页面置换算法课程设计操作系统

### 页面置换算法课程设计

#### 一、实验目的
通过本实验了解并掌握不同页面置换算法的工作原理及其性能差异。具体目标包括理解如何设定内存大小、加载页面访问序列以及应用不同的页面置换算法来处理这些序列。

#### 二、实验环境配置
为了实现上述目标，在实验前需准备如下工具和资源：

- Python编程语言作为开发平台。
- 使用列表或其他数据结构表示物理内存中的页面槽位。
- 准备一组或多组预定义的页面请求流用于测试各种算法的表现。

#### 三、实验方法论
按照以下流程执行实验[^1]：

设置固定的内存容量（例如100个页面槽），这代表了可用的实际RAM空间；
读取或生成一系列虚拟地址对应的页面号组成的访问模式；
针对每种选定的页面替换策略——如FIFO, LRU等，依次遍历整个输入序列，并跟踪记录每次遇到新页面时发生的缺页中断情况；
最后统计总的缺页次数和其他可能感兴趣的指标比如平均驻留时间等。

#### 四、示例代码展示
下面给出一段简单的Python程序片段用来模拟基本的FIFO页面调度机制:

def fifo_page_replacement(pages, capacity):
    memory = []
    page_faults = 0
    
    for i in range(len(pages)):
        if pages[i] not in memory:
            if len(memory) < capacity:
                memory.append(pages[i])
            else:
                del memory[0]
                memory.append(pages[i])
                
            page_faults += 1
            
    return page_faults


if __name__ == "__main__":
    # Example usage with a sample sequence of page requests and frame size.
    test_pages = [7, 0, 1, 2, 0, 3, 0, 4, 2, 3, 0, 3, 2, 1, 2, 0, 1, 7, 0, 1]
    frames = 3
    faults = fifo_page_replacement(test_pages, frames)
    
    print(f"Total Page Faults using FIFO Replacement Algorithm: {faults}")

此段脚本实现了最基本的先进先出(FIFO)页面淘汰逻辑，其中`pages`参数接收的是待分析的一串整数形式的页面引用字符串，而`capacity`则指定了系统允许的最大并发工作集规模即所谓的“框架数量”。

#### 五、结果讨论
当运行以上提供的样例函数后可以得到总共有多少次发生了缺页异常事件的信息。对于更复杂的场景还可以进一步计算其他度量标准，像命中率或者周转效率等等[^2]。