pythin代码写页面置换算法计算访问命中率。 （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） ： （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。

以下是使用Python实现的页面置换算法计算访问命中率的代码：

import random

# 生成指令序列
instruction_sequence = [random.randint(0, 31) for _ in range(320)]

# 将指令序列转换为页面序列
page_sequence = [instruction // 10 for instruction in instruction_sequence]

# 计算命中率
def calculate_hit_rate(page_sequence, algorithm, num_frames):
    num_hits = 0
    num_faults = 0
    frames = []
    for page in page_sequence:
        # 如果页面已经在内存中，命中次数加一
        if page in frames:
            num_hits += 1
        # 如果页面不在内存中，缺页次数加一
        else:
            num_faults += 1
            # 如果内存未满，直接将页面加入内存
            if len(frames) < num_frames:
                frames.append(page)
            # 如果内存已满，使用指定算法替换页面
            else:
                frames = algorithm(frames, page, page_sequence)
    return num_hits / (num_hits + num_faults)

# 先进先出算法（FIFO）
def fifo(frames, page, page_sequence):
    frames.pop(0)
    frames.append(page)
    return frames

# 最近最少使用算法（LRU）
def lru(frames, page, page_sequence):
    least_recently_used_page = None
    least_recently_used_index = None
    for i, f in enumerate(frames):
        try:
            index = page_sequence.index(f, page_sequence.index(page))
        except ValueError:
            index = 999999
        if least_recently_used_page is None or index < least_recently_used_index:
            least_recently_used_page = f
            least_recently_used_index = index
    frames.remove(least_recently_used_page)
    frames.append(page)
    return frames

# 最优置换算法（OPT）
def opt(frames, page, page_sequence):
    future_occurrences = {}
    for i, p in enumerate(page_sequence):
        if p not in future_occurrences:
            future_occurrences[p] = i
    frames_future_occurrences = [(f, future_occurrences.get(f, 999999)) for f in frames]
    page_future_occurrence = future_occurrences.get(page, 999999)
    frames_future_occurrences.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    frames.remove(frames_future_occurrences[0][0])
    frames.append(page)
    return frames

# 测试不同算法在不同内存容量下的命中率
for num_frames in range(4, 33):
    print("内存容量：", num_frames, "页")
    print("FIFO命中率：", calculate_hit_rate(page_sequence, fifo, num_frames))
    print("LRU命中率：", calculate_hit_rate(page_sequence, lru, num_frames))
    print("OPT命中率：", calculate_hit_rate(page_sequence, opt, num_frames))

这个程序将生成一个320条指令的随机序列，并将其转换为32个页面的页面序列。然后，它使用三种不同的置换算法计算不同内存容量下的命中率。FIFO算法使用先进先出的规则替换页面，LRU算法使用最近最少使用的规则替换页面，而OPT算法使用最优置换的规则替换页面。