Least Recently Used (LRU)

```wiki

الأقل استخداماً مؤخراً (Least Recently Used - LRU)

الأقل استخداماً مؤخراً (LRU) هي خوارزمية استبدال ذاكرة تخزين مؤقت (cache replacement algorithm) شائعة الاستخدام. تهدف هذه الخوارزمية إلى تقليل معدل فقدان الذاكرة المؤقتة (cache misses) عن طريق إزالة العناصر التي لم يتم استخدامها لفترة طويلة من الذاكرة المؤقتة، وبالتالي إفساح المجال للعناصر الأكثر استخداماً. تعتبر خوارزمية LRU أساسية في تحسين أداء الأنظمة التي تعتمد على الذاكرة المؤقتة، مثل أنظمة التشغيل، قواعد البيانات، وشبكات توصيل المحتوى (CDN). في سياق الخيارات الثنائية، يمكن تطبيق مبادئ LRU لتحسين إدارة البيانات المتعلقة بتحليل الرسوم البيانية، وتخزين بيانات المؤشرات الفنية، وتحسين سرعة استجابة منصات التداول.

المفهوم الأساسي

تعمل خوارزمية LRU على مبدأ بسيط: عندما تكون الذاكرة المؤقتة ممتلئة وتحتاج إلى إضافة عنصر جديد، فإنها تزيل العنصر الذي لم يتم الوصول إليه منذ أطول فترة زمنية. بمعنى آخر، تفترض الخوارزمية أن العناصر التي لم يتم استخدامها مؤخراً من غير المرجح أن يتم استخدامها في المستقبل القريب. هذا النهج فعال بشكل خاص في الحالات التي تظهر فيها أنماط استخدام متكررة، حيث يمكن للذاكرة المؤقتة الاحتفاظ بالعناصر المستخدمة بشكل متكرر وتجنب إعادة تحميلها من المصدر الأصلي.

كيف تعمل خوارزمية LRU؟

هناك عدة طرق لتنفيذ خوارزمية LRU. أكثر الطرق شيوعاً هي:

• **قائمة مرتبطة (Linked List):** يتم الاحتفاظ بالعناصر في الذاكرة المؤقتة في قائمة مرتبطة. في كل مرة يتم الوصول إلى عنصر، يتم نقله إلى رأس القائمة. عندما تكون الذاكرة المؤقتة ممتلئة، يتم إزالة العنصر من ذيل القائمة. هذه الطريقة بسيطة نسبياً ولكنها قد تكون مكلفة من حيث الوقت لتحديث القائمة في كل مرة يتم الوصول إلى عنصر.
• **مصفوفة مع أوقات الوصول (Array with Access Times):** يتم الاحتفاظ بالعناصر في مصفوفة، ويتم تسجيل وقت الوصول إلى كل عنصر. عندما تكون الذاكرة المؤقتة ممتلئة، يتم البحث عن العنصر الذي لديه أقدم وقت وصول ويتم إزالته. هذه الطريقة أسرع من القائمة المرتبطة في البحث عن العنصر المراد إزالته، ولكنها قد تتطلب المزيد من الذاكرة لتخزين أوقات الوصول.
• **التقريب باستخدام ساعة (Clock Algorithm):** هذه طريقة تقريبية وفعالة من حيث التكلفة. يتم تمثيل الذاكرة المؤقتة على شكل دائرة. كل عنصر لديه بت مرجعي (reference bit). عند الوصول إلى عنصر، يتم تعيين بت المرجع الخاص به إلى 1. بشكل دوري، يتم مسح بتات المرجع. عندما تحتاج الذاكرة المؤقتة إلى إخلاء مساحة، يتم فحص العناصر في الدائرة. إذا كان بت المرجع لعنصر ما هو 0، فإنه يتم إزالته. إذا كان 1، فإنه يتم تعيينه إلى 0 ويتم الانتقال إلى العنصر التالي.

مثال توضيحي

لنفترض أن لدينا ذاكرة مؤقتة بحجم 3 عناصر، وتتدفق البيانات التالية: A, B, C, D, E, B, A, F.

