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  • 操作系统os 页面置换算法java实现Clock.java Lru.java Opt.java Fifo.java
  • 时钟置换算法 时钟置换算法可以认为是一种最近未使用算法,即逐出的页面都是最近没有使用的那个。我们给每一个页面设置一个标记位u,u=1表示最近有使用u=0则表示该页面最近没有被使用,应该被逐出。 按照1-2-3-4的...

    1.前言

    缓冲池是数据库最终的概念,数据库可以将一部分数据页放在内存中形成缓冲池,当需要一个数据页时,首先检查内存中的缓冲池是否有这个页面,如果有则直接命中返回,没有则从磁盘中读取这一页,然后缓存到内存并返回。

    但是内存的价值较高,一般来说服务器的内存总是小于磁盘大小的,而且内存不能完全分配给数据库作为缓冲池。这就意味着数据库基本上无法将所有的数据都缓冲到内存中。

    当缓冲池满后,如果还有新的页面要被缓冲到池中,就要设计一种页面置换的算法,将一个旧的页面替换成新的页面。

    一般来说我们熟悉的算法有下面几种:

    3ebbfae275b0ec73a2e24c8942e6f0a6.png

    下面逐一介绍各种算法。

    2. 最佳置换算法

    如果被替换掉的页是以后再也不会使用的,那么这种算法无疑是最优秀的。因为不管什么算法,替换掉的页也有可能再次被缓存,替换掉其它的页。

    但是这种算法是无法实现的,我们不可能知道哪个页面以后也在不会被使用。

    或者我们退一步,将这个算法改成被替换掉的页是以后很长一段时间都不会再次被使用的,那么这种算法无疑也是最优秀的。

    但是还是会面对一个无法实现的问题,我们还是不知道哪些页面会在未来多长一段时间内不会被再次访问。页面无法确认,时间也无法确定。

    虽然这种算法无法被实现,但是可以作为一种度量,如果有一种算法其效率最接近OPT,那么这种算法无疑是优秀的算法。

    3. 先进先出算法

    先进先出算法是一种很简单的算法,其基本思想是形成一个队列,最先入队的页面最先被逐出。我们用示意图来模拟一下FIFO算法:

    3c18920f0dcc6725eef41ae383c05455.png

    我们的内存假设只能保存4个页面,此时的访问请求按照时间顺序是1->2->3->4->5,那么按照时间顺序,当访问到4号页面时队列正好填满,当要访问5号页面时,会将最先入队的1号页面逐出。

    这种算法实现起来很简单,但是从实现上来看,性能和OPT算法差距最大。因为被替换出去的页面很有可能是最常使用的页面,因此这个算法很少见出现在数据库缓冲池管理中的。

    FIFO算法会出现一个叫做Belay异常的现象,就这个现象我们解释如下。

    我们首先定义一个4个页面长度的队列作为缓冲池,然后按照下面的顺序访问:1->2->3->4->5->3->9->1->4->2->7->4->7。那么我们按照刚才描述的FIFO来看看访问的过程:

    访问顺序

    访问页

    内存队列

    是否命中

    1

    1

    1

    2

    2

    1,2

    3

    3

    1,2,3

    4

    4

    1,2,3,4

    5

    5

    2,3,4,5

    6

    3

    2,3,4,5

    7

    9

    3,4,5,9

    8

    1

    4,5,9,1

    9

    4

    4,5,9,1

    10

    2

    5,9,1,2

    11

    7

    9,1,2,7

    12

    4

    1,2,7,4

    13

    7

    1,2,7,4

    从这个表格上看到,非命中次数有9次,那么我们将这个队列的容量增加到5,然后再次重复这个访问序列,看看效果:

    访问顺序

    访问页

    内存队列

    是否命中

    1

    1

    1

    2

    2

    1,2

    3

    3

    1,2,3

    4

    4

    1,2,3,4

    5

    5

    1,2,3,4,5

    6

    3

    1,2,3,4,5

    7

    9

    2,3,4,5,9

    8

    1

    3,4,5,9,1

    9

    4

    3,4,5,9,1

    10

    2

    4,5,9,1,2

    11

    7

    5,9,1,2,7

    12

    4

    9,1,2,7,4

    13

    7

    9,1,2,7,4

    这样的话,非命中的次数是10次,奇怪的是增加了缓冲池的容量,非命中缓冲的数量还增加了,这种现象就叫做Belay异常。

    这种算法不应该被考虑。

    4. 最近最少使用算法

    LRU算法的思想也很简单,实现一个链表(双向链表),每次要缓冲新的页面时,遍历链表,选择最近最少使用的页面进行逐出操作。

    这种算法要求每个页面上记录一个上次使用时间t,程序决定逐出时,以这个时间t为准,t距离当前时间最大的,就是要被逐出的页面。

    下图中按照1->5->2->2->6->5->4的顺序访问,内存和访问示意图如下:

