3.在一个请求分页存储管理系统中，一个作业的页面访问串是4,3,2,1,4,3,5,4,3,2,1,5，当分配给作业的物理块数分别为3和4时，试计算采用下述页面淘汰算法时的缺页率（假设开始执行时主存中没有页面），并比较结果。 1）OPT 2）FIFO 3）LRU
时间: 2024-05-26 19:15:20 浏览: 240
假设物理块数为3，先来分别计算采用 OPT、FIFO 和 LRU 页面淘汰算法时的缺页率。
1. OPT 页面淘汰算法：
| 页面 | 4 | 3 | 2 | 1 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 | 5 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 块1 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 块2 | | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 块3 | | | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 3 | 3 | 2 | 1 |
| 缺页 | 1 | 2 | 3 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
缺页次数为 11，缺页率为 11/12 = 0.917。
2. FIFO 页面淘汰算法：
| 页面 | 4 | 3 | 2 | 1 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 | 5 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 块1 | 4 | 4 | 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 块2 | | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 块3 | | | 2 | 2 | 2 | 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 缺页 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 |
缺页次数为 7，缺页率为 7/12 = 0.583。
3. LRU 页面淘汰算法：
| 页面 | 4 | 3 | 2 | 1 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 | 5 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 块1 | 4 | 4 | 4 | 1 | 1 | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 块2 | | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 块3 | | | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 3 | 3 | 2 | 1 |
| 缺页 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 11 |
缺页次数为 11，缺页率为 11/12 = 0.917。
假设物理块数为4，同样计算采用 OPT、FIFO 和 LRU 页面淘汰算法时的缺页率。
1. OPT 页面淘汰算法：
| 页面 | 4 | 3 | 2 | 1 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 | 5 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 块1 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 块2 | | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 块3 | | | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 3 | 3 | 2 | 1 |
| 块4 | | | | | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 2 | 1 | 5 |
| 缺页 | 1 | 2 | 3 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 6 | 7 | 7 |
缺页次数为 7，缺页率为 7/12 = 0.583。
2. FIFO 页面淘汰算法：
| 页面 | 4 | 3 | 2 | 1 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 | 5 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 块1 | 4 | 4 | 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 块2 | | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 块3 | | | 2 | 2 | 2 | 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 块4 | | | | | 4 | 4 | 4 | 4 | 2 | 1 | 1 | 1 |
| 缺页 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 7 | 8 | 9 | 10 | 10 |
缺页次数为 7，缺页率为 7/12 = 0.583。
3. LRU 页面淘汰算法：
| 页面 | 4 | 3 | 2 | 1 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 | 5 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 块1 | 4 | 4 | 4 | 1 | 1 | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 块2 | | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 块3 | | | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 3 | 3 | 2 | 1 |
| 块4 | | | | | 4 | 4 | 4 | 4 | 2 | 1 | 1 | 1 |
| 缺页 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 11 |
缺页次数为 11，缺页率为 11/12 = 0.917。
从上述计算结果可以看出，当物理块数为3时，FIFO 页面淘汰算法的缺页率最低，为0.583；当物理块数为4时，OPT 和 FIFO 页面淘汰算法的缺页率相同，均为0.583，最低，而 LRU 页面淘汰算法的缺页率最高，为0.917。
阅读全文
相关推荐
大家在看
GL3231S USB4.0读卡器Layout和原理图及相关的FW
GL3231S USB4.0读卡器Layout和原理图及相关的FW
keb变频器 f5中文说明书-维修安装调试
本说明书详细介绍了keb变频器 f5 相关参数，使用方法和异常调试，如果想要更多变频器技术说明书、请访问CSDN下载频道
IPC-7351 使用说明
IPC-7351 软件，零件封装库制作标准软件的中文使用说明。
实验二DML语言一（数据插入、修改和删除.doc
大学在校生以及从事互联网开发学习人员
ZYNQ_7020核心板原理图.pdf
XC7Z020处理器，外扩DDR3 SDRAM,Winbond flash,eMMC，PHY等设计资源
最新推荐
操作系统 linux 请求分页 模拟内存管理实验报告java（内含源码）
在本实验报告中，我们将重点讨论Linux操作系统中的请求分页内存管理，这是一个模拟实验，旨在帮助理解内存管理的基本概念和技术。 请求分页是现代操作系统中广泛采用的一种内存管理策略，它允许进程在需要时请求页...
操作系统实现请求分页存储管理页面Optimal、FIFO、LRU调度算法论文
在计算机科学中，请求分页存储管理是操作系统中的一种重要机制，用于管理计算机的虚拟存储器。为了更好地理解和掌握这种机制，需要实现请求分页存储管理页面，并对其进行调度算法的比较和分析。本论文的目的是通过...
