编程实现LRU算法C语言实现
LRU算法C语言实现
LRU算法C语言实现LRU（Least Recently Used）算法是一种常见的缓存替换算法，它根据数据最近被访问的时间进行缓存替换。
当缓存满时，LRU算法将替换最长时间未被访问的数据。
下面是使用C语言实现LRU算法的代码：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>typedef struct nodeint key;int value;struct node *prev;struct node *next;} Node;typedef struct lru_cacheint capacity;int count;Node *head;Node *tail;Node **hashmap;} LRUCache;LRUCache *createCache(int capacity)LRUCache *cache = (LRUCache *)malloc(sizeof(LRUCache)); cache->capacity = capacity;cache->count = 0;cache->head = NULL;cache->tail = NULL;cache->hashmap = (Node **)malloc(sizeof(Node *) * capacity); // 初始化hashmap为NULLfor (int i = 0; i < capacity; i++)cache->hashmap[i] = NULL;}return cache;void addNodeToHead(LRUCache *cache, Node *node)//将节点添加到链表头部node->next = cache->head;node->prev = NULL;if (cache->head != NULL)cache->head->prev = node;}cache->head = node;if (cache->tail == NULL)cache->tail = node;}void removeNode(LRUCache *cache, Node *node) //移除节点if (node->prev != NULL)node->prev->next = node->next;} elsecache->head = node->next;}if (node->next != NULL)node->next->prev = node->prev;} elsecache->tail = node->prev;}void moveToHead(LRUCache *cache, Node *node)//将节点移动到链表头部removeNode(cache, node);addNodeToHead(cache, node);void removeTail(LRUCache *cache)//移除链表尾部的节点if (cache->tail != NULL)Node *node = cache->tail;cache->tail = node->prev;if (node->prev != NULL)node->prev->next = NULL;} elsecache->head = NULL;}free(node);}int get(LRUCache *cache, int key)//根据键值获取缓存值，并将节点移动到链表头部int hash = abs(key) % cache->capacity;Node *node = cache->hashmap[hash];while (node != NULL)if (node->key == key)moveToHead(cache, node);return node->value;}node = node->next;}//如果节点不存在，返回-1return -1;void put(LRUCache *cache, int key, int value)//添加或更新缓存键值对int hash = abs(key) % cache->capacity;Node *node = cache->hashmap[hash];//如果缓存中已存在该键值对，更新节点的值并移动到链表头部while (node != NULL)if (node->key == key)node->value = value;moveToHead(cache, node);return;}node = node->next;}// 如果缓存已满，移除链表尾部的节点，同时更新hashmap if (cache->count >= cache->capacity)int tailKey = cache->tail->key;removeTail(cache);cache->hashmap[abs(tailKey) % cache->capacity] = NULL; cache->count--;}// 创建新的节点，并添加到链表头部和hashmapNode *newNode = (Node *)malloc(sizeof(Node)); newNode->key = key;newNode->value = value;newNode->prev = NULL;newNode->next = NULL;addNodeToHead(cache, newNode);cache->hashmap[hash] = newNode;cache->count++;void destroyCache(LRUCache *cache)//销毁缓存Node *node = cache->head;while (node != NULL)Node *temp = node;node = node->next;free(temp);}free(cache->hashmap);free(cache);```上述代码中，我们定义了两个数据结构，`Node`表示缓存中的节点，`LRUCache`表示整个缓存。