    63ad59337f58db1309e8b95a9ae7f12c.png

    其中最接近顶端的页面我们认为其t最小,最接近底部,我们认为其t最大。

    访问6号页面的时候,内存被填满,下一次访问5号页面的时候,会将5号页面提升到顶部,也就是t最小,之后访问4号页面,因为原先内存中没有4号页面,因此会选择逐出一个页面。此时1号页面在底部,其t最大,因此被逐出。

    那么LRU算法是否解决了Belay异常呢?

    还是按照上一节的实验顺序,测试容量为4和5的内存,左侧到右侧,t逐渐增大:

    访问顺序

    访问页

    内存队列

    是否命中

    1

    1

    1

    2

    2

    1,2

    3

    3

    1,2,3

    4

    4

    1,2,3,4

    5

    5

    2,3,4,5

    6

    3

    2,4,5,3

    7

    9

    4,5,3,9

    8

    1

    5,3,9,1

    9

    4

    3,9,1,4

    10

    2

    9,1,4,2

    11

    7

    1,4,2,7

    12

    4

    1,2,7,4

    13

    7

    1,2,4,7

    一共有10次未命中。增加容量到5,看一下新的情况:

    访问顺序

    访问页

    内存队列

    是否命中

    1

    1

    1

    2

    2

    1,2

    3

    3

    1,2,3

    4

    4

    1,2,3,4

    5

    5

    1,2,3,4,5

    6

    3

    1,2,4,5,3

    7

    9

    2,4,5,3,9

    8

    1

    4,5,3,9,1

    9

    4

    5,3,9,1,4

    10

    2

    3,9,1,4,2

    11

    7

    9,1,4,2,7

    12

    4

    9,1,2,7,4

    13

    7

    9,1,2,4,7

    未命中的次数已经变成了9次,减少了一次,如果我设计的队列中有大量的重复,那么这个改进应该更加明显。

    LRU算法在InnoDB的实现中是被改进的,每次新添加进去的页面会被放在队列的3/8处。

    无论如何,LRU算法都被认为是最接近OPT的算法。

    5. 时钟置换算法

    时钟置换算法可以认为是一种最近未使用算法,即逐出的页面都是最近没有使用的那个。我们给每一个页面设置一个标记位u,u=1表示最近有使用u=0则表示该页面最近没有被使用,应该被逐出。

    按照1-2-3-4的顺序访问页面,则缓冲池会以这样的一种顺序被填满:

    5960e63c6f16ff6b4024124af9a74960.png

    注意中间的指针,就像是时钟的指针一样在移动,这样的访问结束后,缓冲池里现在已经被填满了,此时如果要按照1-5的顺序访问,那么在访问1的时候是可以直接命中缓存返回的,但是访问5的时候,因为缓冲池已经满了,所以要进行一次逐出操作,其操作示意图如下:

    817ee16324d04fe83d1873edbb04facf.png

    最初要经过一轮遍历,每次遍历到一个节点发现u=1的,将该标记位置为0,然后遍历下一个页面,一轮遍历完后,发现没有可以被逐出的页面,则进行下一轮遍历,这次遍历之后发现原先1号页面的标记位u=0,则将该页面逐出,置换为页面5,并将指针指向下一个页面。

    假设我们接下来会访问2号页面,那么可以直接命中指针指向的页面,并将这个页面的标记为u置为1。

    但是考虑一个问题,数据库里逐出的页面是要写回磁盘的,这是一个很昂贵的操作,因此我们应该优先考虑逐出那些没有被修改的页面,这样可以降低IO。

    因此在时钟置换算法的基础上可以做一个改进,就是增加一个标记为m,修改过标记为1,没有修改过则标记为0。那么u和m组成了一个元组,有四种可能,其被逐出的优先顺序也不一样:

