2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Última modificación: 2024-01-13 00:05
El algoritmo de almacenamiento en caché más eficaz sería descartar siempre la información que no se necesitará durante mucho tiempo en el futuro. Este resultado óptimo se denomina algoritmo óptimo de Bélády/política de sustitución simplemente óptima o algoritmo clarividente.
¿Cuál es mejor FIFO o LRU?
FIFO mantiene las cosas que se agregaron más recientemente. LRU es, en general, más eficiente, porque generalmente hay elementos de memoria que se agregan una vez y nunca se vuelven a usar, y hay elementos que se agregan y usan con frecuencia. Es mucho más probable que LRU mantenga los elementos de uso frecuente en la memoria.
¿Qué algoritmo de reemplazo de página es el más eficiente?
LRU resultó ser el mejor algoritmo para implementar el reemplazo de página, pero tiene algunas desventajas. En el algoritmo utilizado, LRU mantiene una lista enlazada de todas las páginas en la memoria, en la que la página utilizada más recientemente se coloca al frente y la página utilizada menos recientemente se coloca al final.
¿Cuál es mejor LRU o MRU?
LRU significa 'usado menos recientemente'. … Por lo tanto, primero descartará los elementos usados menos recientemente, cosas que no ha usado durante un tiempo pero que están en el espacio de consumo de caché. MRU significa para 'usado más recientemente'. Cuando acceda a los datos en el bloque, el bloque asociado irá al final de MRU de la lista administrada.
¿Cuál es el¿Cuál es la mejor manera de elegir el algoritmo de reemplazo de página?
Cuando se vuelve a hacer referencia a la página que se seleccionó para reemplazo y se desplazó, se debe paginar (leer desde el disco), y esto implica esperar a que se complete la E/S. Esto determina la calidad del algoritmo de reemplazo de página: cuanto menos tiempo espere para las entradas de página, mejor será el algoritmo.
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¿Qué algoritmo de clasificación es el más rápido?
Si ha observado, la complejidad temporal de Quicksort Quicksort Quicksort es un algoritmo de divide y vencerás. Funciona seleccionando un elemento 'pivote' de la matriz y dividiendo los otros elementos en dos sub-matrices, según sean menores o mayores que el pivote.
