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  • 2022-05-09 10:01:37
    1. 思想:选择那些以后永不使用的,或最长(未来)时间内不再被访问的页面作为淘汰的页面
    2. 优点:可保证最低的缺页率
    3. 缺点:对页面的访问时间无法预知,故该算法是无法实现的
    4. 用途:最佳置换算法可以用来评价其他算法
    5. 例子

      假定系统为某进程分配了三个物理块,并考虑有以下的页面号引用串:

      7, 0, 1, 2, 0, 3, 0, 4, 2, 3, 0, 3, 2, 1, 2, 0, 1, 7, 0, 1

      进程运行时,先将7, 0, 1三个页面装入内存。以后,当进程要访问页面2时,将会产生缺页中断。此时OS根据最佳置换算法,将选择页面7予以淘汰。

    解析:

    进程运行时,当进程要访问7, 0, 1三个页面时都会产生缺页中断

    按照页面访问顺序,当进程要访问页面2时,内存中没有页面2,产生缺页中断。内存中的三个页面7, 0, 1,按照访问页面的顺序,页面7被再次访问的时间最长,所以淘汰页面7,页面2装入物理块1

    按照页面访问顺序,当进程要访问页面0时,页面0在物理块2中,不会产生缺页中断

    按照页面访问顺序,当进程要访问页面3时,内存中没有页面3,产生缺页中断。内存中的三个页面2, 0, 1,按照访问页面的顺序,页面1被再次访问的时间最长,所以淘汰页面1,页面3装入物理块3

    按照页面访问顺序,当进程要访问页面0时,页面0在物理块2中,不会产生缺页中断

    按照页面访问顺序,当进程要访问页面4时,内存中没有页面4,产生缺页中断。内存中的三个页面2, 0, 3,按照访问页面的顺序,页面0被再次访问的时间最长,所以淘汰页面0,页面4装入物理块2

    以此类推,便可得到如图情况

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  • 最佳置换算法

    万次阅读 多人点赞 2018-12-13 13:22:47
    最佳置换算法(OPT):从主存中移出永远不再需要的页面;如无这样的页面存在,则选择最长时间不需要访问的页面。于所选择的被淘汰页面将是以后永不使用的,或者是在最长时间内不再被访问的页面,这样可以保证获得...

    最佳置换算法(OPT):从主存中移出永远不再需要的页面;如无这样的页面存在,则选择最长时间不需要访问的页面。于所选择的被淘汰页面将是以后永不使用的,或者是在最长时间内不再被访问的页面,这样可以保证获得最低的缺页率。 

    最佳置换算法可以用来评价其他算法。假定系统为某进程分配了三个物理块,并考虑有以下页面号引用串:
        7, 0, 1, 2, 0, 3, 0, 4, 2, 3, 0, 3, 2, 1, 2, 0, 1, 7, 0, 1
    进程运行时,先将7, 0, 1三个页面依次装入内存。进程要访问页面2时,产生缺页中断,根据最佳置换算法,选择第18次访问才需调入的页面7予以淘汰。然后,访问页面0时,因为已在内存中所以不必产生缺页中断。访问页面3时又会根据最佳置换算法将页面1淘汰……依此类推,如图所示。从图中可以看出釆用最佳置换算法时的情况。

    访问页面70120304230321201701
    物理块17772 2 2  2  2   7  
    物理块2 000 0 4  0  0   0  
    物理块3  11 3 3  3  1   1  
    #include<iostream>
    #include<list>
    #include<vector>
    #include<iterator>
    #include<fstream>
    #include<algorithm>
    using namespace std;
    
    class Optimal
    {
    public:
    	int index;
    	int dis;
    public:
    	friend istream & operator>>(istream & i, Optimal&o);
    	friend ostream & operator<<(ostream &s, const Optimal&o);
    	Optimal(int i)
    	{
    		this->index = i;
    		dis = 0;
    	}
    	Optimal()
    	{
    		dis = 0;
    	}
    	~Optimal()
    	{
    
