缓存算法（页面置换算法）-FIFO、LFU、LRUhtml
在前一篇文章中经过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路，下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法：FIFO、LFU算法
FIFO（First in First out），先进先出。其实在操做系统的设计理念中不少地方都利用到了先进先出的思想，好比做业调度（先来先服务），为何这个原则在不少地方都会用到呢？由于这个原则简单、且符合人们的惯性思惟，具有公平性，而且实现起来简单，直接使用数据结构中的队列便可实现。数组
在FIFO Cache设计中，核心原则就是：若是一个数据最早进入缓存中，则应该最先淘汰掉。也就是说，当缓存满的时候，应当把最早进入缓存的数据给淘汰掉。在FIFO Cache中应该支持如下操做;缓存
get(key)：若是Cache中存在该key，则返回对应的value值，不然，返回-1；数据结构
set(key,value)：若是Cache中存在该key，则重置value值；若是不存在该key，则将该key插入到到Cache中，若Cache已满，则淘汰最先进入Cache的数据。spa
举个例子：假如Cache大小为3，访问数据序列为set(1,1),set(2,2),set(3,3),set(4,4),get(2),set(5,5)操作系统
则Cache中的数据变化为：.net
(1,1) set(1,1)设计
(1,1) (2,2) set(2,2)code
(1,1) (2,2) (3,3) set(3,3)
(2,2) (3,3) (4,4) set(4,4)
(2,2) (3,3) (4,4) get(2)
(3,3) (4,4) (5,5) set(5,5)
那么利用什么数据结构来实现呢？
下面提供一种实现思路：
利用一个双向链表保存数据，当来了新的数据以后便添加到链表末尾，若是Cache存满数据，则把链表头部数据删除，而后把新的数据添加到链表末尾。在访问数据的时候，若是在Cache中存在该数据的话，则返回对应的value值；不然返回-1。若是想提升访问效率，能够利用hashmap来保存每一个key在链表中对应的位置。
LFU（Least Frequently Used）最近最少使用算法。它是基于“若是一个数据在最近一段时间内使用次数不多，那么在未来一段时间内被使用的可能性也很小”的思路。
注意LFU和LRU算法的不一样之处，LRU的淘汰规则是基于访问时间，而LFU是基于访问次数的。举个简单的例子：
假设缓存大小为3，数据访问序列为set(2,2),set(1,1),get(2),get(1),get(2),set(3,3),set(4,4)，
则在set(4,4)时对于LFU算法应该淘汰(3,3)，而LRU应该淘汰(1,1)。
那么LFU Cache应该支持的操做为：
get(key)：若是Cache中存在该key，则返回对应的value值，不然，返回-1；
set(key,value)：若是Cache中存在该key，则重置value值；若是不存在该key，则将该key插入到到Cache中，若Cache已满，则淘汰最少访问的数据。
为了可以淘汰最少使用的数据，所以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存储每一个数据项在数组中对应的位置，而后为每一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，在淘汰的时候淘汰访问频次最少的数据。这样一来的话，在插入数据和访问数据的时候都能达到O(1)的时间复杂度，在淘汰数据的时候，经过选择算法获得应该淘汰的数据项在数组中的索引，并将该索引位置的内容替换为新来的数据内容便可，这样的话，淘汰数据的操做时间复杂度为O(n)。
另外还有一种实现思路就是利用 小顶堆+hashmap，小顶堆插入、删除操做都能达到O(logn)时间复杂度，所以效率相比第一种实现方法更加高效。
若是哪位朋友有更高效的实现方式（好比O(1)时间复杂度），不妨探讨一下，不胜感激。
LRU算法的原理以及实如今前一篇博文中已经谈到，在此不进行赘述：
http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3741519.html
参考连接：http://blog.csdn.net/hexinuaa/article/details/6630384
http://blog.csdn.net/beiyetengqing/article/details/7855933
http://outofmemory.cn/wr/?u=http%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fyunhua_lee%2Farticle%2Fdetails%2F7648549