1. A: الذاكرة المؤقتة: [A] 2. B: الذاكرة المؤقتة: [A, B] 3. C: الذاكرة المؤقتة: [A, B, C] 4. D: الذاكرة المؤقتة ممتلئة. A هو الأقل استخداماً. الذاكرة المؤقتة: [B, C, D] 5. E: الذاكرة المؤقتة ممتلئة. B هو الأقل استخداماً. الذاكرة المؤقتة: [C, D, E] 6. B: B تم الوصول إليه. الذاكرة المؤقتة: [C, D, E] -> [D, E, B] (B تم نقله إلى الرأس) 7. A: الذاكرة المؤقتة ممتلئة. D هو الأقل استخداماً. الذاكرة المؤقتة: [E, B, A] 8. F: الذاكرة المؤقتة ممتلئة. E هو الأقل استخداماً. الذاكرة المؤقتة: [B, A, F]

كما نرى، تم إزالة العناصر التي لم يتم استخدامها لفترة طويلة (A و D و E) لإفساح المجال للعناصر الأحدث (B و F).

تطبيقات خوارزمية LRU

• **ذاكرة التخزين المؤقت للمتصفحات:** تستخدم المتصفحات خوارزمية LRU لتخزين صفحات الويب والصور والموارد الأخرى. هذا يقلل من وقت تحميل الصفحات وزيادة سرعة التصفح.
• **ذاكرة التخزين المؤقت لنظام التشغيل:** يستخدم نظام التشغيل خوارزمية LRU لتخزين الملفات والبيانات المستخدمة بشكل متكرر في الذاكرة. هذا يحسن أداء النظام بشكل عام.
• **ذاكرة التخزين المؤقت لقواعد البيانات:** تستخدم قواعد البيانات خوارزمية LRU لتخزين البيانات المستخدمة بشكل متكرر في الذاكرة. هذا يقلل من وقت الاستجابة للاستعلامات.
• **شبكات توصيل المحتوى (CDN):** تستخدم CDN خوارزمية LRU لتخزين المحتوى في الخوادم القريبة من المستخدمين. هذا يقلل من زمن الوصول ويحسن تجربة المستخدم.
• **الخيارات الثنائية:** في التحليل الفني للخيارات الثنائية، يمكن استخدام LRU لتخزين بيانات الشموع اليابانية، ونتائج حسابات المتوسطات المتحركة، ومؤشر القوة النسبية (RSI)، ومؤشر الماكد (MACD). يساعد هذا في تقليل وقت معالجة البيانات وتحسين سرعة اتخاذ القرارات. كما يمكن استخدامه في تخزين نتائج عمليات التحليل الأساسي لتقييم أخبار السوق والتقارير الاقتصادية.

مزايا وعيوب خوارزمية LRU

• • المزايا:**

• **أداء جيد:** توفر خوارزمية LRU أداءً جيداً في معظم الحالات، خاصةً عندما تكون هناك أنماط استخدام متكررة.
• **سهولة التنفيذ:** يمكن تنفيذ خوارزمية LRU بسهولة نسبياً باستخدام القوائم المرتبطة أو المصفوفات.
• **تكلفة منخفضة:** لا تتطلب خوارزمية LRU الكثير من الذاكرة أو قوة المعالجة.

• • العيوب:**

• **صعوبة التنبؤ:** قد لا تكون خوارزمية LRU فعالة في الحالات التي لا يوجد فيها أنماط استخدام واضحة.
• **تكلفة التحديث:** قد تكون تكلفة تحديث القائمة المرتبطة أو المصفوفة في كل مرة يتم الوصول إلى عنصر مكلفة من حيث الوقت.
• **مشكلة التلوث (Pollution):** يمكن أن تتلوث الذاكرة المؤقتة بالعناصر التي تم الوصول إليها مرة واحدة فقط، مما يقلل من فعاليتها.

بدائل لخوارزمية LRU

هناك العديد من الخوارزميات البديلة لخوارزمية LRU، بما في ذلك:

• **الأقل استخداماً مؤخراً بشكل متكرر (Least Frequently Used - LFU):** تزيل هذه الخوارزمية العنصر الذي تم الوصول إليه أقل عدد من المرات.
