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- 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，，，）
- 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
- 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
首先说一个问题 LRU就是最近最久未使用页面淘汰算法，他的思想是：把最长时间内未被访问过的页面淘汰出去。LFU是最近最少使用页面淘汰算法，思想是：总是把当前使用的最少的页面淘汰出去。 单从字面上看，好像这两种 算法 差不多，也很难理解。但我们给我一个例子你就完全明白了： 比如
- 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：
- 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缓存替换策略及C#实现 - 知乎
目录 LRU缓存替换策略 核心思想 不适用场景 算法基本实现 算法优化 进一步优化 Benchmark LRU缓存替换策略 缓存是一种非常常见的设计，通过将数据缓存到访问速度更快的存储设备中，来提高数据的访问速度，如内存、CPU缓存、硬盘缓存等。 但与缓存的高速相对的是，缓存的成本较高，因此容量往往
- 漫谈 LevelDB 数据结构（三）：LRU 缓存（ LRUCache）
LRU 是工程中多见的一个数据结构，常用于缓存场景。 近年来，LRU 也是面试中一道炙手可热的考题，一来工程用的多，二来代码量较少，三来涉及的数据结构也很典型。
- 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。
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