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  • 页面置换算法 代码

    2015-10-17 22:17:56
    在地址映射过程中,若在页面中发现所要访问的页面不在内存中,则产生缺页中断。当发生缺页中断时,如果操作系统内存中没有空闲页面,则操作系统必须在内存选择一个页面...而用来选择淘汰哪一页的规则叫做页面置换算法
  • 页面置换算法代码

    2014-08-19 15:41:15
    操作系统实验中的页面置换算法源代码,用c++编写
  • 在内存运行过程中若其所要访问的页面不在内存而需要把他们调入内存但内存已经没有空闲空间时为了保证该进程能正常运行系统必须从内存中调出一页...出页面的算法成为页面置换算法置换算法的好坏将直接影响到系统的性能...
  • 是一种理论上的算法,因为无法知道一个页面多长时间不再被访问。所以常用于评价其他算法。、例子:一个系统为某进程分配了三个物理块,并有如下页面引用序列:解析:在第一次置换之前,有三个引用页7、0、1;但是...

    1、 最佳(OPT,Optimal)

    所选择的被换出的页面将是永久或者是最长时间内不再被访问,通常可以保证获得最低的缺页率。是一种理论上的算法,因为无法知道一个页面多长时间不再被访问。所以常用于评价其他算法。、

    例子:

    一个系统为某进程分配了三个物理块,并有如下页面引用序列:

    e1bf4fafaf11354524a1eb9946d09b36.png

    解析:在第一次置换之前,有三个引用页7、0、1;但是空闲物理块不够,所以就从这个三个引用中挑一个来置换。选谁呢?那就从页面引用那一栏,寻找这三个页面,哪一个最久不被使用。页面7:在第18次再被引用页面0:在第5次再被引用页面1:在第14次再被引用很明显页面7是三个页面中在未来最久不被引用的页面,所以就置换页面7

    2、最近最久未使用(LRU, Least Recently Used)

    虽然无法知道将来要使用的页面情况,但是可以知道过去使用页面的情况。LRU 将最近最久未使用的页面换出。这是局部性原理的合理近似,性能接近最佳算法。为了实现 LRU,需要在内存中维护一个所有页面的链表。当一个页面被访问时,将这个页面移到链表表头。这样就能保证链表表尾的页面是最近最久未访问的。一旦需要置换页面,那么就淘汰链表尾部的页面。因为每次访问都需要更新链表,因此这种方式实现的 LRU 代价很高。

    e6359f403436b6dfcf2fdf71c664e79d.png

    3、LRU近似:

    在页表设置一个引用位,当存储分块表中的某一页被访问,那么硬件就会将该位设置为1,并且会通过页表管理软件周期性修改所有引用位为0.这样在周期T内,访问过的页面的引用位为1,没有被访问的为0。这样就可以根据引用位来判断各页最近的使用情况。循环找出引用位为0并淘汰,然后将引用位为1的重新设置为0.

    d165eb43a4965d54a645fd83560ec1f7.png

    这个算法的核心就是如何设置周期T,如果太小,那么会经常置换页面;太大,容易造成很多页面的引用位为1,过多页面未被淘汰。

    例子:

    最近调入的页号是2,也就是块号为4。其链表顺序为2、5、1、4.

    当页号3缺页,需要置换。此时就会从页号2所指向的下一页开始找(页号5),如果是1,就重置为0;否则就置换,然后停止寻找,并将头指针指向页号3(最新的页面)

    243e670f3c9e48a8fc887d7cb2e148f3.png

    4、先进先出(FIFO, First In First Out)

    FIFO算法认为最先进入内存的页面,其不再使用的可能性比最近调入的页面要大。所以该算法总是淘汰最先进入内存的页面,即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰。Belady现象:有时候增加物理块,缺页次数反而会增加。例如:红色*表示页面替换的位置

    f5acad906e074c228978aa1fff68eee6.png

    647d5728c7d00d3f665f86c6e047016a.png

    展开全文
  • 页面置换算法不仅包括FIFO,OPT和LRU算法的代码实现,还比较了它们的算法性能。
  • 四种页面置换算法齐全,c++上可以直接运用
  • WORD格式 专业资料整理 通达学院 课程设计 I 报告 2018/2019 学年 第 2 学期 题 目 页面置换算法 专 业 计算机科学与技术 学 生 姓 名 班 级 学 号 指 导 教 师 指 导 单 位 计算机学院 日 期 2019.5.13-5.23 指导...
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  • 前言最近为了巩固一下自己的算法基础,又把算法书里的基本算法刷了一遍, 特地总结一下前端工程师需要了解的排序算法和搜索算法知识,虽然还有很多高深算法需要了解, 但是基础还是要好好巩固一下的.本文将以图文的形式...

    d5d467fe461fc9147e3c9a1289bf6002.png

    前言

    最近为了巩固一下自己的算法基础,又把算法书里的基本算法刷了一遍, 特地总结一下前端工程师需要了解的排序算法和搜索算法知识,虽然还有很多高深算法需要了解, 但是基础还是要好好巩固一下的.本文将以图文的形式为大家介绍如下算法知识,希望在读完之后大家能有所收获:

    • 冒泡排序及其优化
    • 选择排序
    • 插入排序
    • 归并排序
    • 快速排序
    • 顺序搜索
    • 二分搜索

    正文

    我想对于每个前端工程师来说, 最头疼的就是算法问题, 但是算法往往也是衡量一个人编程能力的一个很重要的指标.目前很多主流框架和库都应用了大量的算法和设计模式,为了让自己的段位更高,我们只能不断的"打怪"(也就是刷算法)升级,才能成为"最强王者".

    其实前端发展这么多年, 越来越偏向于精细化开发, 很多超级应用(比如淘宝,微信)都在追求极致的用户体验, 时间就是金钱,这要求工程师们不能像以前那样,开发的程序只要能用就行, 我们往往还要进行更加细致的测试(包括单元测试, 性能测试等),就拿排序来说, 对于大规模数据量的排序, 我们采用冒泡排序肯定是要被疯狂吐槽的,因为冒泡排序的性能极差(复杂度为O(n^2).在真实项目中我们往往不会采用冒泡排序,更多的会用快速排序或者希尔排序

    冒泡排序及其优化

    我们在学排序算法时, 最容易掌握的就是冒泡排序, 因为其实现起来非常简单,但是从运行性能的角度来看, 它却是性能最差的一个.

    冒泡排序的实现思路是比较任何两个相邻的项, 如果前者比后者大, 则将它们互换位置.

    为了更方便的展示冒泡排序的过程和性能测试,笔者先写几个工具方法,分别为动态生成指定个数的随机数组, 生成元素位置序列的方法,代码如下:

    // 生成指定个数的随机数组
    

    有了以上两个方法,我们就可以生成任意个数的数组以及数组项坐标了,这两个方法接下来我们会用到.

    我们来直接写个乞丐版的冒泡排序算法:

    bubbleSort

    接下来我们来测试一下, 我们用generateArr方法生成60个数组项的数组, 并动态生成元素坐标:

    // 生成坐标
    

    执行代码后会生成下图随机节点结构:

    01845fa105d592acc26422a9db974e48.png

    有关css部分这里就不介绍了,大家可以自己实现.接下来我们就可以测试我们上面写的冒泡排序了,当我们点击排序时,结果如下:

    9885bdbadce25c0519033fe670072d10.png

    可以看到数组已按照顺序排好了,我们可以使用console.time来测量代码执行所用的时间,上面"乞丐版"冒泡排序耗时为0.2890625ms.

    我们深入分析代码就可以知道两层for循环排序导致了很多多余的排序,如果我们从内循环减去外循环中已跑过的轮数,就可以避免内循环中不必要的比较,所以我们代码优化如下:

    // 冒泡排序优化版
    

    经过优化的冒泡排序耗时:0.279052734375ms, 比之前稍微好了一丢丢, 但仍然不是推荐的排序算法.

    选择排序

    选择排序的思路是找到数据结构中的最小值并将其放置在第一位,接着找到第二个最小值并将其放到第二位,依次类推.

    我们还是按照之前的模式,生成一个60项的数组, 如下:

    ed93dd8efae0bd27b0c8fea86e5258e4.png

    选择排序代码如下:

    selectionSort

    点击排序时, 结果如下:

    c122fc4f436ba30c4e9cd8ff05e77af7.png

    说明代码运行正常, 可以实现排序, 控制台耗时为: 0.13720703125ms, 明显比冒泡排序性能要好.

    插入排序

    插入排序 的思路是每次排一个数组项,假定第一项已经排序,接着它和第二项比较, 决定第二项的位置, 然后接着用同样的方式决定第三项的位置, 依次类推, 最终将整个数组从小到大依次排序.

    代码如下:

    insertionSort

    执行结果如下:

    73ed9a77069a065c1d40cbaa40685031.png

    控制台打印耗时为:0.09912109375ms.

    归并排序

    归并排序算法性能比以上三者都好, 可以在实际项目中投入使用,但实现方式相对复杂.

    归并排序是一种分治算法,其思想是将原始数组切分成较小的数组,直到每个小数组只有一个元素,接着将小数组归并成较大的数组,最后变成一个排序完成的大数组。

    其实现过程如下图所示:

    e6e8077a22ca5dbd9a85280256bf5368.png

    为了实现该方法我们需要准备一个合并函数和一个递归函数,具体实现如下代码:

    // 归并排序
    

    快速排序

    快速排序是目前比较常用的排序算法,它的复杂度为O(nlog^n),并且它的性能比其他复杂度为O(nlog^n)的好,也是采用分治的思想,将原始数组进行划分,由于快速排序实现起来比较复杂,这里讲一下思路:

    1. 从数组中选择中间项作为主元
    2. 创建两个指针,左边一个指向数组第一项,右边一个指向数组最后一项,移动左指针直到我们找到一个比主元大的元素,移动右指针直到找到一个比主元小的元素,然后交换它们的位置,重复此过程直到左指针超过了右指针
    3. 算法对划分后的小数组重复1,2步骤,直到数组完全排序完成。 代码如下:
    // 快速排序
    

    顺序搜索

    搜索算法也是我们经常用到的算法之一,比如我们需要查找某个用户或者某条数据,不管是在前端还是在后端,都会使用搜索算法。我们先来介绍最简单也是效率最低的顺序搜索,其主要思想是将每一个数据结构中的元素和我们要查询的元素做比较,然后返回指定元素的索引。

    81f7d657afc154464e7dd0db82deea46.png

    之所以说顺序搜索效率低是因为每次都要从数组的头部开始查询,直到查找到要搜索的值,整体查询不够灵活和动态性。顺序搜索代码实现如下:

    sequentialSearch

    二分搜索

    二分搜索的思想有点“投机学”的意思,但是它是一种有理论依据的“投机学”。首先它要求被搜索的数据结构已排序,其次进行如下步骤:

    • 找出数组的中间值
    • 如果中间值是待搜索的值,那么直接返回中间值的索引
    • 如果待搜索的值比中间值小,则返回步骤1,将区间范围缩小,在中间值左边的子数组中继续搜索
    • 如果待搜索的值比选中的值大,则返回步骤1,将区间范围缩小,在中间值右边的子数组中继续搜索
    • 如果没有搜到,则返回-1

    7af48609ecd25c42882d7a945d8a9915.png

    由上图大家可以很容易的理解二分搜索的实现过程,接下来我们看下代码实现:

    binarySearch
    展开全文
  • " 采用先进先出OTP算法实现页面置换算法: " ) ; int k ; int y = 0 ; int t = 0 ; int f = 0 ; int x = 0 ; int h = 0 ; float n = 0 ; float m ; int [ ] ...
    using System;
    using System.Collections.Generic;
    using System.Linq;
    using System.Text;
    using System.Threading.Tasks;
    
    namespace Exam_os1
    {
        class Program
        {
           
            static void Main(string[] args)
            {
                Console.WriteLine("   采用先进先出OTP算法实现页面置换算法:   ");
                int k;
                int y = 0;
                int t = 0;
                int f = 0;
                int x = 0;
                int h = 0;
                float n = 0;
                float  m;
                int[] arr = { 7, 0, 1, 2, 0, 3, 0, 4, 2, 3, 0, 3, 2, 1, 2, 0, 1, 7, 0, 1 };
                int[] arr1 = new int[3];
                for (int i = 0; i < 3; i++)
                {
                    arr1[i] = arr[i];
                }
                Console.WriteLine("   系统存在页面的序号如下:   ");
                for (int i = 0; i < arr.Length; i++)
                {
                    Console.Write(arr[i]);
                    Console.Write(" ");
                }
                Console.WriteLine();
    
                Console.WriteLine("   首先进入内存的三个页面序号是:    ");
                for (int i = 0; i < 3; i++)
                {
                    Console.Write(arr1[i]);
                    Console.Write(" ");
                }
                Console.WriteLine();
                for (int d = 3; d < arr.Length; d++)
                {
                    Console.WriteLine();
                    Console.WriteLine("页面序号:" + arr[d] + "开始访问内存");
                    h++;
                    for (int j = 0; j < 3; j++)
                    {
                        if (arr[d] == arr1[j])
                        {
                            Console.Write("   ........内存中已经存在页面序号........   ");
                            Console.WriteLine();
                            break;
                        }
                        y++;
                    }
                    if (y <=2)//y的值大于2说明经过了三轮比较且两个序号不相等
                    {
    
                    }
                    else
                    {
                        for (int j = 0; j < 3; j++)
                        {
                            for (int i = d+1; i < arr.Length; i++)
                            {
                                if (arr1[j]!= arr[i])
                                {
                                    if (j == 0)
                                    {
                                        x++;
                                    }
                                    if (j == 1)
                                    {
                                        t++;
                                    }
                                    if (j == 2)
                                    {
                                        f++;
                                    }
                                }
                                //跳出循环记录变量的值
                                else
                                {
                                    break;       
                                }
                            }
                        }
                        //通过变量记录内存当中页面序号最久未访问的值来选择置换那个歌序号出去
    
                        if (x > t)
                        {
                            if (x > f)
                            {
                                k = 0;
                                Console.WriteLine("   页面缺失,调出页面后内存外页面序号为:   ");
                                n++;
                                int temp;
                                temp = arr[d];
                                arr[d] = arr1[k];
                                arr1[k] = temp;
                            }
                        }
                        if (t > x)
                        {
                            if (t > f)
                            {
                                k = 1;
                                Console.WriteLine("   页面缺失,调出页面后内存外页面序号为:   ");
                                n++;
                                int temp;
                                temp = arr[d];
                                arr[d] = arr1[k];
                                arr1[k] = temp;
                            }
                        }
                        if(f > x)
                        {
                            if (f > t)
                            {
                                k = 2;
                                Console.WriteLine("   页面缺失,调出页面后内存外页面序号为:   ");
                                n++;
                                int temp;
                                temp = arr[d];
                                arr[d] = arr1[k];
                                arr1[k] = temp;
                            }
                        }
                        //根据三个变量值的大小来选择置换内存当中的页面序号
                        for (int i = 3; i < arr.Length; i++)
                        {
                            Console.Write(" ");
                            Console.Write(arr[i]);
                        }
                        Console.WriteLine();
                        Console.WriteLine("内存中的页面序列号为:");
                        Console.Write("[ ");
                        for (int i = 0; i < 3; i++)
                        {
                            Console.Write(" ");
                            Console.Write(+arr1[i]);
                        }
                        Console.Write("  ]");              
                    }
                    //重置各个变量的值,进入下一次循环
                    k = 0;
                    x = 0;
                    f = 0;
                    t = 0;
                    y = 0;
                }
                //打印页面访问次数
                Console.WriteLine(".........页面访问次数是........"+h+"次");
                //打印页面访问缺失次数
                Console.WriteLine(".........页面访问缺失次数是........" + n+"次");
                //打印页面访问缺失率
                m = (h - n)/h*100;
                Console.WriteLine(".........页面访问缺失率是........" + m+"%");
                Console.ReadKey();
            }
        }  
    }
    
    
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  • 按照英文的直接原义就是Least Recently Used,最近最久未使用法,它是按照一个非常著名的计算机操作系统基础理论得来的:最近使用的页面数据会在未来一段时期内仍然被使用,已经很久没有使用的页面很有可能在未来较长...

    一:LRU是什么?

    按照英文的直接原义就是Least Recently Used,最近最久未使用法,它是按照一个非常著名的计算机操作系统基础理论得来的:最近使用的页面数据会在未来一段时期内仍然被使用,已经很久没有使用的页面很有可能在未来较长的一段时间内仍然不会被使用

    基于这个思想, 会存在一种缓存淘汰机制,每次从内存中找到最久未使用的数据然后置换出来,从而存入新的数据!它的主要衡量指标是使用的时间,附加指标是使用的次数。

    在计算机中大量使用了这个机制,它的合理性在于优先筛选热点数据,所谓热点数据,就是最近最多使用的数据!因为,利用LRU我们可以解决很多实际开发中的问题,并且很符合业务场景。

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    二、代码实现:

    双向链表有一个特点就是它的链表是双路的,我们定义好头节点和尾节点,然后利用先进先出(FIFO),最近被放入的数据会最早被获取。其中主要涉及到添加、访问、修改、删除操作。首先是添加,如果是新元素,直接放在链表头上面,其他的元素顺序往下移动;访问的话,在头节点的可以不用管,如果是在中间位置或者尾巴,就要将数据移动到头节点;修改操作也一样,修改原值之后,再将数据移动到头部;删除的话,直接删除,其他元素顺序移动;

    import java.util.HashMap;
    import java.util.LinkedHashMap;
    import java.util.Map;
    public class TestMain {
        static class LRULinkedHashMap<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {
            //定义缓存的容量
            private int capacity;
            //带参数的构造器
            LRULinkedHashMap(int capacity){
                //如果accessOrder为true的话,则会把访问过的元素放在链表后面,放置顺序是访问的顺序
                //如果accessOrder为flase的话,则按插入顺序来遍历
                super(16,0.75f,true);
                //传入指定的缓存最大容量
                this.capacity=capacity;
            }
            //实现LRU的关键方法,如果map里面的元素个数大于了缓存最大容量,则删除链表的顶端元素
            @Override
            public boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){
                return size()>capacity;
            }
        }
        //test
        public static void main(String[] args) {
            LRULinkedHashMap<String, Integer> testCache = new LRULinkedHashMap<>(3);
            testCache.put("A", 1);
            testCache.put("B", 2);
            testCache.put("C", 3);
            System.out.println(testCache.get("B"));
            System.out.println(testCache.get("A"));
            testCache.put("D", 4);
            System.out.println(testCache.get("D"));//4
            System.out.println(testCache.get("C"));//null
        }
    }

    https://www.cnblogs.com/wyq178/p/9976815.html

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