C语言编写源程序建立LR(1)分析器
目录前言 (2)用C语言编写源程序建立LR(1)分析器 (3)一，设计目的，要求，算法与设计思想 (3)1.设计内容 (3)2.设计要求 (3)3.设计的基本原理 (3)1.CLOSURE(I)的构造 (3)2.GO(I,X)的构造 (3)3.FIRST集合的构造 (4)4.LR(1)分析表的构造 (4)二，LR（1）分析器 (4)1.LR(1)分析器的实现图： (4)2.LR分析器与逻辑结构及工作过程 (5)三，总体方案设计 (5)1. 各模块设计 (6)四，程序测试 (8)1.教科书的第142页文法的LR1分析器的构造和语法分析 (8)2.表达式文法的LR1分析器的构造和语法分析器 (9)五，源程序 (10)六，总结 (19)七，参考文献 (19)前言《编译原理》是计算机专业的一门重要的专业课程，其中包含大量软件设计细想。
通过课程设计，实现一些重要的算法，或设计一个完整的编译程序模型，能够进一步加深理解和掌握所学知识，对提高自己的软件设计水平具有十分重要的意义。
我选的是老师给的题，并予以扩充。
即对任意给定的问法G构造LR(1)项目集规范族，其中要实现CLOSURE(1)，GO(I,X)，FIRST集合符。
在此基础上，构造了LR(1)分析表。
然后对输入的句子进行语法分析，给出接受或出错报告。
程序采用文件输入输出方式。
其中包括两个输入文件：文法grammar.txt，以及输入串input.txt；两个输出文件:项目集items.txt和文法的LR(1)分析表action_table.txt。
由于语法分析的结果只给出接受或错误报告，比较简单。
所以直接在屏幕上输出，也便于用户查看。
在具体编写程序中，对文法操作的各个功能模块独立成为一个子程序，而对具体输入穿得分析则放在main()函数中进行。
各个变量奇函数的意义和用法我将在论述程序设计的通体方案中向西给出。
程序的通体算法细想来自《编译原理》课程。
具体实现有我独立完成。
lru算法的实现过程,python
LRU算法是一种常用的缓存淘汰策略，LRU全称为Least Recently Used，即最近最少使用。
它的工作原理是根据数据的历史访问记录来淘汰最近最少使用的数据，以提高缓存命中率和性能。
在Python中，可以通过各种数据结构和算法来实现LRU算法，例如使用字典和双向链表来实现LRU缓存。
一、LRU算法的基本原理LRU算法是基于"最近最少使用"的原则来淘汰缓存中的数据，它维护一个按照访问时间排序的数据队列，当缓存空间不足时，会淘汰最近最少使用的数据。
LRU算法的基本原理可以用以下步骤来说明：1. 维护一个有序数据结构，用来存储缓存中的数据和访问时间。
2. 当数据被访问时，将其移动到数据结构的最前面，表示最近被使用过。
3. 当缓存空间不足时，淘汰数据结构最后面的数据，即最近最少使用的数据。
二、使用Python实现LRU算法在Python中，可以使用字典和双向链表来实现LRU算法。
其中，字典用来存储缓存数据，双向链表用来按照访问时间排序数据。
1. 使用字典存储缓存数据在Python中，可以使用字典来存储缓存数据，字典的键值对可以用来表示缓存的键和值。
例如：```cache = {}```2. 使用双向链表按照访问时间排序数据双向链表可以按照访问时间对数据进行排序，使得最近被访问过的数据在链表的最前面。
在Python中，可以使用collections模块中的OrderedDict来实现双向链表。
例如：```from collections import OrderedDict```3. 实现LRU算法的基本操作在Python中，可以通过对字典和双向链表进行操作来实现LRU算法的基本操作，包括缓存数据的存储、更新和淘汰。
以下是LRU算法的基本操作示例：（1）缓存数据的存储当缓存数据被访问时，可以将其存储到字典中，并更新双向链表的顺序。
例如：```def put(key, value):if len(cache) >= capacity:cache.popitem(last=False)cache[key] = value```（2）缓存数据的更新当缓存数据被再次访问时，可以更新其在双向链表中的顺序。
操作系统页面调度算法程序实验报告
操作系统页面调度算法程序实验报告一、实验背景操作系统是计算机系统中最重要的组成部分之一，它负责管理计算机的资源、协调各个程序的运行和提供用户与计算机之间的接口。
而页面调度算法则是操作系统中非常重要的一个部分，它主要用于管理内存中的页面，以提高计算机系统的性能和效率。
二、实验目的本次实验旨在通过编写一个页面调度算法程序，深入理解操作系统中页面调度算法的原理和实现方法，并掌握如何使用C语言进行程序设计和开发。
三、实验原理1. 页面调度算法概述在操作系统中，为了提高内存利用率和进程执行效率，通常会将进程所需的数据或指令分割成多个大小相等的块（即“页面”），并将这些页面存储到内存中。
当进程需要访问某个页面时，如果该页面已经在内存中，则直接访问即可；如果该页面不在内存中，则需要进行“缺页处理”，将其从磁盘读入内存，并将其中一个已经在内存中但未被访问过一段时间的页面替换出去。
而为了确定应该替换哪个页面，就需要使用一种称为“页面调度算法”的技术来进行决策。
常见的页面调度算法有FIFO、LRU、LFU等。