    (u=0, m=0) 没有使用也没有修改,被逐出的优先级最高;

    (u=1, m=0) 使用过,但是没有修改过,优先级第二;

    (u=0, m=1) 没有使用过,但是修改过,优先级第三;

    (u=1, m=1) 使用过也修改过,优先级第四。

    展开全文
  • 时钟页面置换算法

    2021-03-10 02:59:45
    一、局部:时钟置换算法:1.最优置换算法:理论上的,预测最晚调用的页面。2.LRU算法,置换掉最久未使用的。一个链表。一个页面被调用的话,会被从链表中(它原本的位置)移动到链表首,而每次缺页,则会将链表尾部...

    一、局部:时钟置换算法:

    1.最优置换算法:理论上的,预测最晚调用的页面。

    2.LRU算法,置换掉最久未使用的。

    一个链表。一个页面被调用的话,会被从链表中(它原本的位置)移动到链表首,而每次缺页,则会将链表尾部元素置换。

    3.FIFO算法,置换掉在内存中时间最长的。(性能低

    同是一个链表,每次缺页置换最早进入页面(时间排序)链首的。新页面放在链表尾部。

    4.clock 算法,

    环形链表,不再排序而是使用2个标记,0和1,

    第一个次加载页面的时候,页面标记被设置为0,调用内存中驻留的页面时,标记该页面为1,

    出现缺页时,指针从当前位置循环查找环形链表,如果遇到标记为1的,标记为0,如果遇到标记为0的,置换它。

    5.最不常用算法

    标记不再是0和1,每次调用,标记值+1,缺页时,置换标记值最小的页面

    优化版本:定期减小数字

    clock 算法 虽然不能像LRU(least recently used)算法 一样精确的记录访问顺序,但是,开销较小。

    改进版的clock 算法,只在访问同一个页面的时候,做写回操作,在缺页的时候,会跳过已经被改变的。

    下面是一个小练习

    functionclock(load){//假设同时可以加载的数目

    let workRow =3;//储存标记位

    let m = newMap();//当前加载的

    let res=[];//当前加载的index,workRow个

    let pointer = 0;//初始化

    for(var i=0;i

    res.push(load[i])//设置为1

    m.set(load[i],0);//如果满了,而且需要加载的就在里面(重复)不用再加载

    }else if(m.has(load[i])){

    console.log('loaded what has been there',load[i])

    m.set(load[i],1)

    }else{//缺页异常,需要置换

    loading(load[i],i)

    console.log(load[i] , res)

    }

    }functionloading(task,idx){

    let wait= true;//检查当前指针,如果是1,标记为0,如果找到为0的,扔掉,其余移动向下,把要加载的,加载进来,设置为1,结束

    while(wait){

    pointer= idx%(workRow-1)if(m.get(res[pointer])==1){

    m.set(res[pointer],0)

    }else if(m.get(res[pointer])==0){

    m.delete(res[pointer])

    res[pointer]=task

    m.set(task,1)

    wait= false;

    }

    pointer++;

    }

    }//内存中最后的内容

    returnres;

    }

    clock(['a','b','b','d','b','e','c','d','e'])

    二、全局:置换算法

    1.尽量不更改常驻集大小的(假设工作集大小趋于稳定),工作集置换算法。

    每次访存时,换出当前工作集窗口内没引用的页面。

    每次缺页时,增加页面,更新访存链表。

    2。动态改变常驻集(页面数)大小的,缺页率算法。

    缺页率太大,增加常驻集,缺页率太小,减少常驻集。

    而检测方法,是设置一个缺页之间的T间隔数,如果在这个T间隔范围内,没有出现缺页,(两次缺页之间的实际间隔t大于设定值T)则减小常驻集(置换所有未被引用的页面)。如果在这个范围内出现缺页,则增加常驻集大小(直接加入该页面到常驻集)。

    展开全文
  • 模拟操作系统页面置换的过程,具体实现了四种经典算法,即OPT、LRU、FIFO、CLOCK,并且利用Java中的图形库制作了一个好看的图形化界面
  • 该压缩包是页面置换算法的综合设计,包括五种页面置换算法,optimal算法,Fifo算法,lru算法,Lfu算法,改进型Clock算法,而且拥有完整的页面操作,可以直接在IDEA中导入工程,编译即可通过。
  • Clock页面置换算法; 6)动态给出页面调用序列并进行调度; 7)输出置换结.C++编程要?考试用 哪位大侠 帮帮 快点 谢谢了这很简单啊,要打字太多了。不过网上这类算法举例很少,就看你怎么理解了。改良后的Clock算法 ...

