编程实现LRU算法C语言实现

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lru 页面置换算法

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

操作系统课程设计(LRU算法)完整版内含代码

操作系统课程设计LRU页面调度算法

学号：

姓名：

学院：

专业：

班级：

指导老师：

日期：

一、实验题目 (1)

二、课程设计的目的 (1)

三、设计内容 (1)

四、设计要求 (1)

五、设计思想 (1)

六、主要数据结构及其说明 (2)

七、硬件支持 (3)

八、源程序文件 (3)

九、程序运行结果 (6)

十、实验体会 (7)

一实验题目

LRU页面调度算法

二课程设计的目的

操作系统课程设计是计算机专业重要的教学环节，它为学生提供了一个既动手又动脑，将课本上的理论知识和实际有机的结合一起，独立分析和解决实际问题的机会。

1.进一步巩固和复习操作系统的基础知识。

2. 培养学生结构化程序、模块化程序设计的方法和能力。

3.提高学生调试程序的技巧和软件设计的能力。

4.提高学生分析问题、解决问题以及综合利用C语言进行程序设计的能力。

三设计内容

程序应模拟实现LRU算法思想，对n个页面实现模拟调度。

四设计要求

1．不同的功能使用不同的函数实现（模块化），对每个函数的功能和调用接口要注释清楚。对程序其它部分也进行必要的注释。

2．对系统进行功能模块分析、画出总流程图和各模块流程图。

3．用户界面要求使用方便、简洁明了、美观大方、格式统一。所有功能可以反复使用，最好使用菜单。

4．通过命令行相应选项能直接进入某个相应菜单选项的功能模块。

5．所有程序需调试通过。

五设计思想

最近最久未使用（LRU）页调度算法是选择最近最久未使用的页面予以淘汰。

算法赋予每个页面一个访问字段，用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间，当所要访问的页面在内存块中时，就不淘汰页面，否则，淘汰页面中时间最长的，即淘汰最近最久未使用的页面。

LRU缓存替换算法介绍与编程实现

LRU（Least Recently Used）缓存替换算法是一种常用的缓存替换算法之一、它基于一种简单的原理：如果一个数据最近被访问过，那么将来它被访问的概率更高。因此，LRU算法会优先替换最近最少使用的数据。

LRU算法的实现可以使用双向链表和哈希表来实现。双向链表用于维护数据项的访问顺序，而哈希表用于快速查找数据项。

下面将详细介绍LRU缓存替换算法的实现。

1.数据结构定义：

首先，我们需要定义双向链表节点的数据结构，包含key和value两个属性，以及prev和next两个指针用于维护双向链表顺序。然后，我们还需要定义一个哈希表，用于快速查找节点。

```python

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.hashmap = {}

self.head = Node(0, 0) # 头节点

self.tail = Node(0, 0) # 尾节点

self.head.next = self.tail # 初始化双向链表

self.tail.prev = self.head

```

2. get操作：

当调用get(key)方法时，我们首先需要判断key是否存在于哈希表中。如果存在，说明数据已经被访问过，我们需要将该节点移到链表头部，并返回对应的值。如果不存在，说明数据不存在缓存中，我们直接返回-1 ```python

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 node

int key;

int value;

struct node *prev;

struct node *next;

} Node;

typedef struct lru_cache

int 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NULL

for (int i = 0; i < capacity; i++)

cache->hashmap[i] = NULL;

CACHE页面置换算法LRU的C语言实现

通过一道题目学习下cache的LRU算法。c语言实现。

LRU算法是最久未使用替换算法，就是假设刚刚用到的数据，将来用到几率也非常大。每次淘汰cache中最久没有使用的元素。

题目：

Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.

set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.

