页面调度算法的模拟实现代码

以下是页面调度算法的模拟实现代码，使用了最简单的先进先出算法（FIFO）：

def page_faults(pages, capacity):
    # 初始化队列和缺页计数器
    queue = []
    page_faults = 0
    
    for page in pages:
        # 如果页面在队列中，直接跳过
        if page in queue:
            continue
        
        # 如果队列未满，将页面加入队列
        if len(queue) < capacity:
            queue.append(page)
        
        # 如果队列已满，弹出队首元素，将页面加入队列
        else:
            queue.pop(0)
            queue.append(page)
        
        # 缺页计数器加1
        page_faults += 1
    
    return page_faults

其中，参数 `pages` 是一个列表，表示访问序列；参数 `capacity` 是整数，表示内存容量。函数返回值是缺页次数。

相关问题

lru页面调度算法模拟

LRU算法是一种缓存算法，它的全称是Least Recently Used，即最近最少使用算法。该算法的思想是，当缓存满时，淘汰最近最少使用的数据。这种算法可以有效地提高缓存的命中率，从而提高系统性能。

下面是一个简单的LRU页面调度算法的模拟程序，代码如下：

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}
        self.lru_list = []

    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            # 更新访问记录
            self.lru_list.remove(key)
            self.lru_list.append(key)
            return self.cache[key]
        else:
            return -1

    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            # 更新访问记录
            self.lru_list.remove(key)
            self.lru_list.append(key)
            self.cache[key] = value
        else:
            # 淘汰最近最少使用的数据
            if len(self.cache) >= self.capacity:
                del self.cache[self.lru_list[0]]
                del self.lru_list[0]
            self.cache[key] = value
            self.lru_list.append(key)

# 测试程序
cache = LRUCache(3)
cache.put(1, 1)
cache.put(2, 2)
cache.put(3, 3)
print(cache.get(1)) # 返回 1
cache.put(4, 4) 
print(cache.get(2)) # 返回 -1
cache.put(5, 5) 
print(cache.get(3)) # 返回 -1
print(cache.get(4)) # 返回 4
print(cache.get(5)) # 返回 5

在这个程序中，LRUCache类表示一个缓存对象，它包含三个成员变量：capacity表示缓存的容量，cache是一个字典，用于存储缓存数据，lru_list是一个列表，用于记录最近访问的数据。

代码中的get()方法用于查询缓存中是否存在指定的键，如果存在，则更新访问记录，并返回对应的值；否则返回-1。put()方法用于向缓存中添加数据，如果数据已经存在，则更新访问记录；否则，先检查缓存是否已满，如果已满，则淘汰最近最少使用的数据，并将新数据添加到缓存中。

在测试程序中，我们创建了一个容量为3的缓存对象，向其中添加了三个数据，然后查询了第一个数据，再添加两个数据，最后查询了三个数据。运行结果符合预期，证明了LRU页面调度算法的正确性。

进程调度算法、页面置换算法算法模拟

好的，我可以帮你模拟进程调度算法和页面置换算法。

首先，让我们来看看进程调度算法。常见的进程调度算法有先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、时间片轮转（RR）等。这里我选择模拟时间片轮转算法。

假设我们有三个进程，它们的执行需要的时间分别是 5、8、10，时间片为 2。我们可以按如下方式模拟时间片轮转算法：

1. 将三个进程按照到达时间排序，得到执行顺序为 P1、P2、P3。
2. 将时间片分为若干个单位时间，比如 1、2、3 等。我们这里选择时间片为 2。
3. 每个进程在执行时，先执行 2 个单位时间，然后将它放到队列的末尾，等待下一轮执行。
4. 重复执行步骤 3，直到所有进程都执行完毕。

下面是一个 Python 代码示例：

# 进程调度模拟
processes = [(1, 5), (2, 8), (3, 10)]  # 进程编号和执行时间
time_slice = 2  # 时间片
queue = list(processes)  # 初始化队列
time = 0  # 初始化时间

while queue:
    pid, time_needed = queue.pop(0)  # 取出队首进程
    if time_needed > time_slice:
        time_needed -= time_slice
        time += time_slice
        queue.append((pid, time_needed))  # 将进程放到队尾
    else:
        time += time_needed
        print(f"Process {pid} finished at time {time}")

接下来我们来模拟页面置换算法。常见的页面置换算法有先进先出（FIFO）、最近最少使用（LRU）、最不经常使用（LFU）等。这里我选择模拟最近最少使用算法。

假设我们有一个物理内存大小为 3，有如下页面访问序列：1、2、3、4、1、2、5、1、2、3、4、5。我们可以按如下方式模拟最近最少使用算法：

1. 初始化页面表为空。
2. 从页面访问序列中取出一个页面，如果它已经在物理内存中，则将它移到页面表的末尾，否则将它加入页面表的末尾。如果物理内存已经满了，则移除页面表中最久未使用的页面，再将新页面加入页面表的末尾。
3. 重复执行步骤 2，直到所有页面都访问完毕。

下面是一个 Python 代码示例：

# 页面置换模拟
accesses = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 5, 1, 2, 3, 4, 5]  # 页面访问序列
memory_size = 3  # 物理内存大小
page_table = []  # 页面表

for page in accesses:
    if page in page_table:
        page_table.remove(page)  # 如果页面已经在物理内存中，则将它移到末尾
    else:
        if len(page_table) == memory_size:
            page_table.pop(0)  # 如果物理内存已经满了，则移除最久未使用的页面
        page_table.append(page)  # 将新页面加入页面表的末尾

print(page_table)  # 打印最终的页面表

以上就是进程调度算法和页面置换算法的模拟方法。希望能对你有所帮助！