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一.理論
FIFO：先進先出調度算法
LRU：最近最久未使用調度算法
兩者都是緩存調度算法，經常用作內存的頁面置換算法。
打一個比方，幫助你理解。你有很多的書，比如說10000本。由於你的書實在太多了，你只能放在地下室里面。你看書的時候不會在地下室看書，而是在書房看書。每次，你想看書都必須跑到地下室去找出來你想看的書，然后抱回來放到書桌上，之后才開始看。還有就是，有一些書你會反復的看，今天看了也許過幾天又要看。總之，你自己是不知道你哪天會需要看哪本書的。你的老師每天下課的時候會給你布置一個書單，讓你晚上回去去看哪本書。（假設你老師讓你看的書在你的地下室里面都有）跑地下室當然是非常麻煩的，所以你希望你的經常看的那些書最好放在書桌上。但是你的書房的書桌同時只能擺放10本書（這個是假設的啊）。那么，問題來了。到底把哪些說留在書桌上最好呢？這里說的最好，就是說你盡量少的跑地下室去找書。為了解決這個問題，人們發明了很多的算法。
其中，比較常見的就是上面這兩種：FIFO算法和LRU算法。
FIFO算法：
很簡單，我把書桌上的10本書按照放置時間先后堆放成一堆。這里的放置時間，就是說這本書在我的書桌上放了幾天了。每次要看書的時候，我先在書桌上找，找到就直接可以讀了。讀完之后放回原來的位置就可以，不打亂順序。如果書桌上面沒有我要讀的書，就去地下室找。找來之后，我就把書桌上放的時間最長的那本（也就是書堆里面最下面的那本書）放回地下室。然后把我今天需要看的這本書放在書堆的最上面。
LRU算法：
也不難，我把書桌上的10本書按照閱讀時間先后堆放成一堆。這里的閱讀時間，就是說我最近一次讀這本書是幾天之前。每次要看書的時候，我先在書桌上找，找到就直接可以讀了。讀完之后放在書堆的最上面。如果書桌上面沒有我要讀的書，就去地下室找。找來之后，我就把書桌上最久沒有閱讀的那本（也就是書堆里面最下面的那本書）放回地下室。然后把我今天需要看的這本書放在書堆的最上面。上面這個比方，相信你可以看明白吧。這里的地下室對應內存，書桌對應緩存，書對應頁面。
二.缺頁次數
在一個采用頁式虛擬存儲管理的系統中，有一用戶作業，它依次要訪問的頁面序列是1，2，3，4，1，2，5，1，2，3，4，5.假定分配給該作業的頁數為3且作業初始時未裝載頁面，那么采用FIFO調度算法產生的缺頁中斷數為多少，采用LRU調度算法產生的缺頁中斷數為多少？
FIFO算法：(First In First Out)，先進先出，一般看到這類思想，首先想到的數據結構應當是隊列，但是我們這里最好是用vector，因為調頁過程中需要遍歷隊列檢查該頁是否已存在，當算法的存儲結構是隊列或棧，但實現過程中需要經常遍歷全隊列或全棧的內容時，最好用vector，這是《劍指Offer》面試題25給我的啟發。給出一個訪問序列的模擬算法到此應該非常簡單了，為了節省時間，下面僅給出題目計算步驟，代碼今后再補。
訪問序列：1，2，3，4，1，2，5，1，2，3，4，5
1，2，3先調入內存，內存結構：3 2 1 缺頁次數：3
4調入內存，1調出， 內存結構：4 3 2 缺頁次數：4
1調入內存，2調出， 內存結構：1 4 3 缺頁次數：5
2調入內存，3調出， 內存結構：2 1 4 缺頁次數：6
5調入內存，4調出， 內存結構：5 2 1 缺頁次數：7
1存在，內存結構不改變
2存在，內存結構不改變
3調入內存，1調出， 內存結構：3 5 2 缺頁次數：8
4調入內存，2調出， 內存結構：4 3 5 缺頁次數：9
5存在，內存結構不改變
共缺頁9次，缺頁中斷率 ＝ 缺頁中斷次數 / 總訪問頁數 ＝ 9 / 12
LRU算法：最近最少使用（Least Recently Used），先看一下調頁過程
訪問序列：1，2，3，4，1，2，5，1，2，3，4，5
1，2，3先調入內存，內存結構：3 2 1 缺頁次數：3
4調入內存，1調出， 內存結構：4 3 2 缺頁次數：4
1調入內存，2調出， 內存結構：1 4 3 缺頁次數：5
2調入內存，3調出， 內存結構：2 1 4 缺頁次數：6
5調入內存，4調出， 內存結構：5 2 1 缺頁次數：7
到這一步其實和FIFO並沒有區別
1調入內存，由於內存中存在1，故沒有缺頁中斷，但由於1最近被訪問過，所以要將其位置調換，
使它最后一個被淘汰，內存結構：1 5 2
2調入內存，沒有缺頁中斷，但內存位置要變化，內存結構：2 1 5
3調入內存，5調出， 內存結構：3 2 1 缺頁次數：8
4調入內存，1調出， 內存結構：4 3 2 缺頁次數：9
5調入內存，2調出， 內存結構：5 4 3 缺頁次數：10
共缺頁10次，缺頁中斷率：10/12