为什么要引入置换-选择排序 我们都知道，减少初始归并段个数r可以减少归并趟数S。若总的记录个数为n，每个归并段的长度为t，则归并段的个数为r=[n/t]。...因此，必须探索新的方法，用来产生更长的初始归并段，这就是引入置换-选择算法的原因。...算法实现步骤 选择内存缓冲区中的一个数，该数需要符合以下的条件： 该数必须大于当前初始归并段中任意数字 该数是符合条件1的可选数中最小的一个 如果符合上述条件，则将该数加入当前初始归并段，直到内存缓冲区中的所有记录都比当前初始归并段最大的记录小时
3.最近最久未使用页面置换算法（LRU） 在之前的FIFO算法中，依据的是各个页面调入内存的时间，这并不能反映页面的真实使用情况。 ...由于无法预测页面未来的情况，所以只能利用“最近的过去”来作为预测未来的方法，LRU选择的是最近最久未使用的页面予以淘汰。 ...LRU是一种优秀的页面置换算法，但是需要硬件的支持，为了了解一个进程在内存中各个页面各有多少时间未被进程访问，以及如何快速地知道哪一个页面是最近最久未使用的页面，需要 寄存器+栈 来支持。 ...如果我们把n位寄存器的数看做是一个整数，那么具有最小数值的寄存器所对应的页面，就是最近最久未使用的页面。当发生缺页时，首先将它置换出去。 ...因该算法只有一位访问位，只能用它表示该页是否已经使用过，而置换时是将未使用过的页面换出去，又称为最近未用算法NRU(Not recently used)。
二、最近未使用页面置换算法（NRU） 系统为每一个页面设置两个标志位：当页面被访问时设置R位，当页面（修改）被写入时设置M位。...五、最近最少使用页面置换算法（LRU） 缺页中断发生时，置换未使用时间最长的页面，称为LRU（least recently used）。...这种方法称为NFU（not frequently used，最不常用）算法。 这样还是存在一个问题，即很久之前的一次使用，与最近的使用权重相等。...这种算法，称为老化（aging）算法，增加了最近使用的比重。 老化算法只能采用有限的位数，所以可能在一定程度上精度会有所损失。 ?...六、工作集算法 简单来说，工作集就是在最近k次内存访问所使用过的页面的集合。原始的工作集算法同样代价很大，对它进行简化：在过去Nms的北村访问中所用到的页面的集合。
FIFO算法很少单独使用. 举例： 最近最久未使用算法LRU(Least Recently Used) 基本思路 ： 当一个缺页中断发生时, 选择最久未使用的那个页面, 并淘汰....它是对最优页面置换算法的一个近似, 其依据是程序的局部性原理, 即在最近一小段时间(最近几条指令)内, 如果某些页面被频繁地访问, 那么再将来的一小段时间内, 他们还可能会再一次被频繁地访问....LRU算法需要记录各个页面使用时间的先后顺序, 开销比较大. 举例： 两种可能的实现方法是 : 系统维护一个页面链表, 最近刚刚使用过的页面作为首节点, 最久未使用的作为尾结点....当需要淘汰一个页面时, 总是选择栈底的页面, 它就是最久未使用的. 时钟置换算法 基本思路 : 需要用到页表项的访问位, 当一个页面被装入内存时, 把该位初始化为0....(即替换较少使用的页面), 因此**, 被他置换出去的页面不一定是进程不会访问的.** LRU / FIFO 和 Clock 的比较 全局页面置换算法 bc ： 操作系统是支持多进程的， 但是如果我们使用每个应用程序都使用各自的算法
最佳置换算法（OPT) 2. 先进先出置换算法（FIFO) 3. 最近最久未使用置换算法（LRU) 4. 时钟置换算法（CLOCK) 5. 改进型的时钟置换算法 知识回顾与重要考点 知识总览 ?...最佳置换算法（OPT) ? ? 2. 先进先出置换算法（FIFO) ? ? 3. 最近最久未使用置换算法（LRU) ? 4. 时钟置换算法（CLOCK) ? ? ? ? ? ? ? 5....改进型的时钟置换算法 ? ? 假设页面的状态是： ? ? ? ? ? ? 知识回顾与重要考点 ?
