lru命中率计算公式（博德之门3命中率计算公式）

1、lru命中率计算公式

LRU 命中率计算公式

LRU（最近最少使用）算法是一种常用的缓存替换策略，它通过跟踪每个缓存项最近被访问的时间，在缓存已满时优先淘汰最长时间未被访问的项。

LRU 命中率是指缓存请求中命中缓存次数与总请求次数的比率。通过命中率可以衡量缓存的有效性。

LRU 命中率计算公式：

命中率 = (命中次数 / 总请求次数) 100%

解释：

命中次数：指访问缓存时直接从缓存中获得数据而无需从后端数据源获取数据的次数。

总请求次数：指访问缓存的总次数，包括命中和未命中。

示例：

假设一段时间内对缓存进行了 100 次请求，其中 80 次命中缓存，20 次未命中，则 LRU 命中率为：

```

命中率 = (80 / 100) 100% = 80%

```

因此，该缓存的 LRU 命中率为 80%，表示在访问缓存时有 80% 的可能性可以从缓存中直接获得数据。

影响 LRU 命中率的因素：

缓存大小：较大的缓存通常会有较高的命中率，因为可以存储更多数据。

数据访问模式：如果数据访问模式符合 LRU 算法的原则（即近期频繁访问的数据），则命中率也会较高。

数据更新频率：频繁更新的数据可能会降低命中率，因为它们可能会替换掉尚未过期的缓存项。

2、博德之门3命中率计算公式

在博德之门3中，命中率的计算公式如下：

命中率 = 攻击者的基本命中率 + 攻击者的熟练度加值 + 攻击者的能力修正 + 攻击者获得的命中加值 - 目标的护甲等级 - 目标获得的回避加值

其中：

基本命中率：攻击者的角色等级决定的基础命中率。

熟练度加值：攻击者使用该武器熟练度所获得的加值。

能力修正：攻击者力量或敏捷（远程攻击时）的调整值。

命中加值：攻击者装备的物品、法术或能力所提供的命中加值。

护甲等级：目标穿戴的护甲所提供的护甲加值。

回避加值：目标通过技能、法术或能力获得的回避加值。

需要注意的是，命中率上限为100%，这意味着即使你拥有很高的命中加值，你的攻击命中率也不会超过100%。反之，如果你的攻击命中率低于0%，则你的攻击肯定会被目标闪避。

例如，假设一名5级战士攻击一名穿着链甲（护甲等级为16）的敌人。该战士的熟练度加值为+2，力量修正为+3，并装备了一把+1长剑。目标没有回避加值。

战士的基本命中率为60%（5级）。加上熟练度加值、能力修正和长剑的加值，他的命中率为：

命中率 = 60% + 2% + 3% + 1% = 66%

减去目标的护甲等级，最终的命中率为：

命中率 = 66% - 16% = 50%

因此，战士攻击该敌人的命中率为50%。

3、地下城堡2命中率计算公式

地下城堡2命中率计算公式

在《地下城堡2》游戏中，攻击是否成功命中目标取决于命中率。其计算方式如下：

命中率 = (攻击方命中值 + 洞察值 - 目标闪避值) / (攻击方命中值 + 洞察值 + 目标闪避值)

攻击方命中值：角色装备及技能提供的命中加成

攻击方洞察值：角色装备及技能提供的洞察加成

目标闪避值：目标装备及技能提供的闪避加成

示例计算：

假设攻击方有 500 点命中值和 100 点洞察值，目标有 200 点闪避值。则命中率为：

命中率 = (500 + 100 - 200) / (500 + 100 + 200) = 0.6

即命中率为 60%。

影响因素：

等级：角色等级越高，命中值和洞察值越高

装备：装备提供命中和洞察加成

技能：技能可以提供命中或闪避加成

BUFF/DEBUFF：BUFF和DEBUFF可以临时提升或降低命中率

了解命中率计算公式对于提高战斗效率至关重要。通过优化装备、技能和BUFF/DEBUFF，玩家可以最大化命中率，从而增加攻击成功概率。

4、cache命中率计算公式

缓存命中率计算公式

缓存命中率（CHR）是衡量缓存性能的关键指标，表示成功命中缓存中的已请求数据项的百分比。命中率越高，缓存的效率越高。

计算公式

CHR = [(成功命中数)/(总请求数)] × 100%

含义

成功命中数：指从缓存中成功获取请求数据项的次数。

总请求数：指处理的所有数据项请求的总数，无论是否命中缓存。

实例

假设缓存处理了 100 个请求，其中 75 个命中了缓存。则 CHR 为：

CHR = [(75)/(100)] × 100% = 75%

影响因素

CHR 受以下因素影响：

缓存大小：缓存越大，命中率越高。

缓存算法：不同算法具有不同的命中率特征。

数据访问模式：如果请求的数据项具有较高的重复性，命中率就会更高。

缓存污染：如果缓存中存储了不需要的数据，命中率可能会降低。

提高命中率的方法

优化缓存大小：确定合适的缓存大小以平衡命中率和成本。

选择合适的缓存算法：根据数据访问模式选择最佳算法。

预取数据：提前将可能被请求的数据项加载到缓存中。

避免缓存污染：定期清理缓存，移除不必要的数据项。