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事实上，这一原则甚至隐含于计算机向用户展示的界面中。电脑屏幕上的窗口有所谓的“Z轴顺序”，即决定程序相互叠加次序的模拟深度。最近最少使用的程序处于底部。前火狐浏览器的创意主管阿扎·拉斯金说：“使用现代浏览器（电脑）在很多时候就相当于从事数字版的文书工作。”与“文书工作”的相似性淋漓尽致地体现在微软系统Windows和苹果系统Mac OS任务切换界面中：当你按下Alt+Tab或Command+Tab组合键时，就会看到，你最近使用过的程序按你使用的时间先后逆向排列。
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研究缓存清理策略的相关文献已经达到了令人难以想象的深度，各种算法应有尽有，不一而足，有的可以计算使用频率和最后一次使用时间，有的可以追踪倒数第二次访问的时间，而不关心最后一次访问的情况。不过，尽管创新性高速缓存方案品种繁多，其中一些在适当的条件下甚至可以击败最近最少使用法，但是最近最少使用法（以及在该策略基础上做出的一些细微调整）仍然深受计算机科学家们的喜爱，并且在开发各种应用程序时得到不同程度的应用。最近最少使用法告诉我们，我们需要的下一个程序可能就是之前我们需要的最后一个程序，接下来我们可能还需要之前需要的倒数第二个程序。我们最不需要的可能就是我们弃用时间最长的那个程序。
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除非有充分的反对理由，否则我们可以认为对未来最有借鉴意义的就是历史的镜像。最接近于未卜先知的做法就是假定历史会重演，不过是按照相反的顺序重新上演。
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算法之美：指导工作与生活的算法 重整图书馆藏书
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加州大学伯克利分校的地下加德纳书库是加州大学图书馆系统的一大亮点。书库在一扇锁着的门后，门上写着“闲人止步”几个显眼的大字，把想要借阅图书的人堵在门外。这里收藏着科马克·麦卡锡、托马斯·品钦、伊丽莎白·毕肖普、J.D.塞林格、阿娜伊斯·宁、苏珊·桑塔格、朱诺·迪亚斯、迈克尔、查邦、安妮·普劳克丝、马克·斯特兰德、菲利普·K·迪克、威廉·卡洛斯·威廉姆斯、恰克·帕拉尼克、托妮·莫里森、丹尼斯·约翰逊、朱莉安娜·斯帕尔、乔丽·格雷厄姆、戴维·赛达瑞斯、西尔维亚·普拉斯、戴维·马梅特、戴维·福斯特·华莱士和尼尔·盖曼等人的作品。但是，这些不是图书馆的珍本藏书，而是它的“缓存”。
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前文讨论过，图书馆与我们自己的桌面空间相互配合，就可以恰如其分地表现出分级存储器体系的特点。实际上，图书馆由不同分区和存储设施构成，本身就是多层次分级存储器体系的一个具体实例，因此图书馆面临各种各样的缓存问题。图书馆工作人员必须决定把哪些书放在图书馆最前面的有限展示空间里，哪些书放到书架上，哪些书放到其他地方储存起来。各图书馆判断哪些书应该异地收藏的策略都不相同，但是几乎所有图书馆都会使用某种版本的最近最少使用策略。加州大学伯克利分校图书馆负责监督这个过程的贝丝·杜普斯说：“举例来说，如果一本图书12年里没有人借阅，我们就会把它撤出主馆。”
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图书馆“粗略分类”区的情况与12年没有人借阅的图书正好处于两个极端。我们在前一章讨论过这些图书：它们刚刚被读者归还到图书馆，还没有被完全排序并重新放到书架上。具有讽刺意味的是，在某种意义上看，那些辛勤的图书馆助理在把这些图书放回书架上的时候，可能会让次序变得更乱。
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原因很简单。如果时间局部性有效，那么粗略排序书架上摆放的就是整幢楼里最重要的图书。这些都是最近被人借阅过的书，所以学生们寻找的可能就是它们。可以说，图书馆的这种做法就相当于把几英里长的书架中最有吸引力、最值得浏览的那些书架藏起来，不向学生开放，而是让态度认真、埋头工作的图书馆员工不断地破坏它们，这似乎是一种非常愚蠢的决定。
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与此同时，墨菲特本科生图书馆的大厅在最显眼、最容易进入的位置摆放一些书架，用来展示图书馆最近添加的图书。这种安排是先进先出缓存的一个具体体现：享受特殊待遇的是图书馆最后添加的图书，而不是刚刚被人借阅过的图书。
