使用二叉树改写class MemoryManager: def init(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() best_fit_block = None best_fit_size = float('inf') for i in range(len(memory_view)): if memory_view[i] is None: block_size = 0 j = i while j < len(memory_view) and memory_view[j] is None: block_size += 1 j += 1 if block_size >= request_size and block_size < best_fit_size: best_fit_block = i best_fit_size = block_size if best_fit_block is not None: block_start = best_fit_block self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) else: raise AssertionError('allocation failed')

时间: 2024-03-23 20:43:34 浏览: 18
可以将内存块按照起始地址排序后,采用二叉树查找符合要求的内存块。这样可以将时间复杂度从O(n)降为O(logn),提高内存分配的效率。以下是改写后的代码: ``` class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator self.free_blocks = [] # 空闲内存块列表,按照起始地址排序 def allocate(self, process, request_size): best_fit_block = None best_fit_size = float('inf') for block in self.free_blocks: if block.size >= request_size and block.size < best_fit_size: best_fit_block = block best_fit_size = block.size if best_fit_block is not None: block_start = best_fit_block.start self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) self.free_blocks.remove(best_fit_block) if best_fit_block.size > request_size: # 如果该内存块剩余空间大于请求大小,则将剩余空间加入空闲内存块列表中 remaining_block = MemoryBlock(start=block_start + request_size, size=best_fit_block.size - request_size) self.insert_block(remaining_block) else: raise AssertionError('allocation failed') def insert_block(self, block): # 将内存块按照起始地址排序插入到空闲内存块列表中 if not self.free_blocks: self.free_blocks.append(block) return left, right, parent = None, None, None node = self.free_blocks[0] while node is not None: parent = node if block.start < node.start: node, left, right = node.left, left, node else: node, left, right = node.right, node, right if block.start < parent.start: parent.left = block else: parent.right = block block.parent = parent block.left = left block.right = right def remove_block(self, block): # 从空闲内存块列表中删除内存块 if not block.left and not block.right: # 如果该内存块没有子节点,则直接删除 if block.parent is None: self.free_blocks = [] elif block.parent.left == block: block.parent.left = None else: block.parent.right = None elif block.left and block.right: # 如果该内存块有两个子节点,则用其后继节点替代该节点 successor = block.right while successor.left: successor = successor.left block.start = successor.start block.size = successor.size self.remove_block(successor) else: # 如果该内存块只有一个子节点,则将该子节点替代该节点 child = block.left or block.right child.parent = block.parent if block.parent is None: self.free_blocks = [child] elif block.parent.left == block: block.parent.left = child else: block.parent.right = child class MemoryBlock: def __init__(self, start, size): self.start = start self.size = size self.parent = None self.left = None self.right = None ``` 需要注意的是,为了方便插入和删除操作,可以将每个内存块封装为一个MemoryBlock对象,并在对象中保存其父节点、左子节点和右子节点的引用。同时,需要实现insert_block和remove_block方法,以便在空闲内存块列表中插入和删除内存块。

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这是上题的代码:def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)

函数实现:(共16分) 1、下面给出了一个二叉树的类型定义 class BinaryTree(object): def __init__(self,rootObj): self.key = rootObj self.leftChild = None self.rightChild = None def insertLeft(self,newNode): if self.leftChild == None: self.leftChild = BinaryTree(newNode) else: t = BinaryTree(newNode) t.leftChild = self.leftChild self.leftChild = t def insertRight(self,newNode): if self.rightChild == None: self.rightChild = BinaryTree(newNode) else: t = BinaryTree(newNode) t.rightChild = self.rightChild self.rightChild = t def getRightChild(self): return self.rightChild def getLeftChild(self): return self.leftChild def setRootVal(self,obj): self.key = obj def getRootVal(self): return self.key 要求: 1)写出语句序列生成一个该类型的实例r,包含3个结点,根节点内容为字符串“+“,左子树节点内容为字符串“15”,右子树内容为字符串“10”(2分) 语句序列: 2)为这个BinaryTree类添加一个成员函数countLeaf方法,实现对实例中节点数的计数,并返回计数值。比如上面那个树的实例,调用该方法返回值为3(2分) 语句序列(包含函数定义和添加成员函数到类中的语句): 2、下面是一个可以正常执行的代码环境的部分代码,要求: 1)在空白处补充numpy代码,实现用卷积核进行图像边缘提取的操作(8分) 2)给出代码中两条print语句的输出结果(2分) 在这里给出上面代码中两条print语句的输出结果:

优化下面代码class TreeNode: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None root = TreeNode('a') root.left = TreeNode('b') root.right = TreeNode('c') root.left.left = TreeNode('d') root.left.right = TreeNode('e') root.right.left = TreeNode('f') root.right.right = TreeNode('g') root.left.left.left = TreeNode('h') root.left.left.right = TreeNode('i') def preorder_traversal(root): if not root: return print(root.val, end=' ') preorder_traversal(root.left) preorder_traversal(root.right) def inorder_traversal(root): if not root: return inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') inorder_traversal(root.right) def postorder_traversal(root): if not root: return postorder_traversal(root.left) postorder_traversal(root.right) print(root.val, end=' ') from collections import deque def level_order_traversal(root): if not root: return queue = deque() queue.append(root) while queue: node = queue.popleft() print(node.val, end=' ') if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) def get_height(root): if not root: return 0 left_height = get_height(root.left) right_height = get_height(root.right) return max(left_height, right_height) + 1 def get_node_count(root): if not root: return 0 left_node_count = get_node_count(root.left) right_node_count = get_node_count(root.right) return left_node_count + right_node_count + 1 print("先序遍历:") preorder_traversal(root) print("中序遍历:") inorder_traversal(root) print("后序遍历:") postorder_traversal(root) print("层次遍历:") level_order_traversal(root) print("该二叉树的高度为:") get_height(root) print("该二叉树的节点个数为 ") get_node_count(root)

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