所以，目标就是要设计一个cache系统（数据结构+接口函数），要求保证最近使用的数据不能被移除出cache，也就是每次添加一个cache项的时候，把最旧的cache项移除出去。假设cache只有4这么大，现在有很多元素1,2,2,4,2,5,3

cache income:1

C++实现LRU与LFU的缓存算法

⽬录

⼀、LRU (Least Recently Used) 缓存

⼆、LFU (Least Frequently Used) 缓存

⼀、LRU (Least Recently Used) 缓存

详见 LeetCode Q146

问题描述：

1. LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量capacity 初始化LRU 缓存

2. int get(int key)如果关键字key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。

3. void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插⼊该组「关键字-值」。当缓存

容量达到上限时，它应该在写⼊新数据之前删除最久未使⽤的数据值，从⽽为新的数据值留出空间。

4. 在O(1) 时间复杂度内完成这两种操作

所⽤数据结构：

为了使get 与put 操作的平均时间复杂度为 O(1) ，

使⽤双向链表 (STL list ) 储存缓存内容 (使⽤ STL pair {key, value} 表⽰),

使⽤哈希表 (STL unordered_map ) 储存 “key” 到 “pair iterator ” 的关系映射

typedef std::unordered_map<int, std::list<std::pair<int, int> >::iterator > CacheMap;

typedef std::list<std::pair<int, int> > LRUList;

lru算法c语言

LRU算法是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用算法。它

是一种用于页面置换的算法，主要用于操作系统中对内存进行管理。

其基本思想是将最近最少使用的页面淘汰掉，从而保留当前正在使用

的页面。

在实现LRU算法时，需要使用一个数据结构——双向链表。链表中每个节点都表示一个页面，其中包含了该页面的编号、访问时间等信息。当访问一个页面时，如果该页面已经存在于链表中，则将其移到链表

