Welcher Ersetzungsalgorithmus ist der effizienteste?

Inhaltsverzeichnis:

Welcher Ersetzungsalgorithmus ist der effizienteste?
Welcher Ersetzungsalgorithmus ist der effizienteste?
Anonim

Der effizienteste Caching-Algorithmus wäre es, immer die Informationen zu verwerfen, die in Zukunft am längsten nicht mehr benötigt werden. Dieses optimale Ergebnis wird als Béládys optimaler Algorithmus/einfach optimale Ersetzungsstrategie oder als hellseherischer Algorithmus bezeichnet.

Was ist besser FIFO oder LRU?

FIFO behält die Dinge, die zuletzt hinzugefügt wurden. LRU ist im Allgemeinen effizienter, da es im Allgemeinen Speicherelemente gibt, die einmal hinzugefügt und nie wieder verwendet werden, und es gibt Elemente, die hinzugefügt und häufig verwendet werden. Es ist viel wahrscheinlicher, dass LRU die häufig verwendeten Elemente im Gedächtnis behält.

Welcher Seitenersetzungsalgorithmus ist der effizienteste?

LRU hat sich als der beste Algorithmus für die Implementierung von Seitenersetzungen herausgestellt, aber er hat einige Nachteile. Bei dem verwendeten Algorithmus verw altet LRU eine verknüpfte Liste aller Seiten im Speicher, in der die zuletzt verwendete Seite vorne und die am längsten verwendete Seite hinten platziert wird.

Was ist besser LRU oder MRU?

LRU steht für „zuletzt verwendet“. … Daher verwerfen Sie zuerst die am längsten verwendeten Elemente, Dinge, die Sie eine Weile nicht verwendet haben, die sich aber im Cache befinden und Platz verbrauchen. MRU steht für „zuletzt verwendet“. Wenn Sie auf die Daten im Block zugreifen, wird der zugehörige Block in das MRU-Ende der verw alteten Liste aufgenommen.

Was ist dasbeste Methode zur Auswahl des Seitenersetzungsalgorithmus?

Wenn die Seite, die zum Ersetzen ausgewählt und ausgelagert wurde, erneut referenziert wird, muss sie eingelagert (von der Platte eingelesen) werden, und dies beinh altet Warten auf den I/O-Abschluss. Dies bestimmt die Qualität des Seitenersetzungsalgorithmus: Je weniger Wartezeit auf Einlagerungen, desto besser der Algorithmus.

Empfohlen: