一.理论
FIFO：先进先出调度算法
LRU：最近最久未使用调度算法
两者都是缓存调度算法，经常用作内存的页面置换算法。
打一个比方，帮助你理解。你有很多的书，比如说10000本。由于你的书实在太多了，你只能放在地下室里面。你看书的时候不会在地下室看书，而是在书房看书。每次，你想看书都必须跑到地下室去找出来你想看的书，然后抱回来放到书桌上，之后才开始看。还有就是，有一些书你会反复的看，今天看了也许过几天又要看。总之，你自己是不知道你哪天会需要看哪本书的。你的老师每天下课的时候会给你布置一个书单，让你晚上回去去看哪本书。（假设你老师让你看的书在你的地下室里面都有）跑地下室当然是非常麻烦的，所以你希望你的经常看的那些书最好放在书桌上。但是你的书房的书桌同时只能摆放10本书（这个是假设的啊）。那么，问题来了。到底把哪些说留在书桌上最好呢？这里说的最好，就是说你尽量少的跑地下室去找书。为了解决这个问题，人们发明了很多的算法。
其中，比较常见的就是上面这两种：FIFO算法和LRU算法。
FIFO算法：
很简单，我把书桌上的10本书按照放置时间先后堆放成一堆。这里的放置时间，就是说这本书在我的书桌上放了几天了。每次要看书的时候，我先在书桌上找，找到就直接可以读了。读完之后放回原来的位置就可以，不打乱顺序。如果书桌上面没有我要读的书，就去地下室找。找来之后，我就把书桌上放的时间最长的那本（也就是书堆里面最下面的那本书）放回地下室。然后把我今天需要看的这本书放在书堆的最上面。
LRU算法：
也不难，我把书桌上的10本书按照阅读时间先后堆放成一堆。这里的阅读时间，就是说我最近一次读这本书是几天之前。每次要看书的时候，我先在书桌上找，找到就直接可以读了。读完之后放在书堆的最上面。如果书桌上面没有我要读的书，就去地下室找。找来之后，我就把书桌上最久没有阅读的那本（也就是书堆里面最下面的那本书）放回地下室。然后把我今天需要看的这本书放在书堆的最上面。上面这个比方，相信你可以看明白吧。这里的地下室对应内存，书桌对应缓存，书对应页面。
二.缺页次数
在一个采用页式虚拟存储管理的系统中，有一用户作业，它依次要访问的页面序列是1，2，3，4，1，2，5，1，2，3，4，5.假定分配给该作业的页数为3且作业初始时未装载页面，那么采用FIFO调度算法产生的缺页中断数为多少，采用LRU调度算法产生的缺页中断数为多少？
FIFO算法：(First In First Out)，先进先出，一般看到这类思想，首先想到的数据结构应当是队列，但是我们这里最好是用vector，因为调页过程中需要遍历队列检查该页是否已存在，当算法的存储结构是队列或栈，但实现过程中需要经常遍历全队列或全栈的内容时，最好用vector，这是《剑指Offer》面试题25给我的启发。给出一个访问序列的模拟算法到此应该非常简单了，为了节省时间，下面仅给出题目计算步骤，代码今后再补。
访问序列：1，2，3，4，1，2，5，1，2，3，4，5
1，2，3先调入内存，内存结构：3 2 1 缺页次数：3
4调入内存，1调出， 内存结构：4 3 2 缺页次数：4
1调入内存，2调出， 内存结构：1 4 3 缺页次数：5
2调入内存，3调出， 内存结构：2 1 4 缺页次数：6
5调入内存，4调出， 内存结构：5 2 1 缺页次数：7
1存在，内存结构不改变
2存在，内存结构不改变
3调入内存，1调出， 内存结构：3 5 2 缺页次数：8
4调入内存，2调出， 内存结构：4 3 5 缺页次数：9
5存在，内存结构不改变
共缺页9次，缺页中断率 ＝ 缺页中断次数 / 总访问页数 ＝ 9 / 12
LRU算法：最近最少使用（Least Recently Used），先看一下调页过程
访问序列：1，2，3，4，1，2，5，1，2，3，4，5
1，2，3先调入内存，内存结构：3 2 1 缺页次数：3
4调入内存，1调出， 内存结构：4 3 2 缺页次数：4
1调入内存，2调出， 内存结构：1 4 3 缺页次数：5
2调入内存，3调出， 内存结构：2 1 4 缺页次数：6
5调入内存，4调出， 内存结构：5 2 1 缺页次数：7
到这一步其实和FIFO并没有区别
1调入内存，由于内存中存在1，故没有缺页中断，但由于1最近被访问过，所以要将其位置调换，
使它最后一个被淘汰，内存结构：1 5 2
2调入内存，没有缺页中断，但内存位置要变化，内存结构：2 1 5
3调入内存，5调出， 内存结构：3 2 1 缺页次数：8
4调入内存，1调出， 内存结构：4 3 2 缺页次数：9
5调入内存，2调出， 内存结构：5 4 3 缺页次数：10
共缺页10次，缺页中断率：10/12