    Clock页面置换算法; 6)动态给出页面调用序列并进行调度; 7)输出置换结.

    C++编程要?

    考试用 哪位大侠 帮帮 快点 谢谢了

    这很简单啊,要打字太多了。不过网上这类算法举例很少,就看你怎么理解了。改良后的Clock算法 考虑到如果某一调入内存的页没有被修改过,则不必将它拷回到磁盘。.

    1.严蔚敏数据结构的也有配套的c语言版带光盘的书是有卖的。 2.我开始学的时候也就是先指针,再结构体分解了去一块块的学习,有点懂了才开始写代码的。 理论的倒是.

    置换算法中载入页对应的在内存中的位置(存储空间),称之为帧。

    想了解NRU算法和Clock算法以及第二次机会算法?最好给个例题和使用栈推.

    3 是 3 4 2 是 2 3 4 1 是(要淘汰了)1 2 3 4 是 4 1 2 3 是 3 4 1 5 是 5 3 4 4 不是 5 3 4 3 不是 5 3 4 2 是 2 5 3 1 是 1 2 5 5 不是 1 2 5 所以根据FIFO算法共产生了九次缺页中断

    指针K到底怎么指示啊?k:=(k+1)mod n是什么意思?打个比方页号是7 0 1 2 .

    页式虚拟存储器的页面置换算法一般有:最佳置换算法(opt),先进先出置换算法(fifo),最近最久未使用置换算法(lru),clock置换算法,最少使用置换算法(lfu),页.

    可以发送您的程序到hellozqw@126.com,会有加分(20)的,谢谢各位大虾

    页面缓冲算法(PB)【不知道是否是你的PBA】还有改进的CLOCK算法 至于C程序,我是没有了。。。

    1、妈妈去商店购买日用品,她带的钱正好够买3千克糖或12千克食盐,她买了。

    那用一元一次方程求解: 1. 设总钱数为X,则1千克糖为X/3,1千克盐为X/12,买2千克糖后剩余钱数为X-2*X/3=X/3,余下的钱全部用来买食盐还能购买X/3除以X/12等于4。.

    求一个对Clock页面置换算法的仿真程序。要求:~~~~Java语言~~~!!1) .

    基本没人帮你写的再看看别人怎么说的。

    常见的置换算法有: 1.最佳置换算法(OPT)(理想置换算法) 2.先进先出置换算法(FIFO): 3.最近最久未使用(LRU)算法 4.Clock置换算法(LRU算法的近似实现).

    最佳置换算法怎么算的请说的通俗一点

    算法是未来最远的数据置换出去,由于未来不可预测,所有最佳算法是理论值,实际不可实现,研究它是为了让实际其他的算法和它作比较并判断其性能这个串最佳是要置.

    这是题目和对应的3个算法答案的表(顺序没排好) 提问,3个算法是怎么算。

    这种题其实不难,主要是你一定要把题目的意思搞清楚,然后再静心的去按题目的顺序去尝试一下就可以了,这里我只给你讲一种情况,只要你理解了其他的情况都是一样.

    收藏推荐 在多道程序的正常运行过程中,属于不同进程的页面被分散存放在主存页框. 如内存已无空闲页框,缺页中断服务程序就会调用页面置换算法,页面置换算法的目.

    CLOCK算法和LRU算法计算产生的缺页中断次数,并依次写出被淘汰的页面。

    其实这种题目是非常简单的:页号:2,3,2,1,4,5,2,4,5,1,3,2,5,2O: 1 3 4 1 共有4次中断F: 2 3 1 4 5 2 1 共有7次中断C: 3 2 1 2 4 5 1 共有7次中断L: 3 1 2 4 5 1 共有6次中断

    书本上页面缓冲置换算法只是提了一下,所以有什么资料或者文档可以了解一.

    x=time(null); //取时钟时间 srand(x); //以时钟时间x为种子,初始化随机数发生器 page = new pageinfor[psize]; for(y=0; y

    [fifo.rar] - 操作系统中内存页面的先进先出的替换算法fifo[先进先出页面算法程序.rar] - 分别实现最佳置换算法(optimal)、先进先出(fifo)页面置换算法和最近最久未使用.