2. FIFO算法FIFO（First In First Out）算法是最简单的页面调度算法之一，它的原理是将最先进入内存的页面替换出去。
具体来说，当一个新页面需要进入内存时，如果内存已经满了，则将最先进入内存的页面替换出去，并将新页面插入到队列末尾。
3. LRU算法LRU（Least Recently Used）算法是一种比较常用的页面调度算法，它的原理是根据页面最近被访问的时间来进行决策。
具体来说，当一个新页面需要进入内存时，如果内存已经满了，则将最近访问时间最早且未被修改过的页面替换出去，并将新页面插入到队列末尾。
4. LFU算法LFU（Least Frequently Used）算法是一种根据页面使用频率来进行决策的调度算法。
具体来说，当一个新页面需要进入内存时，如果内存已经满了，则将使用频率最低的那个页面替换出去，并将新页面插入到队列末尾。
lru页面置换算法实验c语言总结
LRU页面置换算法实验C语言总结1.引言在计算机科学中，页面置换算法是解决主存容量有限的情况下，如何有效地管理页面（或称为内存块）的一种重要方法。
L RU（L ea st Re ce nt ly Us e d）页面置换算法是其中一种经典的策略，通过淘汰最久未使用的页面来提高内存的利用率。
本文将总结使用C语言实现L RU页面置换算法的相关实验。
2.算法原理L R U页面置换算法的核心思想是：最近被访问的页面可能在未来继续被访问，而最久未被使用的页面可能在未来也不再被访问。
基于这一思想，L R U算法维护一个页面访问的时间顺序链表，每次发生页面置换时，选择链表头部（即最久未使用）的页面进行淘汰。
3.实验设计本次实验旨在使用C语言实现LR U页面置换算法，并通过模拟页面访问的过程来验证算法的正确性。
具体设计如下：3.1数据结构为了实现LR U算法，我们需要定义几个关键的数据结构：3.1.1页面节点结构t y pe de fs tr uc tP age{i n tp ag eI D;//页面I Ds t ru ct Pa ge*n ex t;//下一个节点指针s t ru ct Pa ge*p re v;//上一个节点指针}P ag e;3.1.2内存块结构t y pe de fs tr uc tM emo r y{i n tc ap ac it y;//内存块容量i n ts iz e;//当前存储的页面数量P a ge*h ea d;//内存块链表头指针P a ge*t ai l;//内存块链表尾指针}M em or y;3.2实验步骤本次实验主要包括以下几个步骤：3.2.1初始化内存块根据实际需求，设置内存块的容量，并初始化链表头指针和尾指针。
3.2.2页面置换每次发生页面访问时，检查访问的页面是否已经在内存块中。
如果在，将该页面移动到链表尾部；如果不在，执行页面置换。
3.2.3页面淘汰当内存块已满时，选择链表头部的页面进行淘汰，将新访问的页面加入链表尾部。
LRU算法详解
LRU算法详解⼀、什么是 LRU 算法就是⼀种缓存淘汰策略。
计算机的缓存容量有限，如果缓存满了就要删除⼀些内容，给新内容腾位置。
但问题是，删除哪些内容呢？我们肯定希望删掉哪些没什么⽤的缓存，⽽把有⽤的数据继续留在缓存⾥，⽅便之后继续使⽤。
那么，什么样的数据，我们判定为「有⽤的」的数据呢？LRU 缓存淘汰算法就是⼀种常⽤策略。
LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是说我们认为最近使⽤过的数据应该是是「有⽤的」，很久都没⽤过的数据应该是⽆⽤的，内存满了就优先删那些很久没⽤过的数据。
举个简单的例⼦，安卓⼿机都可以把软件放到后台运⾏，⽐如我先后打开了「设置」「⼿机管家」「⽇历」，那么现在他们在后台排列的顺序是这样的：但是这时候如果我访问了⼀下「设置」界⾯，那么「设置」就会被提前到第⼀个，变成这样：假设我的⼿机只允许我同时开 3 个应⽤程序，现在已经满了。
那么如果我新开了⼀个应⽤「时钟」，就必须关闭⼀个应⽤为「时钟」腾出⼀个位置，关那个呢？按照 LRU 的策略，就关最底下的「⼿机管家」，因为那是最久未使⽤的，然后把新开的应⽤放到最上⾯：现在你应该理解 LRU（Least Recently Used）策略了。
当然还有其他缓存淘汰策略，⽐如不要按访问的时序来淘汰，⽽是按访问频率（LFU 策略）来淘汰等等，各有应⽤场景。
本⽂讲解 LRU 算法策略。
⼆、LRU 算法描述LRU 算法实际上是让你设计数据结构：⾸先要接收⼀个 capacity 参数作为缓存的最⼤容量，然后实现两个 API，⼀个是 put(key, val) ⽅法存⼊键值对，另⼀个是 get(key) ⽅法获取 key 对应的 val，如果 key 不存在则返回 -1。
注意哦，get 和 put ⽅法必须都是O(1)的时间复杂度，我们举个具体例⼦来看看 LRU 算法怎么⼯作。
/* 缓存容量为 2 */LRUCache cache = new LRUCache(2);// 你可以把 cache 理解成⼀个队列// 假设左边是队头，右边是队尾// 最近使⽤的排在队头，久未使⽤的排在队尾// 圆括号表⽰键值对 (key, val)cache.put(1, 1);// cache = [(1, 1)]cache.put(2, 2);// cache = [(2, 2), (1, 1)]cache.get(1); // 返回 1// cache = [(1, 1), (2, 2)]// 解释：因为最近访问了键 1，所以提前⾄队头// 返回键 1 对应的值 1cache.put(3, 3);// cache = [(3, 3), (1, 1)]// 解释：缓存容量已满，需要删除内容空出位置// 优先删除久未使⽤的数据，也就是队尾的数据// 然后把新的数据插⼊队头cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)// cache = [(3, 3), (1, 1)]// 解释：cache 中不存在键为 2 的数据cache.put(1, 4);// cache = [(1, 4), (3, 3)]// 解释：键 1 已存在，把原始值 1 覆盖为 4// 不要忘了也要将键值对提前到队头三、LRU 算法设计分析上⾯的操作过程，要让 put 和 get ⽅法的时间复杂度为 O(1)，我们可以总结出 cache 这个数据结构必要的条件：查找快，插⼊快，删除快，有顺序之分。