用页面置换算法决定应该换出哪个页面 五种页面置换算法： 1）最佳置换算法（OPT） 2)先进先出算法（FIFO） 3)最近最少使用算法（LRU） 4)时钟置换算法（CLOCK） 5)改进型的时钟置换算法...最佳置换算法（OPT）： 每次选择淘汰的页面将是以后永不使用，最长时间内不再被访问的页面,无法实现 先进先出算法（FIFO） 把调入内存的页面根据调入的先后顺序排成一个队列，换出时选择队头页面，最大长度取决于...系统为进程分配了多少个内存块，性能比较差 最近最少使用算法（LRU） 每次淘汰的页面是最近未使用的页面，用访问字段记录该页面上次被访问以来所经历的时间， 当需要淘汰一个页面的时候，选择页面中时间值最大的...，需要专门的硬件支持，开销大 时钟置换算法（CLOCK） 内存中的页面通过链接指针，链接成一个循环队列，增加一个字段访问位字段，1表示访问过，0表示未访问过 循环遍历，如果是0就选择该页换出，如果是1就修改为...0，最多会经过两轮扫描 改进型的时钟置换算法 增加一个是否修改过条件，如果为1就修改过，如果为0就没修改过 页面分配策略 驻留级：请求分页存储管理中给进程分配的物理块集合，一般小于进程的总大小 页面分配
然而，它的性能并不总是十分理想： 其一，所置换的页面可以是很久以前使用过但现已不再使用的初始化模块 其二，所置换的页面可以包含一个被大量使用的变量，它早就初始化了，但仍在不断使用 2、OPT（最佳置换算法...这种页面置换算法确保对于给定数量的帧会产生最低的可能的缺页错误率 FIFO 和 OPT 算法的区别在于：除了在时间上向后或向前看之外，FIFO 算法使用的是页面调入内存的时间，OPT 算法使用的是页面将来使用的时间...3、LRU（最近最少使用算法） （淘汰最近没有使用的页面） 选择最近最长时间未访问过的页面予以淘汰，它认为过去一段时间内未访问过的页面，在最近的将来可能也不会被访问。...由于该算法循环地检查各页面的情况，故称为 CLOCK 算法，又称为最近未用( Not Recently Used, NRU )算法。 ?...5、LFU（最不常用算法） 最不经常使用（LFU）页面置换算法要求置换具有最小计数的页面。 这种选择的原因是，积极使用的页面应当具有大的引用计数。
从上篇文章中，我们学习到虚拟内存的page置换算法，就是缓存过期算法的别称，可以说最早的缓存过期算法，其实是先出现操作系统中，这也是为什么，我强调学习一个东西的时候，最好能了解一下它的历史，这样能更好的帮助我们理解...常见的置换算法 缓存置换算法常用的策略有三种，分别是： (1) FIFO：First In First Out，先进先出策略 (2) LFU：Least Frequently Used，最不经常使用策略...(3) LRU：Least Recently Used，最近最少使用策略 这三种淘汰数据的策略和侧重点各不一样，今天我们就来学习相关的知识。...其核心思想：如果一个数据在最近一段时间内访问次数很少，则在将来一段时间内被访问的可能性也很小。显然，这是一种合理的算法，因为到目前为止最少使用的页面，很可能也是将来最少访问的页面。...总结 本文主要介绍了缓存置换算法的相关概念，原理和置换策略等相关内容，最后并对比分析了常见置换算法的优缺点。缓存作为一种互联网开发必备的组件，理解其置换算法的原理至关重要，值得每一位同学学习和研究。
三、最近一段时间最久未使用（LRU）置换算法 1.作用 根据页面调入内存的使用情况进行决策，把最近一段时间最久未使用的页面予以淘汰。...最近最久未使用（LRU）的页面置换算法，是根据页面调入内存后的使用情况进行决策的。因为根据程序的局部性原理，刚刚被访问过页面，可能很快还被访问到。...由于无法预测各个页面将来的使用情况，只能利用“最近的的过去”作为“最近的将来”的近似，因此，LRU置换算法是选择最近最久未使用的页面予以淘汰。...② 当运行到页号2时，内存没有页号2，故发送缺页中断，这时就需要考虑置换掉谁。根据最近一段时间最久未使用（LRU）置换算法，最近一段时间最久未使用的页面予以淘汰。...但因该算法只有一位访问位，只能用它表示该页是否已经使用过，而置换时是将未使用过的页面换出去，故又把该算法称为最近最久未使用算法NRU(Not Recently Used)。
2.LFU算法 LFU（Least Frequently Used）最近最少使用算法。它是基于“如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小”的思路。 ...为了能够淘汰最少使用的数据，因此LFU算法最简单的一种设计思路就是 利用一个数组存储 数据项，用hashmap存储每个数据项在数组中对应的位置，然后为每个数据项设计一个访问频次，当数据项被命中时，访问频次自增...3.LRU算法 LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。...而用什么数据结构来实现LRU算法呢？...这样一来在链表尾部的节点就是最近最久未访问的数据项。
而选择调入页面的算法就称为页面置换算法。好的页面置换算法应有较低的页面更换频率，也就是说，应将以后不会再访问或者较长时间不会再访问的页面先调出。...3.最近最久未使用（LRU）置换算法 选择最近最长时间未访问过的页面予以淘汰，它认为过去时间内一段时间内未访问过的页面，在最近的将来也不会被访问。...，而最佳置换算法则是根据各页以后的使用情况，是向后看的。...由于该算法循环地检查各页面的情况，故称为CLOCK算法，又称为最近未使用（Not Recently Used，NRU）算法。...CLOCK算法的性能比较接近LRU，而通过增加使用的位数目，可以使用CLOCK算法更加高效。在使用位的基础上再增加一个修改位，得到改进型的CLOCK置换算法。
现实的天空，我们也可以使用算法进行调整，算法效果逼真（效果如下）： 偷天换日，逼真的天空置换算法 万里星空、皓月千里、电闪雷鸣，各种天气特效，算法一键生成。...这么好玩的 AI 算法，你想学吗？ 老规矩，今天，继续手把手教学。 算法原理、环境搭建、效果实现，一条龙服务，尽在下文！...二、SkyAR SkyAR 是一种用于视频中天空置换与协调的视觉方法，该方法能够在风格可控的视频中自动生成逼真的天空背景。...修改好配置文件，使用指令直接运行： python skymagic.py --path .\config\config-canyon-galaxy.json --path 指定使用的配置文件。...我将程序进行了打包，东西都已配置完成，可以直接使用。
