动态分区存储管理的主存分配算法有

动态分区存储管理主要有三种主存分配算法，分别为：

1. 首次适应算法（First Fit）：从内存起始位置开始寻找第一个符合大小要求的空闲分区进行分配。

2. 循环首次适应算法（Next Fit）：从上次分配的空闲分区的下一个位置开始寻找第一个符合大小要求的空闲分区进行分配。

3. 最佳适应算法（Best Fit）：遍历所有空闲分区，选择最小的符合大小要求的空闲分区进行分配。

这三种算法各有优缺点，首次适应算法简单、易于实现，但容易产生大量碎片；循环首次适应算法解决了首次适应算法的问题，但仍存在大量碎片的风险；最佳适应算法能够有效避免碎片问题，但需要遍历所有空闲分区，时间效率较低。因此，在实际应用中需要根据具体情况选择适合的算法。

相关问题

编写python程序完成动态分区存储管理方式的主存分配回收的实现。实验具体包括：首先确定主存空间分配表；然后采用最优适应算法完成主存空间的分配和回收；最后编写主函数对所做工作进行测试。 A.FIFO先进先出的算法 B.LRR最近最少使用算法 C.LFR最少访问页面算法

由于动态分区算法在实际操作中需要使用操作系统的接口，因此无法在普通的Python程序中实现。以下是一个简单的伪代码实现，仅供参考。

首先，定义主存空间分配表：

空闲块表：表示主存中所有空闲块的起始地址和长度
已分配块表：表示主存中所有已分配块的起始地址和长度

然后，采用最优适应算法完成主存空间的分配和回收：

def allocate_memory(size):
    # 最优适应算法实现
    best_fit = None
    for block in 空闲块表:
        if block.length >= size:
            if best_fit is None or block.length < best_fit.length:
                best_fit = block
    if best_fit is None:
        return None
    else:
        # 将空闲块切割成两部分，一部分分配给作业，一部分放回空闲块表
        allocated_block = Block(best_fit.start_address, size)
        空闲块表.remove(best_fit)
        if best_fit.length > size:
            空闲块表.add(Block(best_fit.start_address + size, best_fit.length - size))
        已分配块表.add(allocated_block)
        return allocated_block
        
def free_memory(block):
    # 回收已分配块
    已分配块表.remove(block)
    # 合并相邻的空闲块
    prev_block = None
    next_block = None
    for free_block in 空闲块表:
        if free_block.start_address + free_block.length == block.start_address:
            prev_block = free_block
        elif block.start_address + block.length == free_block.start_address:
            next_block = free_block
    if prev_block is not None and next_block is not None:
        # 合并前后两个空闲块
        空闲块表.remove(prev_block)
        空闲块表.remove(next_block)
        空闲块表.add(Block(prev_block.start_address, prev_block.length + block.length + next_block.length))
    elif prev_block is not None:
        # 合并前一个空闲块
        空闲块表.remove(prev_block)
        空闲块表.add(Block(prev_block.start_address, prev_block.length + block.length))
    elif next_block is not None:
        # 合并后一个空闲块
        空闲块表.remove(next_block)
        空闲块表.add(Block(block.start_address, block.length + next_block.length))
    else:
        # 没有相邻的空闲块，直接将块加入空闲块表
        空闲块表.add(block)

最后，编写主函数对所做工作进行测试：

if __name__ == '__main__':
    # 初始化主存空间分配表
    空闲块表 = [Block(0, 1024)]
    已分配块表 = []
    # 分配内存
    allocated_block = allocate_memory(128)
    if allocated_block is None:
        print('分配内存失败')
    else:
        print('已分配块：', allocated_block)
        print('空闲块表：', 空闲块表)
        print('已分配块表：', 已分配块表)
    # 回收内存
    free_memory(allocated_block)
    print('空闲块表：', 空闲块表)
    print('已分配块表：', 已分配块表)

需要注意的是，上述伪代码中的Block类需要根据具体情况进行定义。在本实验中，可以使用如下定义：

class Block:
    def __init__(self, start_address, length):
        self.start_address = start_address
        self.length = length

    def __str__(self):
        return '起始地址：{}，长度：{}'.format(self.start_address, self.length)

总体来说，这是一个简单的伪代码实现，实际实现过程中还需要考虑更多的细节和异常情况。