基于对列实现lru算法
基于对列实现lru算法基于队列实现LRU算法LRU（Least Recently Used）是一种常用的页面置换算法，用于解决操作系统中的页面调度问题。
LRU算法的基本思想是，当需要置换出一个页面时，选择最近最久未使用的页面进行置换。
在本文中，我们将介绍如何使用队列数据结构来实现LRU算法。
我们需要了解队列的基本概念。
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，类似于现实生活中的排队。
在队列中，元素从队尾入队，从队头出队。
因此，我们可以利用队列的特性来实现LRU算法。
具体实现LRU算法的步骤如下：1. 创建一个队列并指定其最大容量。
LRU算法需要记录最近使用的页面，因此需要一个队列来保存页面的顺序。
队列的容量应该等于内存中页面的数量。
2. 当访问一个页面时，检查页面是否已经存在于队列中。
- 如果页面已经存在于队列中，将其从队列中移除，并重新插入到队尾，表示该页面是最近使用的页面。
- 如果页面不存在于队列中，需要进行以下操作：- 如果队列未满，直接将页面插入到队尾；- 如果队列已满，需要将队头的页面移除，并将新页面插入到队尾。
3. 重复步骤2，直到所有页面都被访问完毕。
通过以上步骤，我们就可以利用队列实现LRU算法。
下面我们通过一个具体的例子来演示算法的实现过程。
假设内存中有5个页面，并且队列的容量为3。
初始时，队列为空。
1. 访问页面1。
队列为空，直接将页面1插入到队尾。
队列：1。
2. 访问页面2。
队列中只有一个页面1，将页面1移除，并将页面2插入到队尾。
队列：2。
3. 访问页面3。
队列中有页面1和页面2，将页面1移除，并将页面3插入到队尾。
队列：2, 3。
4. 访问页面4。
队列中有页面2和页面3，将页面2移除，并将页面4插入到队尾。
队列：3, 4。
5. 访问页面5。
队列中有页面3和页面4，将页面3移除，并将页面5插入到队尾。
队列：4, 5。
通过以上例子，我们可以看到队列始终保持最近使用的页面在队尾，最久未使用的页面在队头。
LRU替换算法
LRU替换算法LRU替换算法是计算机操作系统中一种常用的页面置换算法，它的全名是Least Recently Used。
LRU算法的核心思想是“最近不常用的页面会在未来也不会被使用”，因此将其替换出去对系统性能的影响最小。
在LRU算法的实现中，系统会将最近使用的页面置于链表的最前端，而最近最少使用的页面则在链表的尾部。
当需要替换页面时，系统会选择链表尾部的页面进行替换。
这种算法的性能非常适合进程访问时呈现出明显的局部性原理。
LRU算法实现方式多种多样，在实践中大都是通过双向链表来实现的。
双向链表的头部始终存放最近访问的页面，尾部则是最近最少使用的页面。
每当某个页面被访问时，它就会被从链表原本的位置转移到链表的头部，这样访问频繁的页面便会留在链表的头部，访问不频繁的页面则会逐渐转移到链表的尾部。
在缓存空间被用满的时候，如果需要替换一个页面，那么就从链表的尾部选择一个未被访问过的页面进行替换。
这种替换方式确保了被替换的页面最近很少被使用，因此它的“价值”也较低。
与FIFO算法相比，LRU算法能够提供更好的缓存效果。
对于访问同样频繁的数据，LRU算法能够很好地将其保留在队列头，同时将不常访问的数据逐渐向队列尾部移动，从而保证队列中的数据都是有价值的。
此外，LRU算法没有FIFO算法的缺点，即如果一个数据被访问过，但是一直没有被替换，那么它将会一直留在队列中。
但是在实际应用中，LRU算法也存在一定的缺点。
首先，双向链表需要占用额外的内存来存储前后指针，因此使用LRU算法会增加系统的开销。
此外，LRU算法的实现需要对访问过的页面进行排序，这也会占用一定的CPU处理时间。
综上所述，LRU算法虽然不是完美的，但它仍然是计算机操作系统中最常用的页面置换算法之一，因为它能够提供很好的缓存效果。
此外，LRU算法也是页面替换算法的一种较好实现，其性能也得到了充分证明。
在实际运用中，根据系统的实际需求选择合适的置换算法是必不可少的。
存储管理实验报告
一、实验目的1. 理解操作系统存储管理的概念和作用。
2. 掌握存储管理的基本算法和策略。
3. 通过实验，加深对存储管理原理的理解，提高实际操作能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：虚拟机软件VMware Workstation 153. 实验平台：Linux系统三、实验内容1. 存储管理概述2. 页式存储管理3. 段式存储管理4. 分段分页存储管理5. 存储管理算法四、实验步骤1. 页式存储管理实验（1）设置虚拟内存：在Linux系统中，使用`cat /proc/meminfo`命令查看内存信息，然后使用`vmstat`命令查看虚拟内存的使用情况。
（2）编写实验程序：使用C语言编写一个简单的程序，模拟页式存储管理过程。
（3）运行实验程序：编译并运行实验程序，观察程序运行过程中页面的分配、置换和回收过程。
