用代码计算访问命中率。 （1）先进先出算法（FIFO） （2）最近最少使用算法（LRU） （3）最优置换算法（OPT） 实验要求： （1）通过随机数产生一个指令序列，共320条指令。 （2）将指令序列转换成页面序列。 ①页面大小为1KB； ②用户内存容量为4~32页； ③用户虚存容量为32KB。 ④在用户虚存中，按每页存放10条指令排列虚存地址，即320条指令存在32个页面中。 （3）计算并输出不同置换算法在不同内存容量下的命中率。 命中率计算公式为： 命中率 = 1 – 页面访问失败次数 / 页面总数

好的，以下是用 Python 代码实现不同置换算法在不同内存容量下的命中率的过程。

首先，我们需要生成一个随机的指令序列，并将其转换成页面序列。在这个实验中，我们假设每一页有10条指令，每个指令占据1B，用户内存容量为4~32页，用户虚存容量为32KB。代码如下：

import random

# 指令序列长度
INSTRUCTION_NUM = 320
# 每页指令数
INSTRUCTION_PER_PAGE = 10
# 页面大小，单位为B
PAGE_SIZE = 1024
# 用户内存容量，单位为页
MIN_MEMORY_PAGES = 4
MAX_MEMORY_PAGES = 32
# 用户虚存容量，单位为B
VIRTUAL_MEMORY_SIZE = 32 * 1024
# 指令序列
instruction_sequence = [random.randint(0, 255) for _ in range(INSTRUCTION_NUM)]
# 页面序列
page_sequence = [instruction_sequence[i:i+INSTRUCTION_PER_PAGE] for i in range(0, INSTRUCTION_NUM, INSTRUCTION_PER_PAGE)]

接下来，我们可以实现三种不同的置换算法：FIFO、LRU 和 OPT。它们的实现方式如下：

# 先进先出算法
def fifo(page_sequence, memory_pages):
    # 页面访问失败次数
    page_faults = 0
    # 当前内存中的页面
    memory = []
    # 页面被加入内存的时间
    memory_times = {}
    # 记录内存中最老的页面
    oldest_page_index = 0
    for page_index in range(len(page_sequence)):
        # 如果页面已经在内存中，直接跳过
        if page_sequence[page_index] in memory:
            continue
        # 如果内存已满，将最老的页面替换出去
        if len(memory) == memory_pages:
            oldest_page = memory[oldest_page_index]
            oldest_page_index = (oldest_page_index + 1) % memory_pages
            memory.remove(oldest_page)
            del memory_times[oldest_page]
        # 将新的页面加入内存
        memory.append(page_sequence[page_index])
        memory_times[page_sequence[page_index]] = page_index
        page_faults += 1
    # 返回命中率
    return 1 - page_faults / len(page_sequence)

# 最近最少使用算法
def lru(page_sequence, memory_pages):
    # 页面访问失败次数
    page_faults = 0
    # 当前内存中的页面
    memory = []
    # 页面最近一次被访问的时间
    memory_times = {}
    for page_index in range(len(page_sequence)):
        # 如果页面已经在内存中，更新访问时间并跳过
        if page_sequence[page_index] in memory:
            memory_times[page_sequence[page_index]] = page_index
            continue
        # 如果内存已满，找到最近最少使用的页面替换出去
        if len(memory) == memory_pages:
            oldest_page = min(memory, key=lambda page: memory_times[page])
            memory.remove(oldest_page)
            del memory_times[oldest_page]
        # 将新的页面加入内存
        memory.append(page_sequence[page_index])
        memory_times[page_sequence[page_index]] = page_index
        page_faults += 1
    # 返回命中率
    return 1 - page_faults / len(page_sequence)

# 最优置换算法
def opt(page_sequence, memory_pages):
    # 页面访问失败次数
    page_faults = 0
    # 当前内存中的页面
    memory = []
    for page_index in range(len(page_sequence)):
        # 如果页面已经在内存中，直接跳过
        if page_sequence[page_index] in memory:
            continue
        # 如果内存已满，找到当前内存中将来最远访问的页面替换出去
        if len(memory) == memory_pages:
            future_accesses = {page: INSTRUCTION_NUM for page in memory}
            for i in range(page_index+1, INSTRUCTION_NUM):
                for j, page in enumerate(memory):
                    if page_sequence[i] == page and i < future_accesses[page]:
                        future_accesses[page] = i
                        break
            oldest_page = max(memory, key=lambda page: future_accesses[page])
            memory.remove(oldest_page)
        # 将新的页面加入内存
        memory.append(page_sequence[page_index])
        page_faults += 1
    # 返回命中率
    return 1 - page_faults / len(page_sequence)

最后，我们可以调用这些函数来计算不同置换算法在不同内存容量下的命中率，并将结果输出。代码如下：

# 计算并输出命中率
for memory_pages in range(MIN_MEMORY_PAGES, MAX_MEMORY_PAGES+1):
    print(f"内存容量：{memory_pages} 页")
    print(f"先进先出算法命中率：{fifo(page_sequence, memory_pages):.3f}")
    print(f"最近最少使用算法命中率：{lru(page_sequence, memory_pages):.3f}")
    print(f"最优置换算法命中率：{opt(page_sequence, memory_pages):.3f}")
    print()

运行以上代码后，就可以得到不同置换算法在不同内存容量下的命中率了。