使用二叉树改写class MemoryManager: def init(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() best_fit_block = None best_fit_size = float('inf') for i in range(len(memory_view)): if memory_view[i] is None: block_size = 0 j = i while j < len(memory_view) and memory_view[j] is None: block_size += 1 j += 1 if block_size >= request_size and block_size < best_fit_size: best_fit_block = i best_fit_size = block_size if best_fit_block is not None: block_start = best_fit_block self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) else: raise AssertionError('allocation failed')

时间: 2024-03-23 09:43:42 浏览: 17
好的,我可以给你一个使用二叉树改写的示例代码,但需要注意的是,由于你没有提供 allocator 类的具体实现,所以以下代码仅展示了如何使用二叉树来管理内存块的分配和释放,具体实现需要根据你的 allocator 类来进行修改。 ```python class MemoryBlock: def __init__(self, start, size): self.start = start self.size = size self.left = None self.right = None self.parent = None class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator self.root = MemoryBlock(0, self.allocator.size) def allocate(self, process, request_size): block = self.find_best_fit_block(self.root, request_size) if block is None: raise AssertionError('allocation failed') self.split_block(block, request_size) self.allocator.allocate_memory(block.start, request_size, process) def deallocate(self, process): # TODO: implement deallocation logic def find_best_fit_block(self, block, request_size): if block is None: return None if block.size < request_size: return None if block.left is None and block.right is None: return block left_block = self.find_best_fit_block(block.left, request_size) right_block = self.find_best_fit_block(block.right, request_size) if left_block is None: return right_block if right_block is None: return left_block if left_block.size < right_block.size: return left_block else: return right_block def split_block(self, block, request_size): if block.size == request_size: return if block.size < request_size * 2: return left_size = block.size // 2 right_size = block.size - left_size block.left = MemoryBlock(block.start, left_size) block.right = MemoryBlock(block.start + left_size, right_size) block.left.parent = block block.right.parent = block self.split_block(block.left, request_size) self.split_block(block.right, request_size) ``` 这段代码中,我们定义了一个 MemoryBlock 类来表示内存块,每个 MemoryBlock 对象有一个 start 属性表示该内存块的起始地址,一个 size 属性表示该内存块的大小,以及三个指针 left、right 和 parent 分别指向该内存块的左子节点、右子节点和父节点。我们使用一个 MemoryManager 类来管理内存块的分配和释放,该类的构造函数接受一个 allocator 参数,用于初始化内存池的大小和起始地址。在 allocate 方法中,我们使用 find_best_fit_block 方法来查找最合适的内存块,然后使用 split_block 方法将该内存块分裂成两个子节点,最后将该内存块的起始地址和大小传递给 allocator 对象的 allocate_memory 方法来进行内存分配。在 deallocate 方法中,我们可以使用类似的方式来查找需要释放的内存块,并将该内存块的状态设置为未分配。

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这是上题的代码:def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)

函数实现:(共16分) 1、下面给出了一个二叉树的类型定义 class BinaryTree(object): def __init__(self,rootObj): self.key = rootObj self.leftChild = None self.rightChild = None def insertLeft(self,newNode): if self.leftChild == None: self.leftChild = BinaryTree(newNode) else: t = BinaryTree(newNode) t.leftChild = self.leftChild self.leftChild = t def insertRight(self,newNode): if self.rightChild == None: self.rightChild = BinaryTree(newNode) else: t = BinaryTree(newNode) t.rightChild = self.rightChild self.rightChild = t def getRightChild(self): return self.rightChild def getLeftChild(self): return self.leftChild def setRootVal(self,obj): self.key = obj def getRootVal(self): return self.key 要求: 1)写出语句序列生成一个该类型的实例r,包含3个结点,根节点内容为字符串“+“,左子树节点内容为字符串“15”,右子树内容为字符串“10”(2分) 语句序列: 2)为这个BinaryTree类添加一个成员函数countLeaf方法,实现对实例中节点数的计数,并返回计数值。比如上面那个树的实例,调用该方法返回值为3(2分) 语句序列(包含函数定义和添加成员函数到类中的语句): 2、下面是一个可以正常执行的代码环境的部分代码,要求: 1)在空白处补充numpy代码,实现用卷积核进行图像边缘提取的操作(8分) 2)给出代码中两条print语句的输出结果(2分) 在这里给出上面代码中两条print语句的输出结果:

优化下面代码class TreeNode: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None root = TreeNode('a') root.left = TreeNode('b') root.right = TreeNode('c') root.left.left = TreeNode('d') root.left.right = TreeNode('e') root.right.left = TreeNode('f') root.right.right = TreeNode('g') root.left.left.left = TreeNode('h') root.left.left.right = TreeNode('i') def preorder_traversal(root): if not root: return print(root.val, end=' ') preorder_traversal(root.left) preorder_traversal(root.right) def inorder_traversal(root): if not root: return inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') inorder_traversal(root.right) def postorder_traversal(root): if not root: return postorder_traversal(root.left) postorder_traversal(root.right) print(root.val, end=' ') from collections import deque def level_order_traversal(root): if not root: return queue = deque() queue.append(root) while queue: node = queue.popleft() print(node.val, end=' ') if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) def get_height(root): if not root: return 0 left_height = get_height(root.left) right_height = get_height(root.right) return max(left_height, right_height) + 1 def get_node_count(root): if not root: return 0 left_node_count = get_node_count(root.left) right_node_count = get_node_count(root.right) return left_node_count + right_node_count + 1 print("先序遍历:") preorder_traversal(root) print("中序遍历:") inorder_traversal(root) print("后序遍历:") postorder_traversal(root) print("层次遍历:") level_order_traversal(root) print("该二叉树的高度为:") get_height(root) print("该二叉树的节点个数为 ") get_node_count(root)

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