首次适应、循环首次适应、最佳适应、最坏适应中,目前通常使用哪种算法

时间: 2023-11-20 20:07:32 浏览: 58
目前通常使用的是最佳适应算法。最佳适应算法是指在空闲分区链表中选择一个与所需内存大小最接近的空闲区进行分配。这种算法可以尽可能地利用内存,减少内存浪费,同时也可以减少外部碎片的产生。相比之下,其他算法都存在一定的缺陷,如首次适应算法容易导致低地址空间被占满,循环首次适应算法的效率较低,最坏适应算法容易导致大量的外部碎片等。因此,最佳适应算法是目前比较常用的一种内存分配算法。
相关问题

用c语言实现循环首次适应算法、最佳适应算法和最坏适应算法

循环首次适应算法是一种动态分区分配算法,它会从空闲分区链表的头部开始查找满足需求的分区。如果找到合适的分区,则将其分割成两部分,一部分用于分配,另一部分保留在内存中。若找不到合适的分区,则继续搜索下一个分区,直至找到适合的分区或者遍历完整个空闲分区链表。 最佳适应算法是一种动态分区分配算法,它会从空闲分区链表中找到能够满足需求且大小最小的分区进行分配。这样可以尽可能地减少外部碎片,提高内存的利用率。 最坏适应算法也是一种动态分区分配算法,不同的是它会从空闲分区链表中找到能够满足需求且大小最大的分区进行分配。这样可以避免大分区的频繁分割和合并,减少内存碎片的产生。 以下是使用C语言实现这三种算法的伪代码示例: ```c // 循环首次适应算法 void* firstFit(int size) { // 遍历空闲分区链表 for (int i = 0; i < freeList.size; i++) { if (freeList.blocks[i].size >= size) { // 找到合适的分区 void* ptr = freeList.blocks[i].start; // 分割分区 freeList.blocks[i].size -= size; freeList.blocks[i].start += size; return ptr; } } return NULL; } // 最佳适应算法 void* bestFit(int size) { // 找到能满足需求且大小最小的分区 int minSize = INT_MAX; int index = -1; for (int i = 0; i < freeList.size; i++) { if (freeList.blocks[i].size >= size && freeList.blocks[i].size < minSize) { minSize = freeList.blocks[i].size; index = i; } } if (index != -1) { // 找到合适的分区 void* ptr = freeList.blocks[index].start; // 分割分区 freeList.blocks[index].size -= size; freeList.blocks[index].start += size; return ptr; } return NULL; } // 最坏适应算法 void* worstFit(int size) { // 找到能够满足需求且大小最大的分区 int maxSize = 0; int index = -1; for (int i = 0; i < freeList.size; i++) { if (freeList.blocks[i].size >= size && freeList.blocks[i].size > maxSize) { maxSize = freeList.blocks[i].size; index = i; } } if (index != -1) { // 找到合适的分区 void* ptr = freeList.blocks[index].start; // 分割分区 freeList.blocks[index].size -= size; freeList.blocks[index].start += size; return ptr; } return NULL; } ```

