设计一个虚拟存储区和内存工作区，并使用最佳淘汰算法（OPT）、先进先出算法（FIFO）、最近最久未使用算法（LRU）计算访问命中率。 （命中率＝１-页面失效次数／页地址流长度）。写出代码可以在Dev c++上运行,并添加学号：220162601014 姓名：高阳

设计一个虚拟存储区和内存工作区涉及到数据结构的选择，比如链表或者哈希表用于存储最近的页面。这里我们简化描述算法的步骤，因为完整的代码实现会包括更多的细节如数据结构、定时器等。我会给出一个基本的概念框架和简单示例，但在Dev C++这样的环境中编写一个完整的运行程序需要更详细的代码。

首先，我们定义三个淘汰策略：

1. **Optimal (OPT)**: 这是最优淘汰算法，理论上会选择当前最小成本的页面替换掉，但这通常不是实时可行的，因为需要动态跟踪所有页面的成本。

2. **First-In First-Out (FIFO)**: 先进先出，即最早进入缓存的页面最先被淘汰。

3. **Least Recently Used (LRU)**: 最近最久未使用的页面，当新的页面被访问时，如果缓存已满，则会淘汰最近最少被访问的页面。

下面是一个简单的LRU缓存模拟：

#include <iostream>
#include <list>

using namespace std;

struct Page {
    int id;
    bool isRecentlyUsed;
};

class Cache {
private:
    list<Page> lru_list;
    int cache_size;
public:
    Cache(int size) : cache_size(size) {}

    void addPage(int id) {
        Page page = {id, true};
        if (lru_list.size() >= cache_size) {
            Page last_page = lru_list.back();
            lru_list.pop_back();
            last_page.isRecentlyUsed = false;
        }
        lru_list.push_front(page);
    }

    bool getPage(int id) {
        for (auto& page : lru_list) {
            if (page.id == id) {
                page.isRecentlyUsed = true;
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    double getHitRate() {
        int misses = 0;
        for (auto& page : lru_list) {
            if (!page.isRecentlyUsed) {
                misses++;
            }
        }
        return 1 - static_cast<double>(misses) / /* 页地址流长度 */;
        // 实际应用中，你需要有一个机制来记录总的页地址流长度
    }
};

int main() {
    Cache cache(4); // 假设缓存大小为4
    cache.addPage(1); // ... 添加一些页面操作
    double hit_rate = cache.getHitRate();
    cout << "Hit Rate: " << hit_rate << endl;
    return 0;
}

注意，这个例子只是一个简化的演示，实际的实现会更复杂，特别是在没有外部记录页地址流长度的情况下。同时，`getHitRate`函数需要一个额外的数据结构或日志系统来追踪总访问量。