    FIFO页面置换算法到底是怎么算的呀,先进先出是怎么个先进先出?下面这图。

    fifo就是先进先出,可以想象成队列lru是最久未使用,当需要替换页面的时候,向前面看,最久没使用的那个被替换opt是替换页面的时候,优先替换后面最迟出现的。不懂.

    就给你一个非abel群的例子

    当产生缺页中断时,利用相应的淘汰页面的算法选择需要淘汰的页面。页面置换算法在淘汰页面时的算法:输入:页面号引用串P1,P2.Pn;输出:淘汰页面Pt实现:1、.

    要求:页面置换算法的模拟实现分别实现最佳置换算法(optimal)、先进先出.

    #include #include #include using namespace std; . return -1; } int searchnextstatusofinterpage(int start, int id) //opt算法中查找内存页面中的页.

    展开全文
  • java实现页面置换算法

    2021-03-09 05:07:43
    本文实例为大家分享了java实现页面置换算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下原理就不说了,直接上代码FIFOimport java.util.ArrayList;import java.util.List;import utils.ListUtils;/***** @author cnkeysky*...

    本文实例为大家分享了java实现页面置换算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下

    原理就不说了,直接上代码

    FIFO

    import java.util.ArrayList;

    import java.util.List;

    import utils.ListUtils;

    /**

    *

    *

    * @author cnkeysky

    *

    */

    public class FIFO {

    public void run() {

    String[] inputStr = {"1", "2", "3", "4", "2", "1", "2", "3", "5", "2", "3", "7", "6"};

    // 内存块

    int memory = 3;

    List list = new ArrayList<>();

    for(int i = 0; i < inputStr.length; i++){

    if(i == 0){

    list.add(inputStr[i]);

    System.out.println("第"+ i +"次访问:\t\t" + ListUtils.listToString(list));

    }else {

    if(ListUtils.find(list, inputStr[i])){

    System.out.println("第" + i + "次" + "访问:\t\t" + ListUtils.listToString(list));

    }else{

    if(list.size() < memory){

    list.add(inputStr[i]);

    }else{

    list.remove(0);

    list.add(inputStr[i]);

    }

    System.out.println("第" + i + "次" + "访问:\t\t" + ListUtils.listToString(list));

    }

    }

    }

    }

    }

    LRU

    import utils.ListUtils;

    import java.util.ArrayList;

    import java.util.List;

    /**

    * 最近最久未用置换算法

    * @author cnkeysky

    *

    */

    public class LRU {

    public static void main(String[] args) {

    String[] inputStr = {"6", "7", "6", "5", "9", "6", "8", "9", "7", "6", "9", "6"};

    // 内存块

    int memory = 3;

    List list = new ArrayList<>();

    for(int i = 0; i < inputStr.length; i++){

    if(i == 0){

    list.add(inputStr[i]);

    System.out.println("第"+ i +"次访问:\t\t" + ListUtils.listToString(list));

    }else {

    if(ListUtils.find(list, inputStr[i])){

    // 存在字符串,则获取该下标

    int index = ListUtils.findIndex(list, inputStr[i]);

    // 下标不位于栈顶时,且list大小不为1时

    if(!(list.get(list.size() - 1)).equals(inputStr[i]) && list.size() != 1) {

    String str = list.get(index);

    list.remove(index);

    list.add(str);

    }

    System.out.println("第" + i + "次" + "访问:\t\t" + ListUtils.listToString(list));

    }else{

    if(list.size()>= memory) {

    list.remove(0);

    list.add(inputStr[i]);

    System.out.println("第" + i + "次" + "访问:\t\t" + ListUtils.listToString(list));

    }else {

    list.add(inputStr[i]);

    System.out.println("第" + i + "次" + "访问:\t\t" + ListUtils.listToString(list));

    }

    }

    }

    }

    }

    }

    Clock

    import java.util.ArrayList;

    import java.util.List;

    import utils.ListUtils;