操作系统实验报告（存储管理实验）
请求分页系统是在基本分页系统的基础上扩展的，它引入了请求调页功能，使得当进程执行过程中遇到未在内存中的页面时，能够从外存调入所需页面，同时具有页面置换功能以处理内存资源有限的情况。实验中通过模拟不同的...
操作系统实验报告+源代码 基本分页存储管理
在本次实验中，学生通过编写源代码模拟了一个基本的分页存储管理系统。 分页存储管理是现代操作系统中常用的一种内存管理策略，它将进程的虚拟地址空间划分为固定大小的页，而物理内存被划分为同样大小的物理块。在...
Simulink仿真：基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法 参考文献：基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法+录制视频讲解 仿真平台：MATLAB Simulink 关键词：光伏；MPPT；扰动观察法
Simulink仿真：基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法
参考文献：基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法+录制视频讲解
仿真平台：MATLAB Simulink
关键词：光伏；MPPT；扰动观察法；模糊控制
主要内容：针对 MPPT 算法中扰动观察法在稳态时容易在 MPP 点处震荡,以及步长固定后无法调整等缺点,提出一种算法的优化改进,将模糊控制器引入算法中,通过将计算得到的偏差电压作为第一个输入量,同时考虑到扰动观察法抗干扰能力弱,再增加一个反馈变量做为第二输入量来提高其稳定性.仿真分析表明,相比较传统的扰动观察法,在外部温度和光照强度发生变化时,改进的扰动观察法稳定性较好,追踪速率有所提高,同时需要的参数计算量少,能较好的追踪光伏最大功率。
免安装JDK 1.8.0_241：即刻配置环境运行
资源摘要信息:"JDK 1.8.0_241 是Java开发工具包（Java Development Kit）的版本号，代表了Java软件开发环境的一个特定发布。它由甲骨文公司（Oracle Corporation）维护，是Java SE（Java Platform, Standard Edition）的一部分，主要用于开发和部署桌面、服务器以及嵌入式环境中的Java应用程序。本版本是JDK 1.8的更新版本，其中的241代表在该版本系列中的具体更新编号。此版本附带了Java源码，方便开发者查看和学习Java内部实现机制。由于是免安装版本，因此不需要复杂的安装过程，解压缩即可使用。用户配置好环境变量之后，即可以开始运行和开发Java程序。"
知识点详细说明：
1. JDK（Java Development Kit）：JDK是进行Java编程和开发时所必需的一组工具集合。它包含了Java运行时环境（JRE）、编译器（javac）、调试器以及其他工具，如Java文档生成器（javadoc）和打包工具（jar）。JDK允许开发者创建Java应用程序、小程序以及可以部署在任何平台上的Java组件。
2. Java SE（Java Platform, Standard Edition）：Java SE是Java平台的标准版本，它定义了Java编程语言的核心功能和库。Java SE是构建Java EE（企业版）和Java ME（微型版）的基础。Java SE提供了多种Java类库和API，包括集合框架、Java虚拟机（JVM）、网络编程、多线程、IO、数据库连接（JDBC）等。
3. 免安装版：通常情况下，JDK需要进行安装才能使用。但免安装版JDK仅需要解压缩到磁盘上的某个目录，不需要进行安装程序中的任何步骤。用户只需要配置好环境变量（主要是PATH、JAVA_HOME等），就可以直接使用命令行工具来运行Java程序或编译代码。
4. 源码：在软件开发领域，源码指的是程序的原始代码，它是由程序员编写的可读文本，通常是高级编程语言如Java、C++等的代码。本压缩包附带的源码允许开发者阅读和研究Java类库是如何实现的，有助于深入理解Java语言的内部工作原理。源码对于学习、调试和扩展Java平台是非常有价值的资源。
5. 环境变量配置：环境变量是操作系统中用于控制程序执行环境的参数。在JDK中，常见的环境变量包括JAVA_HOME和PATH。JAVA_HOME是JDK安装目录的路径，配置此变量可以让操作系统识别到JDK的位置。PATH变量则用于指定系统命令查找的路径，将JDK的bin目录添加到PATH后，就可以在命令行中的任何目录下执行JDK中的命令，如javac和java。
在实际开发中，了解并正确配置JDK对于Java开发者来说是一个基础且重要的环节。掌握如何安装和配置JDK，以及如何理解JDK中的源码和各种工具，对于进行Java编程和解决问题至关重要。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
【提升效率与稳定性】：深入掌握单相整流器的控制策略