    	}
    	bool operator<(Optimal&s)
    	{
    		if (this->dis < s.dis)
    			return true;
    		return false;
    	}
    	bool operator>(Optimal&s)
    	{
    		if (this->dis > s.dis)
    			return true;
    		return false;
    	}
    	bool operator==(const Optimal&s)
    	{
    		if (this->dis==s.dis  )
    			return true;
    		return false;
    	}
    };
    istream & operator>>(istream & i, Optimal&o)
    {
    	i >> o.index;
    	return i;
    }
    ostream & operator<<(ostream &s,const  Optimal&o)
    {
    
    	s <<"["<<o.index << "\t" <<"下次位置:"<<o.dis <<"]";
    
    	return s;
    }
    
    void main()
    {
    	fstream out("data.txt");
    	list<Optimal> v;
    	list<Optimal> w;
    	copy(istream_iterator<Optimal>(out), istream_iterator<Optimal>(), back_inserter(v));
    	//copy(v.begin(),v.end(),ostream_iterator<Optimal>(cout,"\t"));
    
    	while (v.size())
    	{
    		if (w.size()<3)
    		{
    			copy(w.begin(), w.end(), ostream_iterator<Optimal>(cout, "\t"));
    			cout << endl;
    			Optimal p = v.front();
    			v.pop_front();
    			w.push_front(p);
    		}
    		else
    		{
    			bool istrue = false;
    			for (auto ib = w.begin(); ib != w.end(); ib++)
    			{
    				if (ib->index==v.front().index)
    				{
    					istrue = true;
    				}
    			}
    			if (istrue == false)
    			{
    				for (auto ib = w.begin(); ib != w.end(); ib++)
    				{
    					int x = 0;
    					for (auto vib = v.begin(); vib != v.end(); vib++)
    					{
    						if ((*ib).index == (*vib).index)
    						{
    							break;
    						}
    						(*ib).dis = x++;
    					}
    				}
    				copy(w.begin(), w.end(), ostream_iterator<Optimal>(cout, "\t"));
    				cout << endl;
    				list<Optimal>::iterator s = max_element(w.begin(), w.end());
    				w.remove(*s);
    				Optimal p = v.front();
    				v.pop_front();
    				w.push_front(p);
    			}
    			else
    			{
    				v.pop_front();
    			}
    		}
    	}
    	copy(w.begin(), w.end(), ostream_iterator<Optimal>(cout, "\t"));
    	cout << endl;
    	cin.get();
    }

    其中data.txt文件内容为

    实验结果是

     

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  • 操作系统 页面置换算法 OPT(最佳置换算法) 郑州大学 大作业
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    前言

    此篇文章是我在B站学习时所做的笔记,大部分图片都是课件老师的PPT,方便复习用。此篇文章仅供学习参考。


    提示:以下是本篇文章正文内容

    知识总览

    在这里插入图片描述

    最佳置换算法(OPT)

    • 最佳置换算法(OPT,Optimal):每次选择淘汰的页面将是以后永不使用,或者在最长时间内不再被访问的页面,这样可以保证最低的缺页率。
    • 最佳置换算法可以保证最低的缺页率,但实际上,只有在进程执行的过程中才能知道接下来会访问到的是哪个页面。操作系统无法提前预判页面访问序列。因此,最佳置换算法是无法实现的。
      在这里插入图片描述
      只有内存块已经都满的情况下,才需要页面置换。因此,在刚开始访问7、0、1这三个页面的时候,虽然它们都没在内存当中,但是由于刚开始那些有空闲的内存块,所以虽然发生了缺页中断,虽然会发生掉页,但是并不会发生页面置换这件事,只有所有的内存块都已经占满之后,再发生缺页的话,那才需要进行页面置换这件事情,因此缺页中断总共发生了9次,但页面置换只发生了6次,前面那三次只是发生了缺页,并没有页面置换,那缺页率的计算也很简单,只需要将缺页中断发生的次数除以总共访问了多少次的页面,就可以得到缺页率。

    先进先出置换算法(FIFO)