    /**

    *

    *

    * @author cnkeysky

    *

    */

    public class Clock {

    public static void main(String[] args) {

    String[] inputStr = {"6", "7", "6", "5", "9", "6", "8", "9", "7", "6", "9", "6"};

    List list = new ArrayList<>();

    // 内存块

    int memory = 3;

    // 缺页次数

    int count = 0;

    String[] clock = new String[memory];

    int indexNext = 0;

    int index = 0;

    // 初始化时钟

    for(int i = 0; i < memory; i++) {

    clock[i] = "0";

    }

    for(int i = 0; i < inputStr.length; i++) {

    int indexPre = 0;

    if (i == 0) {

    list.add(inputStr[i]);

    clock[indexNext] = "1";

    indexNext++;

    System.out.println("第"+ i +"次访问:\t\t" + ListUtils.listToString(list));

    }else {

    if(ListUtils.find(list, inputStr[i])) {

    indexPre = ListUtils.findIndex(list, inputStr[i]);

    if(clock[indexPre].equals("0")) {

    clock[indexPre] = "1";

    }

    count++;

    System.out.println("第"+ i +"次访问:\t\t" + ListUtils.listToString(list));

    }else {

    if(list.size() < memory) {

    list.add(inputStr[i]);

    clock[indexNext] = "1";

    indexNext++;

    System.out.println("第"+ i +"次访问:\t\t" + ListUtils.listToString(list));

    }else {

    index = ListUtils.findZero(indexNext, clock, memory);

    list.remove(index);

    list.add(index, inputStr[i]);

    clock[index] = "1";

    indexNext = index + 1;

    System.out.println("第"+ i +"次访问:\t\t" + ListUtils.listToString(list));

    }

    }

    }

    if(indexNext > memory - 1) {

    indexNext = Math.abs(memory - indexNext);

    }

    }

    System.out.println("缺页次数:" + (inputStr.length-count));

    }

    }

    工具类ListUtils

    import java.util.List;

    public class ListUtils {

    public ListUtils() {

    }

    /**

    * 输出

    * @param list 将List转为数组并输出, out: 2, 3, 4

    * @return

    */

    public static String listToString(List list){

    StringBuffer content = new StringBuffer();

    for(int i = 0; i < list.size(); i++){

    content.append(list.get(i));

    if(i < list.size() - 1){

    content.append(",");

    }

    }

    return content.toString();

    }

    /**

    * 在list中查找是否有str

    * @param list

    * @param str

    * @return

    */

    public static boolean find(List list, String str){

    boolean flag = false;

    for(String lis : list){

    if(lis.equals(str)){

    flag = true;

    }

    }

    return flag;

    }

    /**

    * 在List中查找是否有String,如果有返回下标, 否则返回 -1

    * @param list

    * @param str

    * @return

    */

    public static int findIndex(List list, String str) {

    int index = 0;

    for(String lis : list) {

    if(lis.equals(str)) {

    return index;

    }

    index++;

    }

    return -1;

    }

    public static boolean clockJudge(String[] clock, int index) {

    if(clock[index].equals("0")) {

    return true;

    }

    return false;

    }

    /**

    *

    * @param index 下标

    * @param clock 时钟

    * @param range 当前使用内存块

    * @return

    */

    public static int findZero(int index, String[] clock, int range) {

    while(true) {

    if(clock[index].equals("0")) {

    break;

    }else {

    clock[index] = "0";

    index++;

    if(index > range-1) {

    index = Math.abs(range - index);

    }

    }

    }

    return index;

    }

    /**

    * 在数组中查找是否存在该字符串

    * @param obj

    * @param str

    * @return

    */

    public static boolean strJudge(Object[] obj, String str) {

    boolean flag = false;

    if(obj == null) {

    return flag;

    }

    for(int i = 0; i < obj.length; i++) {

    if(str.equals(obj[i])) {

    flag = true;

    break;

    }

    }

    return flag;

    }

    /**

    * 获取二维数组中同一列的行的长度

    * @param str 数据

    * @param length 二维数组的列

    * @param memory 内存块

    * @return

    *

    */

    public static int findNull(Object[][] str, int length, int memory) {

    int index = 0;

    if(str == null) {

    return -1;

    }

    for(int i = 0; i < memory; i++) {

    if(str[i][length] != null) {

    index = i;

    }

    }

    return index;

    }

    }

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

    时间: 2020-08-09

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