3.按照先来先服务算法为这些作业分配内存，当作业完成后回收内存

text = weibo.text.strip()
text = clean_text(text)
corpus.append(text)

# 文本向量化
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# KNN
knn = KNeighborsClassifier()
param_grid = {'n好的，根据您的要求，我将为您介绍如何按照先来先服务算法为这些_neighbors': [3, 5, 7]}
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5)
grid_search作业分配内存，并在作业完成后回收内存。

首先，我们需要定义一个数据结构来表示.fit(X.toarray(), [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0,内存块，包括起始地址、大小和是否空闲等属性。可以使用一个链表来维护所有的内 1, 1])
best_k = grid_search.best_params_['n_neighbors']

# 决策树
dt = DecisionTreeClassifier()
存块。

然后，我们遍历作业队列，按照先来先服务算法为每个作业分配param_grid = {'max_depth': [3, 5, 7, None]}
grid_search = GridSearchCV(dt, param_grid,内存。具体来说，从内存链表的头部开始查找，找到第一个能够容纳该 cv=5)
grid_search.fit(X.toarray(), [0, 1, 1, 0, 1, 1,作业的空闲区域，将其分配给该作业，并将该空闲区域划分为已分配 0, 0, 1, 1])
best_depth = grid_search.best_params_['max_depth']

# 混合使用
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=best_k)
dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=best_depth)
clf = VotingClassifier(est区域和未分配区域。如果没有足够的空闲区域，则返回分配失败。

当作业完成后imators=[('knn', knn), ('dt', dt)], voting='soft')
clf.fit(X.toarray(), [0, 1，我们需要将其对应的内存块标记为空闲，并且尝试与相邻的空闲块合并，, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1])
print(clf.predict(X.toarray()))