    • 先进先出置换算法(FIFO):每次选择淘汰的页面最早进入内存的页面
    • 实现方法:把调入内存的页面根据调入的先后顺序排成一个队列,需要换出页面时选择队头页面即可。队列的最大长度取决于系统为进程分配了多少个内存块。
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
    • Belady异常―一当为进程分配的物理块数增大时,缺页次数不减反增的异常现象。
    • 只有FIFO算法会产生Belady异常。另外,FIFo算法虽然实现简单,但是该算法与进程实际运行时的规律不适应,因为先进入的页面也有可能最经常被访问。因此,算法性能差

    最近最久未使用置换算法(LRU)

    • 最近最久未使用置换算法(LRU,least recently used):每次淘汰的页面最近最久未使用的页面
    • 实现方法:赋予每个页面对应的页表项中,用访问字段记录该页面自上次被访问以来所经历的时间t。当需要淘汰一个页面时,选择现有页面中t值最大的,即最近最久未使用的页面。

    该算法的实现需要专门的硬件支持,虽然算法性能好,但是实现困难,开销大

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在手动做题时,若需要淘汰页面,可以逆向检查此时在内存中的几个页面号。在逆向扫描过程中最后一个出现的页号就是要淘汰的页面。

    时钟置换算法(CLOCK)

    • 最佳置换算法性能最好,但无法实现;先进先出置换算法实现简单,但算法性能差;最近最久未使用置换算法性能好,是最接近OPT算法性能的,但是实现起来需要专门的硬件支持,算法开销大。
    • 时钟置换算法是一种性能和开销较均衡的算法,又称CLOCK算法,或最近未用算法(NRU,NotRecently Used)
    • 简单的CLOCK算法实现方法:为每个页面设置一个访问位,再将内存中的页面都通过链接指针链接成一个循环队列。当某页被访问时,其访问位置为1。当需要淘汰一个页面时,只需检查页的访问位。如果是0,就选择该页换出;如果是1,则将它置为0,暂不换出,继续检查下一个页面,若第一轮扫描中所有页面都是1,则将这些页面的访问位依次置为0后,再进行第二轮捆描(第二轮扫描中一定会有访问位为0的页面,因此简单的CLOCK算法选择一个淘汰页面最多会经过两轮扫描)

    刚开始由于有五个空闲的内存块,所以前五个访问的这个页号13425都可以顺利地放入内存当中,只有在访问到6号页的时候,才需要考虑淘汰某个页面,那么在内存当中的13425这几个页面,会通过链接指针的方式连接成一个这样的循环队列。
    在这里插入图片描述
    那由于接下来要访问六号页面,但是把五个内存块都已经满了,所以需要用clock算法来选择淘汰其中的某个页面。于是会从这个循环队列的队首开始扫描,尝试找到一个访问位为零的页面,并且被扫描过的页面需要把访问为1改为0,所以在经过第一轮的扫描之后,所有的这些页面的访问位都由1置为了0。
    在这里插入图片描述
    在进行第二轮扫描的时候,1号页面的访问位为0,所以会选择淘汰1号页面,于是6号页会装入到1号以前占有的这个内存块当中,并且6号页的访问位会被置为1,然后这个扫描的指针指向下一个页面。
    在这里插入图片描述
    那接下来的访问当中会依次访问到3号和4号页面,那在访问了3号页面你们之后,3号页的访问位需要由0变为1,同样的,在访问了四号页面的时候,需要把4号页的访问位由0变为1。
    在这里插入图片描述
    在之后需要访问7号页,由于此时7号也没有在内存中,所以需要选择淘汰其中的某一个页面,然后把7号也放到内存中,那同样的需要从此时扫描到的这个位置依次的扫描,找到第一个访问位为0的页面,并且扫描过的那些页面的这个访问位需要由1变为0,所以3号和4号在扫描过后,访问位会变为0,
    在这里插入图片描述
    再扫描到2号页面的时候,我发现2号页面的访问位给本来就是0了,因此会选择淘汰2号页面,然后让7号页面放到这个位置,访问位置为1,然后这个扫描的指针再指向下一个页面的位置。
    在这里插入图片描述

