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LRU

XDict

最近最少使用算法

PyDict

最近最少使用演算法

The Free On-line Dictionary of Computing (foldoc)

{Least Recently Used}

V.E.R.A. -- Virtual Entity of Relevant Acronyms (June 2006) (vera)

Least Recently Used

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英文字典中文字典相关资料:

LRU的原理是什么？ Redis是如何实现LRU的？ - 知乎
（2）每个Redis请求，LRU的双向链表也需要进行同步操作，这种实现方式对性能影响不小。而Redis本身实现的“近似LRU”算法，则远远不需要付出这么大的内存和性能代价，但也牺牲了一些内存淘汰的准确率。
CPU的L1，L2，L3 Cache是如何通过硬件实现LRU置换 . . . - 知乎
谢邀。一般用树形结构的伪LRU来近似LRU实现Cache或TLB条目的淘汰算法。（我当年还在我们单位的CPU模拟器上把TLB的Round-Robin淘汰算法替换成了PLRU对比测试了Spec2006某课题的TLB缺失率，发现没有什么改善，，，）
为什么在“在组比较大的（CPU）缓存中，使用LRU替换并不实用”？ - 知乎
谢邀。书上写的有一些问题，一般不是用随机替换，是用pseudo-LRU，也就是伪LRU，也有缩写PLRU的。 LRU极少在cache里面被采用主要是因为实现开销太大，逻辑层数和per-way的访问历史存储要求都远高过其他替换策略，但是效果却没有好多少，我看到的实测数据是，从LRU到纯随机替换，miss rate只有百分之
LRU - 知乎
LRU 实现如果通过一个栈来实现，每次 get 值后都需要进行排序，会带来一些额外的时间复杂度。如果需要从 O (1) 时间复杂度内解决问题，一般会使用 Hash table + Doubly linked list 的方式。 Hash table：O (1) 时间复杂度查找元素。 Doubly linked list：O (1) 时间复杂度增删改
LRM 缓存算法与 LRU 算法相比有何优势？ - 知乎
LRM缓存算法和LRU算法都是缓存淘汰策略中比较常见的算法，它们的主要不同点在于： 1 算法思想：LRU算法的核心思想是最近最少使用，即将最近很长一段时间没有被使用的缓存淘汰；而LRM缓存算法的核心思想是使用代价，即将使用代价最大的缓存淘汰。 2
如何用哈希表实现 LRU 缓存？ - 知乎
为了演示LRU，使用 LinkedHashMap 类来实现一个LUR缓存，因为它内部已经处理了哈希表和双向链表，哈希表提供了快速的插入和查找操作（平均时间复杂度为O (1)），而双向链表则维护了元素的插入顺序或访问顺序（取决于构造函数的参数），代码如下：
Nodejs 程序中如何利用 LRU 算法处理缓存？ - 知乎
在众多缓存解决方案中， lru-cache 是一个非常受欢迎且易于使用的包。今天，我将带你了解一下 lru-cache 及其基本用法。 01 什么是LRU算法 LRU 是 Least Recently Used 的缩写，意思是“最近最少使用”。 LRU 缓存是一种缓存策略，它会自动淘汰最近最少使用的缓存项。
LRU究竟是最近最久未使用算法，还是最近最少使用，发现网上两种说发都有？ - 知乎
LevelDB 实现的 LRU 缓存是一个分片的 LRU，在细节上做了很多优化，非常值得学习。本文将从经典的 LRU 实现思路出发，然后一步步解析 LevelDB 中 LRU Cache 的实现细节。经典的 LRU 实现思路一个实现良好的 LRU 需要支持 O (1) 时间复杂度的插入、查找、删除操作。
如何提高 LRU 算法的性能和效率？ - 知乎
要想提高LRU算法的性能和效率，一般可以可以通过以下几种途径： 1，数据结构选择：LRU算法通常使用双向链表和哈希表的组合。优化数据结构的选择可以提高算法的性能。通过双向链表可以快速插入和删除最近使用的数据项，而通过哈希表则可以快速查找
LRU - 知乎
LRU应该是Cache设计中做cacheline替换最为常见的策略了，即：最近最少被使用的cacheline优先被evict。 cacheline凡是被使用就刷新（比如更改其age），那么随着时间进行，…

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