2. 段式存储管理实验（1）设置虚拟内存：同页式存储管理实验。
（2）编写实验程序：使用C语言编写一个简单的程序，模拟段式存储管理过程。
（3）运行实验程序：编译并运行实验程序，观察程序运行过程中段页的分配、置换和回收过程。
3. 分段分页存储管理实验（1）设置虚拟内存：同页式存储管理实验。
（2）编写实验程序：使用C语言编写一个简单的程序，模拟分段分页存储管理过程。
（3）运行实验程序：编译并运行实验程序，观察程序运行过程中段页的分配、置换和回收过程。
4. 存储管理算法实验（1）编写实验程序：使用C语言编写一个简单的程序，模拟不同的存储管理算法（如FIFO、LRU、LFU等）。
（2）运行实验程序：编译并运行实验程序，观察不同算法在页面分配、置换和回收过程中的表现。
五、实验结果与分析1. 页式存储管理实验实验结果表明，页式存储管理可以将大程序离散地存储在内存中，提高内存利用率。
但页式存储管理也存在页面碎片问题，导致内存碎片化。
2. 段式存储管理实验实验结果表明，段式存储管理可以将程序按照逻辑结构划分为多个段，提高了内存的利用率。
lru算法c语言实现
lru算法c语言实现以下是LRU（最近最少使用）算法的C语言实现示例：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <time.h>// 最大缓存大小#defineCache_MAX 10// 缓存结构体typedef struct {int key;int value;int time;}CacheNode;// 缓存数组cacheNode cache[Cache_MAX];// 当前使用的缓存大小int currentCacheSize;// 缓存命中函数int cacheHit(int key) {int i;for (i = 0; i < currentCacheSize; i++) {if (cache[i].key == key) {cache[i].time = time(NULL);return 1;}}return 0;}// 缓存淘汰函数int cacheMiss(int key) {int i, j;for (i = 0; i < currentCacheSize; i++) { if (cache[i].key == key) {// 页命中，更新时间戳cache[i].time = time(NULL);return 1;}}// 页未命中，淘汰最久未使用的页j = 0;for (i = 1; i < currentCacheSize; i++) { if (cache[i].time < cache[j].time) { j = i;}}cache[j].key = key;cache[j].time = time(NULL);currentCacheSize++;return 0;}int main() {int key, value;while (1) {printf("输入key：");scanf("%d", &key);value = rand() % 100;if (cacheHit(key)) {printf("命中，value：%d\n", value); } else {printf("未命中，value：%d\n", value); cacheMiss。
lru算法
LRU算法1. 简介LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法是一种常用的缓存淘汰算法。
该算法根据数据的访问顺序来进行缓存淘汰，优先淘汰最近最少使用的数据，以保证缓存中始终保存着最常用的数据。
2. 算法原理LRU算法的原理很简单，在数据插入或访问时，首先查看缓存中是否存在该数据，如果存在，则将该数据移动到链表的头部；如果不存在，则将该数据插入到链表的头部。
当缓存达到容量上限时，需要淘汰最近最少使用的数据，即将链表尾部的数据删除。
基本的数据结构是双向链表，链表的头部存储的是最近访问的数据，链表的尾部存储的是最久未访问的数据。
3. 算法实现下面是一个简单的实现LRU算法的伪代码：class LRUCache:def__init__(self, capacity: int):self.capacity = capacityself.cache = {}self.count =0self.head = DoubleNode(0, 0)self.tail = DoubleNode(0, 0)self.head.next =self.tailself.tail.prev =self.headdef get(self, key: int) -> int:if key in self.cache:node =self.cache[key]self._remove(node)self._add(node)return node.valreturn-1def put(self, key: int, value: int) ->None: if key in self.cache:node =self.cache[key]self._remove(node)self.count -=1node = DoubleNode(key, value)self.cache[key] = nodeself._add(node)self.count +=1if self.count >self.capacity:node =self.tail.prevself._remove(node)self.count -=1def _add(self, node: DoubleNode) ->None:next_node =self.head.nextself.head.next = nodenode.prev =self.headnode.next = next_nodenext_node.prev = nodedef _remove(self, node: DoubleNode) ->None:prev_node = node.prevnext_node = node.nextprev_node.next = next_nodenext_node.prev = prev_nodeclass DoubleNode:def__init__(self, key: int, val: int):self.key = keyself.val = valself.prev =Noneself.next =None4. 