计算LRU缺页中断次数

内存管理中有一种页面置换算法叫最近最少使用(LRU)算法,编写程序模拟LRU的运行过程,依次输入分配给某进程的缓存大小(页帧数)和该进程访问页面的次序,用-1作为输入结束标志,初始时缓存为空,要求我们输出使用LRU算法的缺页次数


TestCase 1

Input:
4
4 3 2 1 4 3 5 4 3 2 1 5 4 -1
Expected Return Value:
9


TestCase 2

Input:
3
1 2 3 3 2 1 4 3 2 1 -1
Expected Return Value:
7

LRU(Least Recently Used),常翻译为最近最少使用算法,除了服务于虚拟页式存储管理的页面置换(淘汰)外,在其它方面也有广泛的应用。比如在Android中,对于优先级相同的进程,当内存不足时,系统会依据LRU算法决定杀死哪一个进程;Android系统中常用的图片加载框架也使用了LRU来对图片进行缓存。

根据LRU算法计算缺页中断次数的代码如下:

public class LRU {

    public static void main(String[] args) {

        Scanner scan = new Scanner(System.in);
        while (scan.hasNext()) {
            int cacheSize = scan.nextInt();
            ArrayList<Integer> taskList = new ArrayList<>();
            int page = scan.nextInt();
            while (page != -1) {    // 输入结束标志
                taskList.add(page);
                page = scan.nextInt();
            }
            System.out.println(getMissingNum(cacheSize, taskList));
        }
        scan.close();
    }

    public static int getMissingNum(int cacheSize, ArrayList<Integer> taskList) {
        int[] cacheQueue = new int[cacheSize];   // 缓存队列,用数组模拟
        int tail = -1;          // 缓存队列的尾指针
        int missingNum = 0;     // 缺页次数
        boolean isMissing;      // 缺页标志
        for (int page : taskList) {
            isMissing = true;
            for (int j = 0; j <= tail; j++) {   // 从头到尾遍历缓存队列
                if (cacheQueue[j] == page) {    // 命中
                    isMissing = false;
                    for (int k = j + 1; k <= tail; k++) {
                        cacheQueue[k - 1] = cacheQueue[k];
                    }
                    cacheQueue[tail] = page;  // 最近命中的页面移至队尾,使它最后一个被淘汰
                    break;
                }
            }
            if (isMissing) {  // 缺页
                missingNum++;
                if (tail == cacheSize - 1) {      // 缓存已满
                    for (int k = 1; k <= tail; k++) {
                        cacheQueue[k - 1] = cacheQueue[k];  // 移出最久未使用的队首页面
                    }
                    cacheQueue[tail] = page;      // 并将新页面加入到队尾
                } else {    // 缓存未满
                    cacheQueue[++tail] = page;
                }
            }
        }
        return missingNum;
    }
}
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