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鉴于最近最少使用算法在计算机科学家的大多数测试中占尽优势，我们不妨向图书馆提出一个简单的建议：把图书馆的藏书来个乾坤大挪移。把图书馆刚刚添加的图书放到里面的书架，让需要的人去那里寻找；把最近归还的图书放在大厅里，以方便学生自由浏览。
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人是一种社会生物，也许大学生希望可以培养自己的阅读习惯。大学经常会指定“普通图书”，目的是促进学生建立共同的学术参照点，而学生自行培养阅读习惯的做法将把校园推向一个更有机、更自由的学术参照点。这样，校园里正在阅读的图书，无论是什么内容，都可能成为其他学生偶然发现的好书，这就相当于实施了一种来自草根阶层、自下而上的普通图书计划。
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这样的系统不仅有积极的社会意义，而且可以提高效率，因为最近归还的图书可能很快就会被人再次借阅。也许学生们可能会感到困惑，不知为何受欢迎的图书有时摆放在书架上，有时可以在大厅里找到。因为，曾经的情况是刚刚归还、等候上架的图书既不会出现在书架上，也无法在大厅里找到。在这个短暂的过渡时期，这些图书暂时无法借阅。所以，把刚刚归还的图书摆在大厅里，学生们可以彻底避免受到图书上架的短暂影响，有机会及时借阅这些图书。图书馆员工无须把图书一本本放到书架上，学生们也不必去书库把这些图书拿出来。确切地说，缓存就应该发挥这样的效果。
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算法之美：指导工作与生活的算法 本地需求
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刘易斯·卡罗尔
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“实际上我们绘制了这个国家的地图，采用的是1：1的比例尺！”
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“你们经常使用这幅地图吗？”我问道。
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“这幅地图从来没有被打开过，”米恩·赫尔说，“因为农民不同意。他们说它可以覆盖整个国家，会把阳光遮挡住！所以我们现在就把这个国家本身当作地图使用，我向你保证效果差不多。”
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我们通常认为互联网是一个独立的、连接比较松散的平面网络。事实上，根本不是这么回事。目前，1/4的互联网流量是由一家位于马萨诸塞州的公司处理的，但是这家公司总是想方设法，不让自己出现在头条新闻中。它就是从事缓存业务的阿卡迈公司。
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我们还认为互联网是抽象的、非物质的，属于后地理时代。我们被告知我们的数据“在云里”，意思是指一个遥远而且不确定的地点。同样，这些也都不是真的。真实情况是，互联网完全是由一捆捆电线和一个个金属架组成的，它与地理的联系比你想象的要紧密得多。
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工程师在设计电脑硬件时，考虑的是一个微小尺度上的地理位置：速度更快的内存通常更靠近处理器，这将最大限度地减少信息传输的线路长度。今天的处理器周期是以千兆赫来衡量的，也就是说，它们执行运算所需的时间不到1纳秒。这相当于光传播几英寸[1]的时间——因此计算机内部的物理布局是人们高度关注的焦点。而且，在一个更大的规模上应用同样的原理，实际的地理位置对网络的运行至关重要，因为网络长度不是以英寸为单位的，而是动辄长达数千英里。
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如果你能创建一个网页内容缓存，其实际地理位置更接近那些有需要的人，你就可以更快地为他们提供页面服务。互联网上的大部分流量现在都是由“内容分配网络”来处理的，这些网络利用遍布世界各地的电脑维护流行网站的拷贝。因此，在用户请求使用这些页面时，他们可以从附近的一台计算机获取数据，而不必跨越千山万水，连接到原始服务器上。
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