简介

近期未使用（Not Recently Used, NRU）页面替换算法是一种页面淘汰算法。NRU算法会周期性扫描内存，根据页面最近的使用情况，将页面分为4类，然后选择淘汰最低优先级的页面。

算法原理

NRU算法通过维护四个列表，将内存中的页面分为四类：

1. 类别0：最近访问位（reference bit）为0，修改位（dirty bit）为0；
2. 类别1：最近访问位为0，修改位为1；
3. 类别2：最近访问位为1，修改位为0；
4. 类别3：最近访问位为1，修改位为1。

其中，最近访问位表示该页面距离上一次被访问的时间，修改位则记录该页面是否被修改过。

在NRU算法的扫描过程中，首先选择类别0中的页面淘汰，如果类别0中没有页面，则选择类别1中的页面，以此类推。

代码实现

NRU算法的实现比较简单，只需要维护四个列表，每次扫描时，从类别0开始选择淘汰页面即可。以下是一个简单的NRU算法的实现：

class NRU:
    def __init__(self, memory_size):
        self.memory = [None] * memory_size
        self.referenced = [False] * memory_size
        self.modified = [False] * memory_size

    def replace_page(self):
        priority_classes = [[], [], [], []]
        for i in range(len(self.memory)):
            if self.memory[i] is None:
                return i
            elif not self.referenced[i] and not self.modified[i]:
                priority_classes[0].append(i)
            elif not self.referenced[i] and self.modified[i]:
                priority_classes[1].append(i)
            elif self.referenced[i] and not self.modified[i]:
                priority_classes[2].append(i)
            else:
                priority_classes[3].append(i)
            self.referenced[i] = False

        for i in range(4):
            if len(priority_classes[i]) > 0:
                index = priority_classes[i][0]
                self.memory[index] = None
                self.referenced[index] = False
                self.modified[index] = False
                return index

以上是一个简单的NRU算法的实现。在这个实现中，我们维护了一个memory列表，记录当前内存中的页面情况；一个referenced列表，用于记录每个页面的最近访问位；一个modified列表，用于记录每个页面的修改位。replace_page方法用于取代页面，四个priority_classes列表记录了各类页面的优先级。

总结

近期未使用（NRU）页面替换算法是一种比较常见的页面替换算法，原理简单，实现也相对简单。在实际应用中，NRU算法也经常被用于内存的管理。