使用示例cache = LRUCache(2) # 创建一个容量为2的缓存cache.put(1, 1) # 缓存中插入数据 (1,1)cache.put(2, 2) # 缓存中插入数据 (2,2)cache.get(1) # 返回 1cache.put(3, 3) # 缓存中插入数据 (3,3)，因为缓存容量已满，所以需要淘汰 (2,2)cache.get(2) # 返回 -1，因为该数据已被淘汰cache.put(4, 4) # 缓存中插入数据 (4,4)，因为缓存容量已满，所以需要淘汰 (1,1)cache.get(1) # 返回 -1，因为该数据已被淘汰cache.get(3) # 返回 3cache.get(4) # 返回 45. 算法分析•时间复杂度：LRU算法的时间复杂度是O(1)，由于使用哈希表存储数据和双向链表维护数据顺序，所以对于插入、查找、删除等操作都是常数时间复杂度。
lru算法 java实现
lru算法 java实现LRU（LeastRecentlyUsed）算法是一种常用的缓存淘汰策略，它根据数据最近使用的频率来淘汰缓存中的数据。
在Java中，可以使用哈希表和双向链表来实现LRU算法。
一、实现思路1.创建一个哈希表来存储缓存数据，使用键值对的形式表示缓存中的数据和对应的访问时间。
2.创建一个双向链表，用于存储缓存数据的访问顺序。
最近使用的数据会放在链表的头部，最久未使用的数据会放在链表的尾部。
3.在访问缓存数据时，如果数据不存在于哈希表中，则需要将数据添加到哈希表中，并更新其访问时间。
如果数据已经存在于哈希表中，则需要更新其访问时间并移动到链表的头部。
4.在需要淘汰缓存数据时，可以遍历链表并依次删除头部节点，直到只剩下最后一个节点为止。
最后需要将最后一个节点所代表的数据从哈希表中删除。
二、代码实现下面是一个基于上述思路的LRU算法的Java实现示例：```javaimportjava.util.HashMap;importjava.util.Map;publicclassLRUCache{privateintcapacity;privateHashMap<Integer,Node>cacheMap;privateLinkedList<Integer>list;publicLRUCache(intcapacity){this.capacity=capacity;this.cacheMap=newHashMap<>();this.list=newLinkedList<>();}publicintget(intkey){if(!cacheMap.containsKey(key)){return-1;//缓存中不存在该键值对，返回-1表示失败}Nodenode=cacheMap.get(key);//获取该键值对的节点对象list.remove(node);//从链表中移除该节点list.addFirst(key);//将该节点移动到链表头部表示最近使用过returnnode.value;//返回该节点的值}publicvoidput(intkey,intvalue){if(cacheMap.containsKey(key)){//如果缓存中已经存在该键值对，更新其访问时间并移动到链表头部Nodenode=cacheMap.get(key);node.accessTime=System.currentTimeMillis();//更新访问时间并从链表中移除该节点list.remove(node);//从链表中移除该节点list.addFirst(node);//将该节点移动到链表头部表示最近使用过}else{//如果缓存中不存在该键值对，则需要添加新节点并更新其访问时间，同时将其放入链表头部表示最近使用过NodenewNode=newNode(key,System.currentTimeMillis(),value) ;//创建新节点对象cacheMap.put(key,newNode);//将新节点添加到哈希表中list.addFirst(newNode);//将新节点移动到链表头部表示最近使用过if(cacheMap.size()>capacity){//如果缓存已满，需要淘汰链表尾部的节点和对应的键值对数据NodetailNode=list.removeTail();//移除链表尾部的节点和对应的键值对数据并返回该节点对象（用于后续处理）cacheMap.remove(tailNode.key);//从哈希表中删除对应的键值对数据}}}}```其中，Node类表示一个缓存数据节点对象，包含键（key）、访问时间（accessTime）、值（value）等属性。
lru cache算法
lru cache算法
Least Recently Used (最近最少使用，简称LRU) 缓存算法是一种常用的内存缓存算法，它通过使用一个双向链表 (Double Linked List) 来记录缓存数据，并具有固定的空间大小，当需要存储新的缓存数据时，LRU算法会首先将最近最少使用的缓存数据从缓存中移除，再将新的缓存数据存储进去，即使缓存数据过期，也只会移除最近最少使用的缓存数据，从而增强资源的利用率，提升系统性能。