• **الأكثر استخداماً مؤخراً (Most Recently Used - MRU):** تزيل هذه الخوارزمية العنصر الذي تم الوصول إليه مؤخراً.
• **الاستبدال العشوائي (Random Replacement):** تزيل هذه الخوارزمية عنصراً عشوائياً من الذاكرة المؤقتة.
• **الاستبدال الأمثل (Optimal Replacement):** تزيل هذه الخوارزمية العنصر الذي لن يتم استخدامه لأطول فترة زمنية في المستقبل. (غير عملي في الواقع لأنه يتطلب معرفة المستقبل)

LRU في سياق الخيارات الثنائية: استراتيجيات متقدمة

بالإضافة إلى تخزين البيانات الأساسية، يمكن استخدام LRU لتحسين أداء استراتيجيات التداول في الخيارات الثنائية. على سبيل المثال:

• **تخزين نتائج اختبار الاستراتيجيات:** عند اختبار استراتيجية تداول جديدة على بيانات تاريخية، يمكن استخدام LRU لتخزين نتائج الاختبار. إذا تم اختبار نفس الاستراتيجية على نفس البيانات مرة أخرى، يمكن استرجاع النتائج من الذاكرة المؤقتة بدلاً من إعادة إجراء الاختبار.
• **تخزين بيانات تحليل حجم التداول**: يمكن تخزين بيانات حجم التداول الأخيرة في ذاكرة مؤقتة باستخدام LRU. هذا يسمح بتحليل سريع لحجم التداول دون الحاجة إلى إعادة تحميل البيانات من المصدر.
• **تخزين بيانات الأنماط السعرية**: يمكن تخزين الأنماط السعرية التي تم تحديدها مسبقًا في ذاكرة مؤقتة باستخدام LRU. هذا يسمح بتحديد سريع للأنماط السعرية في الوقت الفعلي.
• **تحسين أداء الروبوتات التداولية**: يمكن استخدام LRU لتحسين أداء الروبوتات التداولية عن طريق تخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر.
• **تخزين بيانات التحليل الموجي**: يمكن لتخزين نتائج تحليل إليوت ويف أو تحليل فلكينجر باستخدام LRU تسريع عملية اتخاذ القرار.
• **تخزين بيانات مؤشرات التذبذب**: مثل مؤشر ATR ومؤشر بولينجر باند يمكن أن يساهم في استجابة أسرع لتغيرات السوق.
• **تحسين أداء استراتيجيات الاختراق**: تخزين بيانات الدعم والمقاومة الرئيسية لتحسين سرعة تحديد نقاط الدخول والخروج.

الخلاصة

خوارزمية الأقل استخداماً مؤخراً (LRU) هي خوارزمية استبدال ذاكرة تخزين مؤقت فعالة وشائعة الاستخدام. يمكن استخدامها لتحسين أداء مجموعة واسعة من الأنظمة، بما في ذلك أنظمة التشغيل وقواعد البيانات ومنصات تداول الخيارات الثنائية. من خلال فهم مبادئ LRU، يمكن للمطورين والمحللين تحسين أداء تطبيقاتهم واتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة. فهم هذه الخوارزمية وتطبيقاتها المتنوعة يمثل إضافة قيمة لأي شخص يعمل في مجال تداول الخيارات الثنائية أو تطوير الأنظمة التي تعتمد على الذاكرة المؤقتة.

مقارنة بين خوارزميات التخزين المؤقت

الخوارزمية	المزايا	العيوب
LRU	أداء جيد، سهولة التنفيذ، تكلفة منخفضة	صعوبة التنبؤ، تكلفة التحديث، مشكلة التلوث
LFU	بسيطة نسبياً	قد تحتفظ بالعناصر غير المستخدمة لفترة طويلة
MRU	مفيدة في بعض الحالات الخاصة	أداء ضعيف في معظم الحالات
الاستبدال العشوائي	بسيطة جداً	أداء غير متوقع
الاستبدال الأمثل	أداء مثالي	غير عملي في الواقع

```

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين