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操作系统 实验3【动态分区存储管理】

發(fā)布時間:2024/9/30 windows 39 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 操作系统 实验3【动态分区存储管理】 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
  • 操作系統(tǒng) 實驗1【短作業(yè)優(yōu)先調(diào)度算法(C++實現(xiàn)——FCFS\SJF\HRRN)】
  • 操作系統(tǒng) 實驗2【動態(tài)高優(yōu)先權(quán)優(yōu)先調(diào)度算法 C++實現(xiàn)】
  • 操作系統(tǒng) 實驗3【動態(tài)分區(qū)存儲管理 Python實現(xiàn)】
  • 操作系統(tǒng) 實驗4【基本分頁存儲管理 C++實現(xiàn)】
  • 目錄

    一、實驗?zāi)康?#xff08;目的與任務(wù))

    二、實驗內(nèi)容(內(nèi)容、要求與安排方式)

    三、實驗代碼

    ①創(chuàng)建表示分區(qū)的類,類包含:分區(qū)ID、起始地址、結(jié)束地址、分區(qū)長度、分區(qū)狀態(tài)

    ②導(dǎo)入python模塊,方便拷貝分區(qū)對象

    ③編寫表示分區(qū)狀態(tài)的函數(shù)

    ④編寫冒泡排序函數(shù)

    ⑤編寫首次適應(yīng)算法(First Fit)函數(shù)

    ⑥編寫最佳適應(yīng)算法(Best Fit)函數(shù)

    ⑦回收內(nèi)存(作業(yè))函數(shù)

    ⑧編寫主函數(shù)

    完整實驗代碼

    四、實驗結(jié)果

    五、實驗總結(jié)


    一、實驗?zāi)康?#xff08;目的與任務(wù))

    熟悉并掌握動態(tài)分區(qū)分配的各種算法。

    熟悉并掌握動態(tài)分區(qū)中分區(qū)回收的各種情況,并能夠?qū)崿F(xiàn)分區(qū)合并。

    二、實驗內(nèi)容(內(nèi)容、要求與安排方式)

    用高級語言模擬實現(xiàn)動態(tài)分區(qū)存儲管理,要求:

  • 分區(qū)分配算法至少實現(xiàn)首次適應(yīng)算法、最佳適應(yīng)算法和最壞適應(yīng)算法中的至少一種。熟悉并掌握各種算法的空閑區(qū)組織方式。
  • 分區(qū)的初始化——可以由用戶輸入初始分區(qū)的大小。(初始化后只有一個空閑分區(qū),起始地址為0,大小是用戶輸入的大小)
  • 分區(qū)的動態(tài)分配過程:由用戶輸入作業(yè)號和作業(yè)的大小,實現(xiàn)分區(qū)過程。
  • 分區(qū)的回收:用戶輸入作業(yè)號,實現(xiàn)分區(qū)回收,同時,分區(qū)的合并要體現(xiàn)出來。(注意:不存在的作業(yè)號要給出錯誤提示!)
  • 分區(qū)的顯示:任何時刻,可以查看當(dāng)前內(nèi)存的情況(起始地址是什么,大小多大的分區(qū)時空閑的,或者占用的,能夠顯示出來)
  • 要求考慮:(1)內(nèi)存空間不足的情況,要有相應(yīng)的顯示;
  • ? ? ? (2)作業(yè)不能同名,但是刪除后可以再用這個名字;

    ? ? ? (3)作業(yè)空間回收是輸入作業(yè)名,回收相應(yīng)的空間,如果這個作業(yè)名不存在,也要有相應(yīng)的提示。

    三、實驗代碼

    ①創(chuàng)建表示分區(qū)的類,類包含:分區(qū)ID、起始地址、結(jié)束地址、分區(qū)長度、分區(qū)狀態(tài)

    class?Memory(object):

    ????def?__init__(self,?start,?end,?length,?state=1,?ID=0):

    ????????self.Id?=?ID??##ID0是未分配,其余為任務(wù)編號

    ????????self.start?=?start

    ????????self.end?=?end

    ????????self.length?=?length

    ????????self.state?=?state??#?state1:內(nèi)存未分配

    ②導(dǎo)入python模塊,方便拷貝分區(qū)對象

    import?copy?#?導(dǎo)入python模塊,copy僅拷貝對象本身

    ③編寫表示分區(qū)狀態(tài)的函數(shù)

    def?show_memory(list):

    ????print("分配狀態(tài)????分區(qū)號????起始地址???終止地址??分區(qū)大小")

    ????for?i?in?range(0,?len(list)):

    ????????p?=?list[i]

    ????????if?p.state?==?1:

    ????????????print("%s%s%s%11.d%11.d%10.d"?%?('空閑',?"??????????",?p.Id,?p.start,?p.end,?p.length))

    ????????else:

    ????????????print("%s%s%s%11.d%11.d%10.d"?%?('已分配',?"????????",?p.Id,?p.start,?p.end,?p.length))

    ④編寫冒泡排序函數(shù)

    ##冒泡排序

    def?bubble_sort(list):

    ????count?=?len(list)

    ????for?i?in?range(0,?count):

    ????????for?j?in?range(i?+?1,?count):

    ????????????if?list[i].length?<?list[j].length:

    ????????????????list[i],?list[j]?=?list[j],?list[i]

    ????return?list

    ⑤編寫首次適應(yīng)算法(First Fit)函數(shù)

    #?首次適應(yīng)算法(First?Fit

    def?FF(work_id,?work_length,?list):

    ????for?i?in?list:

    ????????if?i.Id?==?work_id:

    ????????????print('作業(yè)已存在!')

    ????????????return

    ????for?i?in?range(0,?len(list)):

    ????????p?=?list[i]

    ????????if?p.state?==?1?and?p.length?>?work_length:??#?p是當(dāng)前未分配內(nèi)存的大小

    ????????????node2?=?Memory(p.start?+?work_length,?p.end,?p.length?-?work_length,?1,?0)??#?剩下的未分配的

    ????????????a?=?Memory(p.start,?p.start?+?work_length?-?1,?work_length,?state=0,?ID=work_id)??#?a是已分配的

    ????????????del?list[i]

    ????????????list.insert(i,?node2)

    ????????????list.insert(i,?a)

    ????????????show_memory(list)

    ????????????return

    ????????if?p.state?==?1?and?p.length?==?work_length:

    ????????????p.state?=?0

    ????????????show_memory(list)

    ????????????return

    ????print("內(nèi)存空間不足!")

    ⑥編寫最佳適應(yīng)算法(Best Fit)函數(shù)

    ##最佳適應(yīng)算法(Best?Fit

    def?BF(work_id,?work_length,?li):

    ????for?i?in?li:

    ????????if?i.Id?==?work_id:

    ????????????print('作業(yè)已存在!')

    ????????????return

    ????q?=?copy.copy(li)

    ????q?=?bubble_sort(q)??#?從小到大排序,給所有已分配和未分配的排序

    ????s?=?-1

    ????ss12?=?-1

    ????for?i?in?range(0,?len(q)):

    ????????p?=?q[i]

    ????????if?p.state?==?1?and?p.length?>?work_length:??#?p.state?==?1?已分配的不參與分配

    ????????????s?=?p.start??#?s得到起始位置

    ????????elif?p.state?==?1?and?p.length?==?work_length:

    ????????????ss12?=?p.start

    ????if?s?==?-1?and?ss12?==?-1:

    ????????print("內(nèi)存空間不足!")

    ????????return

    ????for?i?in?range(0,?len(li)):

    ????????p?=?li[i]

    ????????if?p.start?==?s:

    ????????????node2?=?Memory(p.start?+?work_length,?p.end,?p.length?-?work_length,?1,?0)??#?未分配

    ????????????a?=?Memory(p.start,?p.start?+?work_length?-?1,?work_length,?state=0,?ID=work_id)

    ????????????del?li[i]

    ????????????li.insert(i,?node2)

    ????????????li.insert(i,?a)

    ????????????show_memory(li)

    ????????????return

    ????????elif?p.start?==?ss12:

    ????????????p.state?=?0

    ????????????show_memory(li)

    ????????????return

    ?

    ⑦回收內(nèi)存(作業(yè))函數(shù)

    ##回收內(nèi)存(作業(yè))函數(shù)

    def?free1(work_id,?li):

    ????for?i?in?range(0,?len(li)):

    ????????p?=?li[i]

    ????????if?p.Id?==?work_id:

    ????????????p.state?=?1

    ????????????target?=?i

    ????????????p.Id?=?0

    ????????????break

    ????#?向前合并空閑塊

    ????if?target?-?1?>?0:

    ????????if?li[target?-?1].state?==?1:

    ????????????a?=?Memory(li[target?-?1].start,?li[target].end,?li[target?-?1].length?+?li[target].length,?1,?0)

    ????????????del?li[target?-?1]

    ????????????del?li[target?-?1]

    ????????????li.insert(target?-?1,?a)

    ????????????target?=?target?-?1

    ????#?向后合并空閑塊

    ????if?target?+?1?<?len(li):

    ????????if?li[target?+?1].state?==?1:

    ????????????a?=?Memory(li[target].start,?li[target?+?1].end,?li[target].length?+?li[target?+?1].length,?1,?0)

    ????????????del?li[target]

    ????????????del?li[target]

    ????????????li.insert(target,?a)

    ????show_memory(li)

    ⑧編寫主函數(shù)

    if?__name__?==?'__main__':

    ????print("輸入內(nèi)存大小:")

    ????size?=?int(input())

    ????a?=?Memory(0,?size?-?1,?size,?state=1,?ID=0)

    ????b?=?[]

    ????b.append(a)

    ????print('*******1:初始化******')

    ????print('*******2:分配空間****')

    ????print('*******3:回收********')

    ????print('*******4:查看********')

    ????print('*******5:退出********')

    ????while?(True):

    ????????select?=?input('請輸入想要執(zhí)行的功能:')

    ????????if?select?==?'5':

    ????????????break

    ????????elif?select?==?'1':

    ????????????print("輸入內(nèi)存大小:")

    ????????????size?=?int(input())

    ????????????a?=?Memory(0,?size?-?1,?size,?state=1,?ID=0)

    ????????????b?=?[]

    ????????????b.append(a)

    ????????elif?select?==?'2':

    ????????????print("1.首次適應(yīng)算法:FF")

    ????????????print("2.最佳適應(yīng)算法:BF")

    ????????????x?=?input("請輸入分配執(zhí)行的算法:")

    ????????????x?=?float(x)

    ????????????repit?=?'Y'

    ????????????while?(repit?==?'Y'):

    ????????????????if?x?==?1:

    ????????????????????work_size?=?input('請輸入作業(yè)id和大小:').split()

    ????????????????????FF(work_size[0],?int(work_size[1]),?b)

    ????????????????????repit?=?input('是否繼續(xù)(Y/N):')

    ????????????????elif?x?==?2:

    ????????????????????work_size?=?input('請輸入作業(yè)id和大小:').split()

    ????????????????????BF(work_size[0],?int(work_size[1]),?b)

    ????????????????????repit?=?input('是否繼續(xù)(Y/N):')

    ????????elif?select?==?'3':

    ????????????id_delete?=?input('請輸入刪除作業(yè)id')

    ????????????free1(id_delete,?b)

    ????????else:

    ????????????show_memory(b)