LRU 算法主要通过记录每个缓存条目的访问频率来实现，为每个缓存条目设置最近一次访问的时间戳，当有新的缓存数据需要存储时，LRU 算法会把最近最少使用的缓存数据移除，并将新的缓存数据放在链表的首部，表示该条目最近被使用。
下面来具体说明 LRU 的实现方法：
1、建立一个双向链表来存储缓存数据，该链表中有每个缓存数据的key，value，最近访问时间戳等属性；
2、当缓存空间满了，LRU算法首先会将最近最少使用的缓存数据移除，实际上是将双向链表尾部链接空；
3、当新的缓存需要存储时，则会在双向链表的头部插入新的节点，并更新缓冲区的空间大小；
4、当存储的key已经存在时，LRU算法会将原有的缓存数据移到头部，以表示它最近被访问了；
这样一来，最近最少使用的缓存数据永远都在尾部，从而满足最少使用的要求，从而实现了LRU策略的高效访问。
总结來讲，LRU缓存算法是一种常用的缓存策略，它既可以提升资源的利用率，也可以提高系统的性能。
特别是对于网络应用和数据库查询，LRU 缓存策略可以极大的提升效率。
rle算法,c语言实现 -回复
rle算法,c语言实现-回复RLE算法(Run-Length Encoding)，又称为行程长度编码，是一种简单有效的无损数据压缩算法。
其基本原理是通过记录相同连续出现的字符的个数来减少重复数据的存储。
这种算法在数据中存在大量连续相同字符的情况下能够取得较好的压缩效果。
在本文中，我们将使用C语言来实现RLE算法，并详细解释其实现过程。
首先，我们需要定义一个函数来实现RLE算法的编码。
在编码中，我们将检查字符串中的相邻字符是否相同。
如果相同，则我们将计数器加1。
如果不同，则我们将当前字符和计数器的值一起写入输出字符串，并将计数器重置为1。
代码如下：c#include <stdio.h>#include <string.h>void RLE_Encode(char* input, char* output) {int count = 1;int len = strlen(input);for (int i = 0; i < len; i++) {if (input[i] == input[i+1]) {count++;}else {sprintf(output, "cd", input[i], count);output += (arr_len + 1);count = 1;}}*output = '\0';}在这段代码中，我们使用`sprintf()`函数来将字符和计数器的值存储在输出字符串中。
`sprintf()`函数的第一个参数是输出字符串的指针，第二个参数是格式化字符串，其中`c`表示一个字符，`d`表示一个整数。
`output += (arr_len + 1)`是将输出字符串的指针移动到下一个位置。
接下来，我们需要定义一个函数来实现RLE算法的解码。
在解码中，我们将检查字符串中的每一个字符。
如果遇到一个数字字符，则我们将它转换为整数，并在输出字符串中重复前面的字符相应次数。
语法分析代码2(LR分析器 C语言实现)
#include"status_stack.h"#include"symbol_instr_stack.h"#include"lr.h"//打印LR分析器的工作过程void print(status *status_p,symbol_instr *symbol_p,symbol_instr *instr_p) {int i;out_stack(status_p);for(i=0;i<20-status_p->top;i++)printf(" ");out_stack1(symbol_p);for(i=0;i<20;i++)printf(" ");out_stack2(instr_p);printf("\n");}//状态转换函数int goto_char(status *status_p,symbol_instr *instr_p){char x;int y,z;x = get_top(instr_p);y = get_top(status_p);z = get_index_char(x);return table[y][z];}//移进－－规约函数void action(status *status_p,symbol_instr *symbol_p,symbol_instr *instr_p) {int i,j,x;char a;i = goto_char(status_p,instr_p);//规约出错if(i == -1)printf("\n===============规约出错!================\n");//规约成功if(i == 12)printf("\n===============规约成功!