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基本情報技術者 2012年 秋期 午前(科目A)19


問題文

ページング方式の仮想記憶において、ページ置換えアルゴリズムにLRU方式を採用する。主記憶に割り当てられるページ枠が4のとき、ページ1, 2, 3, 4, 5, 2, 1, 3, 2, 6の順にアクセスすると、ページ6をアクセスする時点で置き換えられるページはどれか。ここで、初期状態では主記憶にどのページも存在しないものとする。

選択肢

1
2
4
5(正解)

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LRUページ置換【午前解説】

正解の理由

LRU(Least Recently Used)は「最も長く参照されていないページ」を置換します。与えられたアクセス列(1,2,3,4,5,2,1,3,2,6)を時刻ごとに追跡すると、ページ6を参照する直前の主記憶中のページの最終参照時刻は次の通りです:5が最も古く最後参照が早いため、置換対象は5です。したがって選択肢の中では (ページ5)が正解です。

解法ステップ

  1. フレーム数(空き枠)を4で初期化し、すべて空とする。
  2. 各参照を時刻順に処理し、ヒットならそのページの最終使用時刻を更新、ミスなら最終使用時刻が最も古いページを置換して新ページを挿入する。
  3. 最終的にページ6を参照する直前の各ページの最終使用時刻を比べ、最も古いものを置換候補とする。
以下に各参照時点の状態(時刻 t=1..10)を一貫して示します。表記は「t: 参照 → フレーム内容(各ページ:最終使用時刻)」。
  • t1: 1 → [1:1]
  • t2: 2 → [1:1, 2:2]
  • t3: 3 → [1:1, 2:2, 3:3]
  • t4: 4 → [1:1, 2:2, 3:3, 4:4]
  • t5: 5 → ページフォルト。最終使用が最も古いのは1(=t1) → 1を置換 → [5:5, 2:2, 3:3, 4:4]
  • t6: 2 → ヒット。2の最終使用を更新 → [5:5, 2:6, 3:3, 4:4]
  • t7: 1 → ミス。最も古いのは3(=t3) → 3を置換 → [5:5, 2:6, 1:7, 4:4]
  • t8: 3 → ミス。最も古いは4(=t4) → 4を置換 → [5:5, 2:6, 1:7, 3:8]
  • t9: 2 → ヒット。2の最終使用を更新 → [5:5, 2:9, 1:7, 3:8]
  • t10: 6 → ミス。最も古いのは5(=t5) → 5を置換して6を挿入
よってページ6アクセス時に置き換えられるのはページ5で、選択肢では
(上の時刻は最終使用時刻を表し、置換判断は常に最も小さい最終使用時刻を探すことで行っています)

選択肢別の誤答解説

  • ア: 1
    t5で最初に1は置換されますが、その後t7で再ロードされます。t10直前の最終使用時刻は t7 であり、5の方が古いため置換対象にはなりません。よって不正解。
  • イ: 2
    ページ2はt9で直近に参照されており(最終使用時刻が最新)置換対象にはなりません。よって不正解。
  • ウ: 4
    ページ4はt8で既に置換されており、t10時点ではメモリに存在していません(t8で3に置換)。したがって置換対象にはなり得ません。よって不正解。
  • エ: 5
    t5以降5は再参照されておらず最も古い最終使用時刻(t5)のままです。したがってページ6参照時の置換対象はページ5であり、選択肢の中では が正しい。

よくある誤解

  • 最終使用時刻を更新し忘れる:ヒット時にそのページの「最終使用時刻」を必ず更新しないと誤った置換対象を選んでしまいます。
  • FIFOと混同する:LRUは「最も古く最後参照された時刻」を基準にするので、挿入順(FIFO)とは結果が異なる場合があります。
  • フレームの並びをそのままLRU順と誤解する:フレームリストの物理的な並びは意味を持たないことがあり、判断はあくまで最終使用時刻で行います。

補足コラム

LRUの実装方法にはいくつかのアプローチがあります。厳密なLRUはタイムスタンプやスタック(参照ごとにページを先頭に移動)で実装できますが、コストが高い場合は Clock(Second Chance)や擬似LRU(カウンタ/ビットを用いる)で近似することが多いです。問題演習では「時刻を順に追って最終使用時刻が最も小さいページを選ぶ」方法が理解・検算しやすく推奨されます。
補助的に、動作確認用の簡単なシミュレータ(Python)の例を示します。実際の試験では手計算で時刻を追う練習を重ねてください。
# LRUシミュレータ(教育用)
def lru_replace(accesses, frames_count):
    frames = {}  # page -> last_use_time
    time = 0
    for a in accesses:
        time += 1
        if a in frames:
            frames[a] = time
        else:
            if len(frames) < frames_count:
                frames[a] = time
            else:
                # 最小の最終使用時刻を持つページを削除
                lru_page = min(frames, key=lambda p: frames[p])
                del frames[lru_page]
                frames[a] = time
        print(f"t{time}: access {a} -> frames {frames}")
    return frames

accesses = [1,2,3,4,5,2,1,3,2,6]
lru_replace(accesses, 4)

FAQ

Q. LRUとFIFOで結果が同じになることはあるか?
A. アクセス列によっては同じ結果になる場合もありますが、一般には異なる振る舞いを示します。LRUは「最も最近参照されていない」基準、FIFOは「先に入った順」基準です。
Q. LRUの判定は「最後に参照された時刻」で良いのか?
A. はい。手計算時は各ページに「最後に参照された時刻(カウンタ)」を持たせ、最小の時刻を持つページを置換すればLRUになります。
Q. 実機ではどうやってLRUを効率化する?
A. ハードウェアサポートがない場合はClockアルゴリズムや参照ビットを使った擬似LRUが一般的です。厳密LRUは実装コストが高くなりがちです。

関連キーワード: LRU, ページ置換, 仮想記憶, ページフォルト, フレーム, キャッシュ置換, Clockアルゴリズム
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