面試常問
1.為什麼會需要資料的快取？（分頁儲存機制）
（1）缺頁中斷：我們知道在作業系統中，資料儲存是使用分頁儲存的機制，乙個程序可以對應乙個頁表，頁表中有很多頁，也就是當乙個程序對應很多頁時，執行程序時並不是所有頁都裝入記憶體中（當然要考慮記憶體開銷和io阻塞），會將部分裝入記憶體。
（2）當需要的那頁不存在記憶體中時，這時將發生缺頁中斷，需要把那頁從外存中調入記憶體中；
ps:
（2） 塊表: 頁的大小相同，記憶體中的塊與頁大小相同
2.怎麼進行頁面的置換呢？（頁面排程-置換演算法）
調頁演算法：
先進先出，最佳頁面置換演算法（opt）；
最近最久未使用（nru）；
最近最少使 用置換演算法（lru）；
先進先出演算法（fifo）會導致 baley 問題；
抖動，頁面在記憶體與外存中的頻繁調頁；
lru快取設計
（1）設計和實現乙個 lru (最近最少使用) 快取機制。它應該支援以下操作： 獲取資料 get 和 寫入資料 put 。
（2）獲取資料 get(key) - 如果關鍵字 (key) 存在於快取中，則獲取關鍵字的值（總是正數），否則返回 -1。
（3）寫入資料 put(key, value) - 如果關鍵字已經存在，則變更其資料值；如果關鍵字不存在，則插入該組「關鍵字/值」。當快取容量達到上限時，它應該在寫入新資料之前刪除最久未使用的資料值，從而為新的資料值留出空間。
這裡最關鍵的要求就是：是否可以在 o(1) 時間複雜度內完成這兩種操作？
我們來一步分析下：
1)
a. 用乙個陣列來儲存資料，給每乙個資料項標記乙個訪問時間戳，每次插入新資料項的時候，先把陣列中存在的資料的時間戳自增，並將新資料時間戳置為 0 插入到陣列中。每次訪問陣列中的資料項的時候，將被訪問的資料項時間戳置為 0。當陣列空間已經滿時，將時間戳最大的資料項淘汰；
b. 時間複雜度分析：由於使用的陣列，增刪查都是順序，資料的查詢，刪除和插入總體來說是o(n)情況下的。而且資料量大的情況下很慢。
空間複雜度分析：使用了乙個陣列，為乙個隨被處理資料量n的大小而改變的常量o(n)而且陣列容量的擴容也是個很大的問題
2)
a.利用乙個鍊錶來實現，每次新插入資料的時候將新資料插入到鍊錶頭部；每次快取命中，則將資料移動到鍊錶頭部；那麼當鍊表滿時，就將鍊錶尾部的資料丟棄；
b. 時間複雜度分析：由於使用的鍊錶，增刪的話就優化成了o(1),但是鍊錶的查詢還是線性的，也就是o(n)
空間複雜度分析：用到乙個鍊錶，隨被處理資料量n的大小而改變o(n),同時鍊錶能有效利用不連續的記憶體空間，存放的資料數量增加
3)
a.於是我們對方法（2）再進一步優化，需要將查詢做到o(1)，很自然的想到了hash_map:利用鍊錶和 hashmap。當需要插入新的資料項 的時候，如果新資料命中，則把該節點放到鍊錶頭部，如果不存在，則將新資料放在鍊錶頭部。若快取滿了，則將鍊錶尾部的節點刪除。
b.時間複雜度分析：增刪查都是o(1)
空間複雜度分析： 用到了乙個雙端鍊錶，乙個unordered_map,隨被處理資料量n的大小而改變，所以 應該是 2*o(n);
設計lru的資料結構和複雜度分析完成了，我們就具體設計一下：
/*（1）主要實現就是通過乙個雙端佇列和hashmap;
（2）首先是想把資料（key - value）存放在乙個陣列中,想到是用vector容器還是佇列，由於需要插入和刪除 資料，vector的話就需要資料的移動，但是用雙端佇列的話，就能實現o(1)的複雜度：自然儲存的是 pair資料，這樣當訪問新的資料的時候，就把新的資料插入到隊頭，（也就是最近使用的存對 頭，最久未使用的放隊尾）
（3）這裡就涉及到查詢資料是否存在與佇列中。為了實現o(1)的時間複雜度，很自然的想到hash_map，首先它 的k就是資料的key,v的話需要考慮一下，由於是根據map在list中找，就需要此key在list中的位置，也就 是下標索引，由於是不連續的空間，所用用list的迭代器定位它的位置
（4）下面我們來看具體實現，
首先：lrucache(int capacity)，通過建構函式實現
容量capacity，決定了lru快取的資料容量
然後：資料的寫入操作 void put(int key, int value)
put(key, value) - 如果關鍵字已經存在，則變更其資料值----首先在hash_map中尋找是否存在，
a.如果存在，那這個資料是最近使用的，在list中找到對應的pair(key,原始_value),用臨時變數 儲存下，然年刪除，再把對應的新的pair(key,value)插入在隊頭。
這裡需要注意的點是：變更hash_map中key對應的list下標索引位置（應該是begin()位置）
b.如果關鍵字不存在，則直接在隊頭插入該pair(key,value),在hash_map中儲存key 和 下標索引 begin()。
c.當快取容量達到上限時，它應該在寫入新資料之前刪除最久未使用的資料值，從而為新的資料值 留出空間。也就是在list的隊尾刪除之，相對應的也在hash_map中刪除這個最久未使用的資料。然 後在隊頭插入新的資料，hash_map記錄資料。
d.至此，lru的資料寫入操作就完成了
其次：資料的讀操作 int get(int key)
獲取資料 get(key) - 如果關鍵字 (key) 存在於快取中，則獲取關鍵字的值（總是正數），否則 返回 -1。
a.首先根據查詢的key,同樣在hash_map中查詢其位置，如果不存在（我認為hash_map和list除了 剛啟動時是空的，後續操作是保持不空的），就直接返回-1；如果存在，就從list中返回key對應 的資料，同時變更位置（成為最近使用的資料，放隊頭）
b.至此，lru的讀操作就完成了
最後： lru (最近最少使用) 快取機制完成。
*/class
lrucache
intget
(int key)
}void
put(
int key,
int value)
else
//put (key,value)
//put the new(key,value)
cache.
push_front
(make_pair
(key,value));
mp[key]
= cache.
begin()
;}}}
;/**
* your lrucache object will be instantiated and called as such:
* lrucache* obj = new lrucache(capacity);
* int param_1 = obj->get(key);
* obj->put(key,value);
*/
如何實現LRU（最近最少使用）快取淘汰演算法？
我們維護乙個有序單鏈表，越靠近鍊錶尾部的結點是越早之前訪問的。當有乙個新的資料被訪問時，我們從煉表頭開始順序遍歷鍊錶。如果此資料之前已經被快取在鍊錶中了，我們遍歷得到這個資料對應的結點，並將其從原來的位置刪除，然後再插入到鍊錶的頭部。如果此資料沒有在快取鍊錶中，又可以分為兩種情況 如果此時快取未滿，...
自適應Lru（最近最少使用）演算法
在快取管理演算法中，lru 幾乎是公認的最優的演算法。然而它也有一些缺陷，主要是因為 它假定對實體的訪問有區域性特性。當訪問模式沒有區域性特性的時候，它就會退化為fifo 先進先出 演算法。在我寫乙個檔案系統的實現時，這種現象很讓我頭疼，因為很多時候，對乙個檔案的訪問大多是順序的，前面讀取過的內容幾...
什麼是LRU（最近最少使用）演算法？
lru least recently used 最近最少使用。是一種 記憶體管理 演算法。lru演算法基於一種假設 長期不被使用的資料，在未來被用到的機率也不大。因此，當資料所佔記憶體達到一定閾值時，要移除掉最近最少使用的資料。lru演算法使用了一種有趣的資料結構，叫做 雜湊鍊錶 1 雜湊表 是由若...