用一个数据结构来记录每个页面最近一次被访问的时间戳。
当需要替换一页时，选择时间戳最早（即最久未访问）的页面进行替换即可。
3. 实现方式
LRU算法的实现可以基于多种数据结构，下面介绍两种常见的实现方式。
3.1 使用链表
一种简单的实现方式是使用一个双向链表来记录页面的访问顺序。
链表头部表示最近访问过的页面，链表尾部表示最久未被访问过的页面。
每当一个页面被访问时，将其从原位置移动到链表头部。
当需要替换一页时，选择链表尾部的页面进行替换。
这种实现方式的时间复杂度为O(1)，但空间复杂度较高，为O(n)，其中n为内存
中可用页面数。
class Node:
def __init__(self, key, value):
self.key = key
self.value = value
self.prev = None
self.next = None
class LRUCache:
def __init__(self, capacity):
self.capacity = capacity
self.cache = {}
self.head = Node(0, 0)
self.tail = Node(0, 0)
self.head.next = self.tail
self.tail.prev = self.head
def get(self, key):
if key in self.cache:
node = self.cache[key]
self._remove(node)
self._add(node)
return node.value
else:
return -1
def put(self, key, value):
if key in self.cache:
node = self.cache[key]
node.value = value
self._remove(node)
self._add(node)
else:
if len(self.cache) >= self.capacity:
del self.cache[self.tail.prev.key] self._remove(self.tail.prev)
node = Node(key, value)
self.cache[key] = node
self._add(node)
def _remove(self, node):
prev = node.prev
next = node.next
prev.next = next
next.prev = prev
def _add(self, node):
head_next = self.head.next
self.head.next = node
node.prev = self.head
node.next = head_next
head_next.prev = node
3.2 使用哈希表和双向链表
另一种实现方式是使用一个哈希表和一个双向链表。
哈希表用于快速查找页面是否在内存中，双向链表用于记录页面的访问顺序。
每当一个页面被访问时，将其从原位置移动到链表头部。
当需要替换一页时，选择链表尾部的页面进行替换。
这种实现方式的时间复杂度为O(1)，且空间复杂度较低，为O(capacity)，其中capacity为内存容量。
class Node:
def __init__(self, key, value):
self.key = key
self.value = value
self.prev = None
self.next = None
class LRUCache:
def __init__(self, capacity):
self.capacity = capacity
self.cache = {}
self.head = Node(0, 0)
self.tail = Node(0, 0)
self.head.next = self.tail
self.tail.prev = self.head
def get(self, key):
if key in self.cache:
node = self.cache[key]
self._remove(node)
self._add(node)
return node.value
else:
return -1
def put(self, key, value):
if key in self.cache:
node = self.cache[key]
node.value = value
self._remove(node)
self._add(node)
else:
if len(self.cache) >= self.capacity:
del_key = self.tail.prev.key
del_node = self.cache[del_key]
del self.cache[del_key]
self._remove(del_node)
node = Node(key, value)
self.cache[key] = node
self._add(node)
def _remove(self, node):
prev = node.prev
next = node.next
prev.next = next
next.prev = prev
def _add(self, node):
head_next = self.head.next
self.head.next = node
node.prev = self.head
node.next = head_next
head_next.prev = node
4. 示例
下面给出一个示例来说明LRU算法的工作原理。
假设有一个内存容量为3的LRU缓存，初始状态如下：
cache: {}
head -> tail (dummy nodes)
接着执行以下操作：
cache.put(1, "A")
cache.put(2, "B")
cache.put(3, "C")
此时内存中的页面为：
cache: {1: Node(1, "A"), 2: Node(2, "B"), 3: Node(3, "C")} head -> 3 -> 2 -> 1 -> tail
然后执行以下操作：
cache.get(2)
此时内存中的页面为：
cache: {1: Node(1, "A"), 3: Node(3, "C"), 2: Node(2, "B")}
head -> 2 -> 3 -> 1 -> tail
接着执行以下操作：
cache.put(4, "D")
此时由于内存已满，需要替换一个页面。
根据LRU算法，选择链表尾部的页面进行替换，即页面1。
最终内存中的页面为：
cache: {4: Node(4, "D"), 3: Node(3, "C"), 2: Node(2, "B")}
head -> 2 -> 3 -> 4 -> tail
5. 总结
LRU（Least Recently Used）页面置换算法是一种常用的操作系统内存管理算法。
它基于最近最少使用的原则，选择最久未被访问的页面进行置换。
实现上可以使用链表或哈希表与双向链表结合来记录页面访问顺序，并提供快速查找和移动页面的功能。
通过合理地选择替换策略，LRU算法可以有效地提高内存利用率和程序性能。