    改进型的时钟置换算法

    简单的时钟置换算法仅考虑到一个页面最近是否被访问过。事实上,如果被淘汰的页面没有被修改过,就不需要执行I/O操作写回外存。只有被淘汰的页面被修改过时,才需要写回外存

    • 因此,除了考虑一个页面最近有没有被访问过之外,操作系统还应考虑页面有没有被修改过。在其他条件都相同时,应优先淘汰没有修改过的页面,避免I/O操作。这就是改进型的时钟置换算法的思想。修改位=0,表示页面没有被修改过;修改位=1,表示页面被修改过。
    • 为方便讨论,用==(访问位,修改位)==的形式表示各页面状态。如(1,1)表示一个页面近期被访问过,且被修改过。
      在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    知识回顾与重要考点

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 最佳置换算法(OPT)什么是OPT最佳置换算法,其所选择的被淘汰的页面将是以后永不使用的,或是在最长(未来)时间内不再被访问的页面。采用最佳置换算法通常可保证最低的缺页率。但是人们目前还无法与之,一个进程在内存...

    最佳置换算法(OPT)

    什么是OPT

    最佳置换算法,其所选择的被淘汰的页面将是以后永不使用的,或是在最长(未来)时间内不再被访问的页面。采用最佳置换算法通常可保证最低的缺页率。但是人们目前还无法与之,一个进程在内存的若干个页面中,哪一个页面是未来最长时间内不再被访问的,因而该算法是无法实现的,但是可以利用该算法取评价其他的算法。

    算法思想

    举例如下:

    544ee20e307c?appinstall=0

    我们将页面队列存在一个Vector动态数组中。我们可以从图中得知:当发生页面置换时,就要寻找在未来最长时间内不再被访问的页面,将其置换出去,比如当内存中存在的页面为 7、0、1,且要访问页面2时,此时我们要寻找页面队列中将要访问到的页面2以后的页面队列(0、3、0、4、2、3、0、3、2、1、2、0、1、7、0、1)中,页面7、0、1哪个最久未被访问到,即寻找页面7、0、1在以后的队列中第一次出现的这三个页面的下标值最大的那一个。因为页面7在后面的页面队列中再次被访问到是数组中下标为17的地方,页面0再次被访问到是数组下标为4的地方,页面1再次被访问的是数组中下标为13,所以页面7是未来最久才被访问的页面,所以将页面7置换出去,将页面2调入内存中。

    具体算法:

    每个页面都有两个属性,一个是页面号id,一个是时间参数count(此属性在LRU中才会用到)

    //pageId 要调入内存的页面号

    //currentPoint 记录当前将要调入内存中页面所在页面队列中的下标号

    void OPT::replace(int pageId, int currentPoint)

    {

    //cur为内存块下标,searchCounter纪录是否内存块搜索完毕

    //循环爆出最长为使用的页面

    int max = 0, perCount, outPageId = -1, cur = 0;

    int search_count[PRO_MEMORY];

    for (int i = 0; i < PRO_MEMORY; i++)

    {

    //比如,从页面2后面的页面开始扫描记录页面7、0、1再次被访问的数组的下标号

    for (int j = currentPoint + 1; j < length; j++)

    {

    if (pages_OPT[i].getId() == usePageNumList_OPT[j])

    {

    search_count[i] = j;

    break;

    }

    }

    if (search_count[i] == 0)

    {

    search_count[i] = length;

    }

    }

    //以上面内存中存在的是页面7、0、1为例。寻找页面7、0、1再次被访问的下标号最大的 //哪个页面

    for (int k = 0; k < PRO_MEMORY; ++k)

    {

    perCount = search_count[k];

    if (max < perCount)

    {

    max = perCount;

    cur = k;

    }

    }

    outPageId = pages_OPT[cur].getId();

    pages_OPT[cur].setId(pageId);

    cout << "页号ID:" << pageId << "正在放入内存,页号ID:" << outPageId << "被替换出去" << endl;

    ofs_OPT << "页号ID:" << pageId << "正在放入内存,页号ID:" << outPageId << "被替换出去\n";

    }

    运行结果截图:

    544ee20e307c?appinstall=0

    544ee20e307c?appinstall=0

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最佳置换算法