# 摘要
单相整流器作为电力电子技术的基础设备，广泛应用于电力系统和工业自动化领域。本文首先概述了单相整流器的基本概念，详细分析了其工作原理，包括电力电子器件的角色、数学模型以及控制策略。随后，针对控制技术进行了深入探讨，包括传统控制技术如PID控制和高级控制策略如模糊逻辑控制及自适应控制的应用。进一步地，本文提出了一系列提升单相整流器性能的方法，如效率提升策略、系统稳定性措施，以及性能评估与优化方案。最后，文章探讨了单相整流器在不同领域的应用案例，并对新兴技术与市场趋势进行了展望。
# 关键字
单相整流器；电力电子器件；数学模型；控制策略；性能提升；应用案例
参考资源链接：[单相PWM整
你看这是ashx映射的cs文件初始代码,你看这里边根本就没有写对action参数进行任何操作但你.ashx?action=submit这样去做他就能返回出数据这是为什么
在ASP.NET中，.ashx文件（也称为HTTP处理程序）用于处理HTTP请求并返回响应。即使在初始代码中没有对action参数进行任何操作，系统仍然可以通过默认的ProcessRequest方法处理请求并返回数据。
当你在URL中传递参数（如?action=submit）时，这些参数会被包含在请求的查询字符串中。虽然你的代码没有显式地处理这些参数，但默认的ProcessRequest方法会接收这些参数并执行一些默认操作。
以下是一个简单的.ashx文件示例：
```csharp
<%@ WebHandler Language="C#" Class="MyHandler" %>
us
机器学习预测葡萄酒评分：二值化品尝笔记的应用
资源摘要信息:"wine_reviewer：使用机器学习基于二值化的品尝笔记来预测葡萄酒评论分数"
在当今这个信息爆炸的时代，机器学习技术已经被广泛地应用于各个领域，其中包括食品和饮料行业的质量评估。在本案例中，将探讨一个名为wine_reviewer的项目，该项目的目标是利用机器学习模型，基于二值化的品尝笔记数据来预测葡萄酒评论的分数。这个项目不仅对于葡萄酒爱好者具有极大的吸引力，同时也为数据分析和机器学习的研究人员提供了实践案例。
首先，要理解的关键词是“机器学习”。机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机系统能够通过经验自动地改进性能，而无需人类进行明确的编程。在葡萄酒评分预测的场景中，机器学习算法将从大量的葡萄酒品尝笔记数据中学习，发现笔记与葡萄酒最终评分之间的相关性，并利用这种相关性对新的品尝笔记进行评分预测。
接下来是“二值化”处理。在机器学习中，数据预处理是一个重要的步骤，它直接影响模型的性能。二值化是指将数值型数据转换为二进制形式（0和1）的过程，这通常用于简化模型的计算复杂度，或者是数据分类问题中的一种技术。在葡萄酒品尝笔记的上下文中，二值化可能涉及将每种口感、香气和外观等属性的存在与否标记为1（存在）或0（不存在）。这种方法有利于将文本数据转换为机器学习模型可以处理的格式。
葡萄酒评论分数是葡萄酒评估的量化指标，通常由品酒师根据酒的品质、口感、香气、外观等进行评分。在这个项目中，葡萄酒的品尝笔记将被用作特征，而品酒师给出的分数则是目标变量，模型的任务是找出两者之间的关系，并对新的品尝笔记进行分数预测。
在机器学习中，通常会使用多种算法来构建预测模型，如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机等。在wine_reviewer项目中，可能会尝试多种算法，并通过交叉验证等技术来评估模型的性能，最终选择最适合这个任务的模型。
对于这个项目来说，数据集的质量和特征工程将直接影响模型的准确性和可靠性。在准备数据时，可能需要进行数据清洗、缺失值处理、文本规范化、特征选择等步骤。数据集中的标签（目标变量）即为葡萄酒的评分，而特征则来自于品酒师的品尝笔记。
项目还提到了“kaggle”和“R”，这两个都是数据分析和机器学习领域中常见的元素。Kaggle是一个全球性的数据科学竞赛平台，提供各种机器学习挑战和数据集，吸引了来自全球的数据科学家和机器学习专家。通过参与Kaggle竞赛，可以提升个人技能，并有机会接触到最新的机器学习技术和数据处理方法。R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境，它在统计分析、数据挖掘、机器学习等领域有广泛的应用。使用R语言可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和模型建立。
至于“压缩包子文件的文件名称列表”，这里可能存在误解或打字错误。通常，这类名称应该表示存储项目相关文件的压缩包，例如“wine_reviewer-master.zip”。这个压缩包可能包含了项目的源代码、数据集、文档和其它相关资源。在开始项目前，研究人员需要解压这个文件包，并且仔细阅读项目文档，以便了解项目的具体要求和数据格式。
总之，wine_reviewer项目是一个结合了机器学习、数据处理和葡萄酒品鉴的有趣尝试，它不仅展示了机器学习在实际生活中的应用潜力，也为研究者提供了丰富的学习资源和实践机会。通过这种跨领域的合作，可以为葡萄酒行业带来更客观、一致的评价标准，并帮助消费者做出更加明智的选择。