头部；如果该页面不存在于链表中，则将其加入链表头部，并删除链

表尾部的节点。

以下是C语言实现LRU算法的代码：

```c

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#define CACHE_SIZE 4

typedef struct Node {

int data;

struct Node* prev;

struct Node* next;

} Node;

Node* head = NULL;

Node* tail = NULL;

int cache[CACHE_SIZE];

int cache_index = 0;

void insert(int data) {

// 如果缓存未满，则直接插入新节点到双向链表头部 if (cache_index < CACHE_SIZE) {

Node* node = (Node*)malloc(sizeof(Node)); node->data = data;

node->prev = NULL;

node->next = head;

LRU算法的简单实现（C语言+uthash包）

LRU算法的简单实现（C语⾔+uthash包）

什么是 LRU？

LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使⽤页⾯置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的，LRU算法的提出，是基于这样⼀个事实：在前⾯⼏条指令中使⽤频繁的页⾯很可能在后⾯的⼏条指令中频繁使⽤。反过来说，已经很久没有使⽤的页⾯很可能在未来较长的⼀段时间内不会被⽤到，这就是著名的局部性原理 ——⽐内存速度还要快的cache，也是基于同样的原理运⾏的。因此，我们只需要在每次调换时，找到最近最少使⽤的那个页⾯调出内存。

什么是 uthash ?

uthash 是⼀个C语⾔的哈希表，⽀持各种结构类型的存储、添加、删除，这些操作都在固定的时间完成，跟哈希表本⾝的⼤⼩⽆关。键也可以是任何类型的数据。

uthash实现简单的 LRU cache

#include <string.h>

#include <uthash.h>

#define MAX_CACHE_SIZE 100000

struct CacheEntry {

char *key;

char *value;

UT_hash_handle hh;

};

struct CacheEntry *cache = NULL;

char *value find_in_cache(char *key)

{

struct CacheEntry *entry;

HASH_FIND_STR(cache, key, entry)

if (entry) {

// remove it (so the subsequent add will throw it on the front of the list)

操作系统lru算法

LRU（Least Recently Used）算法是一种置换算法，也称为最近最少使用算法。该算法的基本思想是每次淘汰最近最少使用（最近一段时间内没有被使用）的页面。

LRU算法的实现可以采用多种数据结构，如链表、双向链表、队列等。下面介绍一种基于双向链表和哈希表的实现。

首先定义一个双向链表节点，包含页面的编号和指向前一个节点和后一个节点的指针。

cpp

struct node {

int key; 页面编号

node* prev; 前驱节点

node* next; 后继节点

};

定义一个哈希表，根据页面的编号映射到对应的链表节点，在每个节点上存储页面的内容。

cpp

struct cache {

unordered_map<int, node*> map; 哈希表

int capacity; 缓存大小

node* head; 链表头

node* tail; 链表尾

};

具体实现LRU算法的主要操作有两个：插入新页面和淘汰页面。

插入新页面时，先判断页面是否已经在缓存中。如果已经在缓存中，则将该节点移到链表头部，表示最近使用过；如果不在缓存中，则需要新建一个节点插入到链表头部，并将其加入哈希表。

cpp

void put(cache& c, int key, int val) {

判断是否已存在于缓存中

auto it = c.map.find(key);

if (it != c.map.end()) {

移到链表头部

node* p = it->second;

p->prev->next = p->next;

C++模拟LRU页面置换算法(可打印修改)

五．运行结果
} cin>>jtemp; //显示结果，以便观察 }
int main() {
struct node zhuliuji[20]; char str[20]; int n,m; cout<<"请输入访问串的大小："<<endl; cin>>n; cout<<"请输入驻留级大小："<<endl; cin>>m; cout<<"请输入访问串的内容："<<endl; init(str,n,zhuliuji,m); LRU(str,n,zhuliuji,m); return 0; }
0/2 缺缺缺缺命缺命缺缺缺缺命命
红色表示：每个页帧对应的计数器值通过模拟程序输出淘汰的页号分别为：7 1 2 3 0 4
命中率为：4/13
4、代码：
#include <iostream>
using namespace std;
struct node {
char data; int time; };
void init(char str[],int n,struct node zhuliuji[],int m) {
for(int i = 0;i<m;i++) {

FIFO,LRU算法-操作系统代码

FIFO算法

实验代码：

#include

#define M 4 //物理页数

#define N 17 //需要调入的页数

typedef struct page

{

int num;

int time;

}Page; //物理页项，包括调入的页号和时间Page b[M]; //4个物理页

int queue1[20],queue2[20],queue3[20]; //记录置换的页int K=0,S=0,T=0; //置换页数组的标识

