lfu・とは？初心者にも分かる基本ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

lfu・とは？

LFUは Least Frequently Used の略で、主に「キャッシュ」という仕組みの中で使われるアルゴリズムの一つです。キャッシュは、よく使われるデータを一時的に早く読み出せる場所に置く仕組みです。LFUはデータがどれくらい頻繁に使われたかを数え、その頻度が低いデータを優先的に削除します。

初心者の人には「なぜ頻度が大事なのか」が一番のポイントです。頻繁に使われるデータは今後も必要になる可能性が高く、頻度の低いデータはしばらく経てば使われなくなることが多いからです。LFUはこの考えを数字で表し、使われた回数を記録して管理します。

どうしてキャッシュが必要？

インターネット上の情報は必ずしもすぐ近くにあるわけではありません。データを取りに行くには時間がかかります。ですから、よく使うデータを近くに置いておくと、ページが速く表示されます。これを可能にするのがキャッシュです。

LFUの基本的な考え方

LFUでは、データごとに「使われた回数」を記録します。データを読み込むたびにその回数を増やし、回数の少ないデータを優先的に削除します。これにより、人気のあるデータは長く残り、あまり使われないデータは新しいデータと置き換えられます。

仕組みの流れ

実装の基本は4つのことです。第一に、データを入れるときに回数を0から始めてカウントします。第二に、データを使うときにはそのデータの回数を1増やします。第三に、キャッシュがいっぱいになったら「最小の回数を持つデータ」を削除します。第四に、回数が同じデータが複数ある場合、挿入時期や最近使われた順序など別のルールで決定します。

この結果、LFUは「よく使われるデータを長く守る」という性質を持ち、データの頻度を重視します。長期的な傾向をつかみやすい反面、急な人気の変化には弱いことがあります。実装の工夫としては、ハイブリッドな手法を用いることも多いです。

LFUとLRUの違い

ほかによく使われるアルゴリズムとしてLRU（最近使われたデータを優先して残す）があります。以下の表で違いを比べてみましょう。

この後に比較表を表示します。

<th>特徴

LFU	LRU
判断基準	使われた回数	最近使われた時刻
適した場面	長期間にわたって人気のデータ	直近でよく使われるデータ
欠点	使われなくなったデータが残りやすい	長時間使われていないデータを早く捨てすぎることがある

ポイント: LFUは頻度を重視するため、長期的な傾向をつかみやすい反面、急な人気の変化には弱いことがあります。実装時にはハイブリッド手法を使うことも検討されます。

まとめとして、LFUは「使われた回数を数えてデータを管理する」仕組みであり、データの頻度を重視します。中学生にもわかるように言えば、「よく使うおもちゃは家に残して、あまり使わないおもちゃは片付ける」という感じです。実務では、容量、速度、更新頻度などを考えながら、LFUだけでなく他のアルゴリズムと組み合わせて使うことが多いです。

lfuの同意語

Least Frequently Used: 最も使用頻度が低いデータを置換対象にする、キャッシュの置換アルゴリズムの名称。データのアクセス回数が少ないほど優先的に削除されます。
LFUアルゴリズム: LFU（Least Frequently Used）の略称で、データの使用頻度を記録して最も頻度が低いデータを置換します。初心者には“使用頻度が低いデータを優先して捨てる仕組み”と覚えると分かりやすいです。
最小使用頻度アルゴリズム: 使用頻度が最小のデータを優先して削除するアルゴリズムを指す表現。LFUと同義として用いられることがあります。
低頻度使用データ: アクセス頻度が低いデータのことを指す表現。LFUの対象データを説明するときに使われます。
使用頻度が低いデータ: データの中で、アクセス回数が少ないものを指す一般的な言い換え表現。LFUの考え方を伝えるときに役立ちます。
最小頻度データ: データの使用頻度が最小であるものを指す表現。LFUの要点を説明する際に使われます。
頻度最小データ: データの中で最も使用頻度が低いものを表す言い換え表現。LFUの対象を示す際に便利です。

lfuの対義語・反対語

MFU（Most Frequently Used）: 最も頻繁に使用されるデータを優先してキャッシュに残す置換戦略。LFUの対義語として挙げられることが多く、頻度の高さを基準にデータを選ぶ点が特徴です。
MRU（Most Recently Used）: 最も最近使用されたデータを優先してキャッシュに残す置換戦略。LFUとは頻度より直近の使用を重視する点で異なるアプローチで、LFUの対照的な考え方として語られることがあります。
LRU（Least Recently Used）: 最も長い間使用されていないデータを優先して削除する置換戦略。LFUと比べて直近の使用履歴を重視する点が異なるため、対照的なアルゴリズムとして挙げられることが多いです。

lfuの共起語

LFU: Least Frequently Usedの略。データの参照頻度が最も高いものを優先して保持するキャッシュ置換アルゴリズム。頻度ベースの選択を行うのが特徴。
LRU: Least Recently Usedの略。直近に参照された時間を基準に置換するアルゴリズム。LFUと対比される代表的な置換ポリシー。
ARC: Adaptive Replacement Cache。LFUとLRUの長所を組み合わせ、動的に最適な置換を目指すアルゴリズム。
LFUカウンタ: 各データに紐づく参照回数を数えるカウンタ。LFUの核心データ。
アクセス頻度: データが参照される頻度のこと。LFUはこれを重視する。
アクセス回数: データに対して発生した参照の総数。頻度指標として用いられる。
データ頻度: データごとに割り当てられた参照の頻度。高頻度データを優先的に保持する指標。
キャッシュ: よく使うデータを高速に返すための一時的な保存領域。
キャッシュ置換アルゴリズム: キャッシュが満杯になったときにどのデータを捨てるか決めるルールの総称。
置換ポリシー: データを捨てる際の判断基準。LFUは頻度重視の置換ポリシーの一つ。
ヒープ: LFUの頻度情報を効率的に管理するために使われるデータ構造の一つ。
バケット化LFU: 頻度をバケットに分けて管理する実装手法。高速化や安定性向上に用いられることがある。
エージング / 減衰: 時間とともに古いデータの頻度の影響を薄め、長期間同じ頻度でなくなるよう調整する技法。
タイムスタンプ: 同点時の優先順位決定などで使われる、参照時刻を記録する情報。
容量 / キャッシュ容量: 保持できる総容量。容量が逼迫すると置換が発生する。
最頻出データ: 最も多く参照されるデータのこと。ホットデータとして優先的に残されやすい。
ホットデータ: 頻繁に参照されるデータ。
冷データ: 参照頻度が低下したデータ。将来の参照が薄いと判断されやすい。
データ局所性: 時間的・空間的な参照の近さ。LFUは頻度重視だが局所性と組み合わせが検討される。
データベースキャッシュ: データベースの応答性を高めるためのキャッシュ。LFUが使われるケースもある。
ウェブキャッシュ: Webリクエストの応答を高速化するキャッシュ領域。LFUと組み合わせて使われることがある。
パフォーマンス改善: キャッシュ戦略の最適化により、応答時間やスループットを改善することを指す。