    完整實驗代碼

    import copy # 導(dǎo)入python模塊,copy僅拷貝對象本身# 創(chuàng)建表示分區(qū)的類,類包含:分區(qū)ID、起始地址、結(jié)束地址、分區(qū)長度、分區(qū)狀態(tài) class Memory(object):def __init__(self, start, end, length, state=1, ID=0): # __init__()方法是一種特殊的方法,被稱為類的初始化方法,當(dāng)創(chuàng)建這個類的實例時就會調(diào)用該方法# self代表類的實例,self在定義類的方法時是必須有的,雖然在調(diào)用時不必傳入相應(yīng)的參數(shù)self.Id = ID ##ID為0是未分配,其余為任務(wù)編號self.start = startself.end = endself.length = lengthself.state = state # state為1:內(nèi)存未分配# 編寫表示分區(qū)狀態(tài)的函數(shù) def show_memory(list):print("分配狀態(tài) 分區(qū)號 起始地址 終止地址 分區(qū)大小")for i in range(0, len(list)):p = list[i]if p.state == 1:print("%s%s%s%11.d%11.d%10.d" % ('空閑', " ", p.Id, p.start, p.end, p.length))else:print("%s%s%s%11.d%11.d%10.d" % ('已分配', " ", p.Id, p.start, p.end, p.length))# 首次適應(yīng)算法(First Fit) def FF(work_id, work_length, list):for i in list:if i.Id == work_id:print('作業(yè)已存在!')returnfor i in range(0, len(list)):p = list[i]if p.state == 1 and p.length > work_length: # p是當(dāng)前未分配內(nèi)存的大小node2 = Memory(p.start + work_length, p.end, p.length - work_length, 1, 0) # 剩下的未分配的a = Memory(p.start, p.start + work_length - 1, work_length, state=0, ID=work_id) # a是已分配的del list[i]list.insert(i, node2)list.insert(i, a)show_memory(list)returnif p.state == 1 and p.length == work_length:p.state = 0show_memory(list)returnprint("內(nèi)存空間不足!")# 回收內(nèi)存(作業(yè))函數(shù) def free1(work_id, li):for i in range(0, len(li)):p = li[i]if p.Id == work_id:p.state = 1target = ip.Id = 0break# 向前合并空閑塊if target - 1 > 0:if li[target - 1].state == 1:a = Memory(li[target - 1].start, li[target].end, li[target - 1].length + li[target].length, 1, 0)del li[target - 1]del li[target - 1]li.insert(target - 1, a)target = target - 1# 向后合并空閑塊if target + 1 < len(li):if li[target + 1].state == 1:a = Memory(li[target].start, li[target + 1].end, li[target].length + li[target + 1].length, 1, 0)del li[target]del li[target]li.insert(target, a)show_memory(li)# 冒泡排序 def bubble_sort(list):count = len(list)for i in range(0, count):for j in range(i + 1, count):if list[i].length < list[j].length:list[i], list[j] = list[j], list[i]return list# 最佳適應(yīng)算法(Best Fit) def BF(work_id, work_length, li):for i in li:if i.Id == work_id:print('作業(yè)已存在!')returnq = copy.copy(li)q = bubble_sort(q) # 從小到大排序,給所有已分配和未分配的排序s = -1ss12 = -1for i in range(0, len(q)):p = q[i]if p.state == 1 and p.length > work_length: # p.state == 1,已分配的不參與分配s = p.start # s得到起始位置elif p.state == 1 and p.length == work_length:ss12 = p.startif s == -1 and ss12 == -1:print("內(nèi)存空間不足!")returnfor i in range(0, len(li)):p = li[i]if p.start == s:node2 = Memory(p.start + work_length, p.end, p.length - work_length, 1, 0) # 未分配a = Memory(p.start, p.start + work_length - 1, work_length, state=0, ID=work_id)del li[i]li.insert(i, node2)li.insert(i, a)show_memory(li)returnelif p.start == ss12:p.state = 0show_memory(li)return# 主函數(shù) if __name__ == '__main__':print("輸入內(nèi)存大小:")size = int(input())a = Memory(0, size - 1, size, state=1, ID=0)b = []b.append(a)print('*******1:初始化******')print('*******2:分配空間(FF\BF)****')print('*******3:回收********')print('*******4:查看********')print('*******5:退出********')while (True):select = input('請輸入想要執(zhí)行的功能:')if select == '5':breakelif select == '1':print("輸入內(nèi)存大小:")size = int(input())a = Memory(0, size - 1, size, state=1, ID=0)b = []b.append(a)elif select == '2':print("1.首次適應(yīng)算法:FF")print("2.最佳適應(yīng)算法:BF")x = input("請輸入分配執(zhí)行的算法:")x = float(x)repit = 'Y'while (repit == 'Y'):if x == 1:work_size = input('請輸入作業(yè)id和大小:').split()FF(work_size[0], int(work_size[1]), b)repit = input('是否繼續(xù)(Y/N):')elif x == 2:work_size = input('請輸入作業(yè)id和大小:').split()BF(work_size[0], int(work_size[1]), b)repit = input('是否繼續(xù)(Y/N):')elif select == '3':id_delete = input('請輸入刪除作業(yè)id:')free1(id_delete, b)else:show_memory(b)