int pos=0;//记录存在最长时间项

void INIT(){

int i;

for(i=0;i

b[i].num =-1;

b[i].time =0;

}

//取得内存中存在时间最久的位置

int GetMax(){

int max=-1;

int i;

for(i=0;i

if(b[i].time > max){

max=b[i].time ;

pos=i;

}

return pos;

}

//检查物理内存是否已满,-1表满，其他不满

int Check(){

int i;

for(i=0;i

if(b[i].num == -1)

return i;

}

return -1;

}

int Equation(int fold,Page *b) {

int i;

for(i=0;i

{

if(fold==b[i].num)

return i;

return -1;

}

//先进先出

void FIFO(int fold){

int i;

int a,b,c;

a=Equation(fold,b);

//页已存在

if(a != -1){}

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

LRU算法实现方法及参数调优策略

LRU算法实现方法及参数调优策略LRU (Least Recently Used)算法是一种常用的页面置换算法，被广泛应用于操作系统的内存管理中。LRU算法根据页面的使用历史，将最久未被访问的页面替换出内存。本文将介绍LRU算法的实现方法，并探讨如何通过参数调优来提升其性能。

一、LRU算法实现方法

LRU算法的核心思想是根据页面的访问历史进行页面置换，具体的实现方法如下：

1. 使用双向链表：建立一个带有头尾指针的双向链表，链表的节点表示页面。最近访问的页面位于链表的头部，最久未被访问的页面位于链表的尾部。

2. 使用哈希表：对每个页面建立哈希表，以便快速查找页面在链表中的位置。

3. 页面访问时的操作：当一个页面被访问时，分为以下情况：

- 若页面在链表中不存在，则将其插入链表头部。

- 若页面在链表中已存在，则将其从原位置删除，并插入到链表头部。

4. 替换页面：当内存已满，需要替换页面时，将链表尾部的页面删除即可。

二、参数调优策略

为了进一步提升LRU算法的性能，我们可以通过调优一些参数来

达到优化的目的。下面是一些常用的参数调优策略：

1. 缓存大小的设置：缓存大小是指可以存储在内存中的页面数量。

通常来说，缓存越大，缺页率越低，程序性能越好。但是，过大的缓

存大小也会占用更多的内存资源，需要权衡考虑。

2. 缓存淘汰策略：除了LRU算法，还有其他的缓存淘汰策略，如FIFO算法和LFU算法。FIFO算法简单地按照页面到达的顺序进行页

面替换，而LFU算法根据页面的使用频率进行页面替换。根据不同的

应用场景选择合适的缓存淘汰策略。

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 D

s 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

lru 页面置换算法

LRU页面置换算法

概述

LRU（Least Recently Used）页面置换算法是一种常用的页面置换算法。它的主要思想是根据页面最近被使用的时间来选择牺牲页。即当内存不足时，选择最近最少使用的页进行替换。

实现原理

LRU算法的实现需要维护一个链表和一个哈希表：

1. 链表：用于按照访问时间从早到晚存储所有页框，链表头为最老的页框，链表尾为最新的页框。

2. 哈希表：用于快速查找某一页框是否在内存中，并且可以通过哈希表中存储的指针快速定位到对应节点在链表中的位置。

当一个新页需要进入内存时，如果内存未满，则直接将其插入链表尾部；如果内存已满，则选择链表头部（即最老）的页框进行替换，并

将新页插入链表尾部。每次访问时，将该节点移动到链表尾部，表示该节点是最新访问过的。

优点和缺点

优点：

1. 与FIFO（First In First Out）相比，LRU能更好地反映出程序局部性原理。因为程序执行时往往会频繁地访问某些数据，而LRU算法正是根据这一原理来选择牺牲页的。

2. LRU算法可以有效地减少缺页率，提高系统性能。

缺点：

1. 实现起来比较复杂，需要维护链表和哈希表两个数据结构。

2. 当程序访问模式不符合局部性原理时，LRU算法的效果会变差。比如程序中存在周期性的访问模式或者随机访问模式时，LRU算法可能会频繁地替换掉最新访问过的页框。

应用场景

1. LRU算法常用于操作系统中对内存进行管理，以提高系统性能。

2. 在缓存系统中也常使用LRU算法进行页面置换，以保证最常用的数据始终在缓存中。

c++实现操作系统LUR算法

操作系统实验报告

* lru.cpp

#include"lru.h"

LRUStack::LRUStack(int mL)

{

if (mL <= 0)

{

cout << "栈最大值错误, 退出" << endl;

exit(-1);

}

this->max_length = mL;

this->pHead = new LRUStack();

this->pNext = this->pHead;

this->pHead->pNext = nullptr;

this->length = 0;

}

* 根据被访问数据的id(cache)查找其在栈中的位置 * 返回其所在栈的位置pos

int LRUStack::findStackById(int cache) const {

if (this->length == 0)

return -1;

int pos = 0;

// 遍历栈

LRUStack *pTemp = this->pHead;

while (nullptr != (pTemp = pTemp->pNext))

{

if (cache == pTemp->cacheId)

return pos; // 查找成功

pos++;

}

return -1; // 查找失败

}

* 按照结点位置查找结点

* 返回结点本身

LRUStack *LRUStack::findStackByPos(int pos) const

{

if (pos > this->length || pos < 0)