================\n");//移进动作if(i>=0 && i<=11){push(status_p,i);a = pop(instr_p);push(symbol_p,a);print(status_p,symbol_p,instr_p);action(status_p,symbol_p,instr_p);}//规约动作if(i>=21 && i<=26){x = r[i-21].y;for(j=0;j<x;j++){pop(status_p);pop(symbol_p);}push(instr_p,r[i-21].x);action(status_p,symbol_p,instr_p);}}int main(){char x;//分配空间status *status_p;symbol_instr *symbol_p,*instr_p ;status_p = (status *)malloc(sizeof(status));symbol_p = (symbol_instr *)malloc(sizeof(symbol_instr));instr_p = (symbol_instr *)malloc(sizeof(symbol_instr));//初始化各栈init_stack(status_p);init_stack(symbol_p);init_stack(instr_p);//压进栈初始元素push(status_p,0);//push(symbol_p,'#');////输入表达式printf("\n请输入要规约的输入串，各字符之间不能有空格，以'#'字符结束!\n");printf("===========Expression =");//先将输入串压进符号栈do{scanf("%c",&x);push(symbol_p,x);}while(x != '#');//然后由符号栈弹出，压进输入栈while( symbol_p->top != 0){x = pop(symbol_p);push(instr_p,x);}printf("\n\n");//打印框架printf("\n状态栈==============符号栈==============输入串\n");print(status_p,symbol_p,instr_p);//打印初始分析表//移进，规约，并打印每一步分析过程action(status_p,symbol_p,instr_p);return 0;}。
OPT、FIFO、LRU算法的实现
OPT、FIFO、LRU算法的实现⼀、实验⽬的1. 了解虚拟存储技术的特点，掌握虚拟存储请求页式存储管理中⼏种基本页⾯置换算法的基本思想和实现过程，并⽐较它们的效率。
2. 了解程序设计技术和内存泄露的原因⼆、实验内容模拟实现请求页式存储管理的⼏种基本页⾯置换算法最佳淘汰算法（OPT）先进先出的算法（FIFO）最近最久未使⽤算法（LRU）三、实验原理1. 虚拟存储系统UNIX中，为了提⾼内存利⽤率，提供了内外存进程对换机制；内存空间的分配和回收均以页为单位进⾏；⼀个进程只需将其⼀部分（段或页）调⼊内存便可运⾏；还⽀持请求调页的存储管理⽅式。
当进程在运⾏中需要访问某部分程序和数据时，发现其所在页⾯不在内存，就⽴即提出请求（向CPU发出缺中断），由系统将其所需页⾯调⼊内存。
这种页⾯调⼊⽅式叫请求调页。
为实现请求调页，核⼼配置了四种数据结构：页表、页框号、访问位、修改位、有效位、保护位等。
2. 页⾯置换算法当CPU接收到缺页中断信号，中断处理程序先保存现场，分析中断原因，转⼊缺页中断处理程序。
该程序通过查找页表，得到该页所在外存的物理块号。
如果此时内存未满，能容纳新页，则启动磁盘I/O将所缺之页调⼊内存，然后修改页表。
如果内存已满，则须按某种置换算法从内存中选出⼀页准备换出，是否重新写盘由页表的修改位决定，然后将缺页调⼊，修改页表。
利⽤修改后的页表，去形成所要访问数据的物理地址，再去访问内存数据。
整个页⾯的调⼊过程对⽤户是透明的。
最佳淘汰算法（OPT）：选择永不使⽤或在未来最长时间内不再被访问的页⾯予以替换。
先进先出的算法（FIFO）：选择在内存中驻留时间最久的页⾯予以替换。
最近最久未使⽤算法（LRU）：选择过去最长时间未被访问的页⾯予以替换。
3. ⾸先⽤srand( )和rand( )函数定义和产⽣指令序列，然后将指令序列变换成相应的页地址流，并针对不同的算法计算出相应的命中率。
（1）通过随机数产⽣⼀个指令序列，共320条指令。
lru页面调度算法c语言实现
lru页面调度算法c语言实现LRU页面调度算法是一种常用的页面置换算法，它根据页面的历史使用情况来决定淘汰哪一页。
LRU全称是Least Recently Used，即最近最少使用。
该算法的核心思想是，当需要淘汰一页时，选择最近最久未被使用的页面进行淘汰，以便为新的页面让出空间。
在实际的计算机系统中，内存空间是有限的，而程序需要的内存空间往往远远超过可用的内存空间。
为了解决这个问题，操作系统采用了虚拟内存的技术，将程序所需的内存空间分为若干个页面，每个页面的大小固定，通常为4KB或者8KB。
当程序运行时，操作系统将程序所需的页面加载到内存中，如果内存空间不足，则需要进行页面置换。
LRU页面调度算法是一种比较简单有效的页面置换算法。
它的基本原理是，当需要淘汰一页时，选择最久未使用的页面进行淘汰。
为了实现这个目标，操作系统通常使用一个数据结构来记录页面的使用情况，比如一个链表或者一个队列。
每当程序访问一个页面时，操作系统就将该页面移到链表或者队列的头部，这样就保证了链表或者队列的尾部是最久未使用的页面。
当需要淘汰一页时，操作系统就选择链表或者队列的尾部页面进行淘汰。
这是因为，尾部页面是最久未使用的页面，它的使用频率最低，淘汰它对程序的影响最小。
淘汰完页面后，操作系统将新的页面加载到内存中，并将新的页面插入到链表或者队列的头部。
LRU页面调度算法的优点是，它能够比较准确地预测页面的使用情况。
当程序的访问模式具有局部性时，即程序往往会连续访问相邻的页面，LRU算法能够将这些页面保留在内存中，从而提高程序的执行效率。
另外，LRU算法的实现比较简单，只需要维护一个链表或者队列即可。
然而，LRU页面调度算法也存在一些问题。
首先，LRU算法需要维护一个链表或者队列，这会占用一定的内存空间。
其次，LRU算法需要频繁地更新链表或者队列，这会增加操作系统的开销。
最后，当程序的访问模式不具有局部性时，LRU算法的效果会大打折扣，因为它无法准确地预测页面的使用情况。