    四、實驗結(jié)果

    BF算法有一點小毛病兒:兩個相同的分區(qū),比如2個20,這個BF是從末尾地址開始分配的;不能這樣寫,應(yīng)該從低地址開始分配。

    ? ?

    五、實驗總結(jié)

    動態(tài)分區(qū)分配算法包括如下4種算法:首次適應(yīng)算法(First Fit)、最佳適應(yīng)算法(Best Fit)、最壞適應(yīng)算法(Worst Fit)、臨近適應(yīng)算法(Next Fit)。

    動態(tài)分區(qū)管理方式,在初始時不將主存劃分區(qū)域,而是把占用區(qū)域外的空間看作一個大的空閑區(qū)。當(dāng)作業(yè)要求裝入主存時,根據(jù)作業(yè)的大小查詢主存內(nèi)各空閑區(qū)的狀態(tài),按照特定的算法選擇一個合適的空閑區(qū),按作業(yè)大小劃分出一個分區(qū)并裝入該作業(yè),剩下的區(qū)域作為新的空閑區(qū)。

    當(dāng)作業(yè)執(zhí)行完畢后,所占用的主存空間將被回收,成為一個空閑區(qū);如果該空閑區(qū)的相鄰分區(qū)也是空閑區(qū),則需要將相鄰空閑區(qū)合并成一個空閑區(qū)。

    ?? 通過本次實驗,我對動態(tài)分區(qū)分配算法有了更深的理解,將4種算法的特點整理如下:

    算法

    算法思想

    分區(qū)排列順序

    優(yōu)點

    缺點

    首次適應(yīng)算法

    從頭到尾尋找合適的分區(qū)

    空閑分區(qū)以地址遞增次序排列

    綜合看,首次適應(yīng)算法性能最好。算法開銷小,回收分區(qū)后,一般不需要對空閑分區(qū)隊列重新排序

    略!

    最佳適應(yīng)算法

    優(yōu)先使用更小的分區(qū),以保留更多的大分區(qū)

    空閑分區(qū)以容量遞增次序排列

    會有更多的大分區(qū)被保留下來,更能滿足大進(jìn)程需求

    會產(chǎn)生很多太小的、難以利用的碎片:算法開銷大,回收分區(qū)后可能需要對空閑分區(qū)隊列重新排序

    最壞適應(yīng)算法

    優(yōu)先使用更大的分區(qū),以防止產(chǎn)生太小的不可用碎片

    空閑分區(qū)以容量遞減次序排列

    可以減少難以利用的小碎片

    大分區(qū)容易被用完,不利于大進(jìn)程:算法開銷大(原因同上)

    臨近適應(yīng)算法

    由首次適應(yīng)算法演變而來,每次從上次查找結(jié)束的位置開始查找

    空閑分區(qū)以地址遞增次序排列(可排列成循環(huán)鏈表)

    不用每次都從低地址的小分區(qū)開始檢索。算法開銷小(原因同首次適應(yīng)算法)

    會使高地址的大分區(qū)也被用完

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的操作系统 实验3【动态分区存储管理】的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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