什么是LRU算法Least Recently Used 淘汰算法以时间作为参考，淘汰最长时间未被使用的数据如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高；会淘汰最长时间没有被使用的元素（都没人要你了，...不淘汰你淘汰谁）基本原理是：在缓存满时，将最近最久未使用的数据淘汰出缓存，以便给新的数据留出空间。...实现方式可以用：数组、链表等方式新插入的数据放在头部，最近访问过的也移到头部，空间满时将尾部元素删除图片编码实现public class LRUCache { //定义存储key的顺序表
什么是LFULeast Frequently Used 最近最少使用，表示以次数为参考，淘汰一定时期内被访问次数最少的数据如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高比LRU多了一个频次统计，需要时间和次数两个维度进行判断是否淘汰关键流程新加入数据插入到队列尾部...//定义缓存容量 private int capacity; //定义存储key，value数值 private Map cacheValue; //存储key的使用频次...++ public V get(K key) { V value = cacheValue.get(key); //如果key获取的value不为空，则对这个key的使用次数...cacheObj.getLastTime()); }); } //定义比较对象 class CacheObj implements Comparable{ //定义使用的...key; this.count = count; this.lastTime = lastTime; } //用于比较大小，如果使用次数一样
自定义一个类，对列表进行封装，实现基于LRU算法的缓冲区。每次都从右侧放入和查找图书，缓冲区满时从左侧删除图书。 参考代码（lru_algorism.py）： 测试结果：
缓存置换算法所解决的问题 在存储系统的金字塔结构中，缓存的存取速度比内存快，然而成本比内存高，所以缓存的容量有限。...缓存置换算法所要解决的问题便是在容量有限的缓存中，存放哪些数据可以提升缓存命中率。...LRU缓存置换算法的核心思想 LRU算法认为最近访问过的数据被再次访问的可能性最大，所以缓存中存放的是最近使用过的数据。...具体的做法是： 把缓存当做一个队列，队首的数据是最近被访问的数据，而队尾的数据则是即将被置换出缓存的数据。 每当有新数据被访问时，会在队列中查找该数据，如果存在，就被该数据挪到队首。...用C语言实现LRU缓存置换算法 #include #include #define CACHE_SIZE 20 int nr_of_list = 0; typedef
Python中的最近公共祖先（Lowest Common Ancestor，LCA）算法详解 最近公共祖先（Lowest Common Ancestor，LCA）是二叉树中两个节点的最低共同祖先节点。...在本文中，我们将深入讨论最近公共祖先问题以及如何通过递归算法来解决。我们将提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。...最近公共祖先问题 给定一个二叉树和两个节点p、q，找到这两个节点的最近公共祖先。 递归算法求解最近公共祖先 递归算法是求解最近公共祖先问题的一种常见方法。...{}".format(p.val, q.val, lca.val)) 输出结果： 节点 5 和节点 1 的最近公共祖先是节点 3 这表示在给定的二叉树中，节点5和节点1的最近公共祖先是节点3。...递归算法在解决最近公共祖先问题时具有简洁而高效的特性。通过理解算法的原理和实现，您将能够更好地处理树结构问题。
每一趟在n-i+1（i=1,2,3…,n-1）个记录中选取关键字最小的记录与第i个记录交换，并作为有序序列中的第i个记录
K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。...什么是K最近邻算法？ K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，其核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即最近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。...KNN算法不需要训练模型，而是利用训练集中的数据进行预测。 KNN的原理 KNN算法的原理非常简单，主要包括以下几个步骤： 计算距离：计算测试样本与训练样本之间的距离，通常使用欧氏距离或曼哈顿距离。...使用KNN进行分类和回归 接下来，让我们使用KNN算法对一个简单的分类和回归问题进行预测： from sklearn.datasets import load_iris, load_boston from...通过本文的介绍，你已经了解了KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。希望本文能够帮助你更好地理解和应用KNN算法。
一、最近对问题的解释 看到算法书上有最近对的问题，简单来讲最近对问题要求出一个包含 ? 个点的集合中距离最近的两个点。...这里会使用到欧式距离的求法： ? 以上是二维的情况，这其实和相似性的计算是类似的，所以便想去实现这样的一个问题。...二、最近对问题的蛮力解法 蛮力法是最直接的方法，就是求解任意两个点之间的距离，返回坐标和最小的距离 Java代码实现 package org.algorithm.closestpair; /*...三、最近对问题的分治解法 分治的思想是将一个问题划分成几个独立的子问题，分别对子问题的求解，最终将子问题的解组合成原始问题的解。...在最近对问题中，首先通过一维坐标将整个空间分成坐标点个数相同的两个区间，如下图： ?
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