模拟实现最佳适应算法最坏适应算法首次适应算法循环首次适应算法四种动态分区分配算法

以下是四种动态分区分配算法的模拟实现: 1. 首次适应算法(First Fit Algorithm) 首次适应算法是最简单的动态分区分配算法之一。它从内存的低地址开始查找,找到第一个能够满足请求的空闲分区,并将其分配给请求进程。 ```c void firstFit(int requestSize) { int i; for (i = 0; i < numOfBlocks; i++) { if (freeList[i].size >= requestSize) { freeList[i].size -= requestSize; printf("Allocated block of size %d at address %d\n", requestSize, freeList[i].startAddr); if (freeList[i].size == 0) { numOfBlocks--; for (; i < numOfBlocks; i++) { freeList[i] = freeList[i + 1]; } } return; } } printf("No block of sufficient size available\n"); } ``` 2. 循环首次适应算法(Next Fit Algorithm) 循环首次适应算法是首次适应算法的改进版。它从上一次分配的位置开始查找,找到第一个能够满足请求的空闲分区,并将其分配给请求进程。 ```c void nextFit(int requestSize) { int i; for (i = lastBlock; i < numOfBlocks; i++) { if (freeList[i].size >= requestSize) { freeList[i].size -= requestSize; printf("Allocated block of size %d at address %d\n", requestSize, freeList[i].startAddr); if (freeList[i].size == 0) { numOfBlocks--; for (; i < numOfBlocks; i++) { freeList[i] = freeList[i + 1]; } } lastBlock = i; return; } } for (i = 0; i < lastBlock; i++) { if (freeList[i].size >= requestSize) { freeList[i].size -= requestSize; printf("Allocated block of size %d at address %d\n", requestSize, freeList[i].startAddr); if (freeList[i].size == 0) { numOfBlocks--; for (; i < numOfBlocks; i++) { freeList[i] = freeList[i + 1]; } } lastBlock = i; return; } } printf("No block of sufficient size available\n"); } ``` 3. 最佳适应算法(Best Fit Algorithm) 最佳适应算法是一种更为复杂的动态分区分配算法。它从所有空闲分区中找到最小的能够满足请求的分区,并将其分配给请求进程。 ```c void bestFit(int requestSize) { int i, bestBlock = -1, bestSize = INT_MAX; for (i = 0; i < numOfBlocks; i++) { if (freeList[i].size >= requestSize && freeList[i].size < bestSize) { bestBlock = i; bestSize = freeList[i].size; } } if (bestBlock != -1) { freeList[bestBlock].size -= requestSize; printf("Allocated block of size %d at address %d\n", requestSize, freeList[bestBlock].startAddr); if (freeList[bestBlock].size == 0) { numOfBlocks--; for (; bestBlock < numOfBlocks; bestBlock++) { freeList[bestBlock] = freeList[bestBlock + 1]; } } } else { printf("No block of sufficient size available\n"); } } ``` 4. 最坏适应算法(Worst Fit Algorithm) 最坏适应算法是一种更为复杂的动态分区分配算法。它从所有空闲分区中找到最大的能够满足请求的分区,并将其分配给请求进程。 ```c void worstFit(int requestSize) { int i, worstBlock = -1, worstSize = INT_MIN; for (i = 0; i < numOfBlocks; i++) { if (freeList[i].size >= requestSize && freeList[i].size > worstSize) { worstBlock = i; worstSize = freeList[i].size; } } if (worstBlock != -1) { freeList[worstBlock].size -= requestSize; printf("Allocated block of size %d at address %d\n", requestSize, freeList[worstBlock].startAddr); if (freeList[worstBlock].size == 0) { numOfBlocks--; for (; worstBlock < numOfBlocks; worstBlock++) { freeList[worstBlock] = freeList[worstBlock + 1]; } } } else { printf("No block of sufficient size available\n"); } } ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

操作系统课程设计(基于空闲分区链的最佳适应算法以及进程管理器的模拟实现)

操作系统课程设计(基于空闲分区链的最佳适应算法以及进程管理器的模拟实现)
recommend-type

最佳适应适应算法的内存管理实验报告

采用最佳分配算法,建立内存管理模型,通过模拟的内存管理调度熟悉内存的调度过程并且可以加深对内存运行的理解。这个模拟实验是结合了内存管理和进程运行的调度,所以通过这个模拟的程序可以更好理解进程调度过程和...
recommend-type

406_智能小区管家服务系统的设计与实现-源码.zip

提供的源码资源涵盖了安卓应用、小程序、Python应用和Java应用等多个领域,每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写,确保了在对应环境下能够无缝运行。同时,源码中配备了详细的注释和文档,帮助用户快速理解代码结构和实现逻辑。 适用人群: 这些源码资源特别适合大学生群体。无论你是计算机相关专业的学生,还是对其他领域编程感兴趣的学生,这些资源都能为你提供宝贵的学习和实践机会。通过学习和运行这些源码,你可以掌握各平台开发的基础知识,提升编程能力和项目实战经验。 使用场景及目标: 在学习阶段,你可以利用这些源码资源进行课程实践、课外项目或毕业设计。通过分析和运行源码,你将深入了解各平台开发的技术细节和最佳实践,逐步培养起自己的项目开发和问题解决能力。此外,在求职或创业过程中,具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 其他说明: 为了确保源码资源的可运行性和易用性,特别注意了以下几点:首先,每份源码都提供了详细的运行环境和依赖说明,确保用户能够轻松搭建起开发环境;其次,源码中的注释和文档都非常完善,方便用户快速上手和理解代码;最后,我会定期更新这些源码资源,以适应各平台技术的最新发展和市场需求。
recommend-type

毕业设计+项目编程实战+基于BS架构的ASP.NET的新闻管理系统(含程序源代码+毕业设计文档)

前言……………………………………………………………………………….2 第1章 ASP简介…………………………………………………………….…..1 1.1ASP的特点………………………………………………………….1 1.2ASP的优势………………………………………………………….2 1.3 ASP与HTML……………………………………………………….3 1.4 ASP的内置对象……………………………………………………..4 1.4.1 Request对象………………………………………………….4 1.4.2 Response对象………………………………………………..4 第2章 为什么要开发一个新闻发布系统…………………………………………….6 第3章 Access数据库……………………………………………………………8 3.1 数据库概念………………………………………………………….8 3.2 Access数据库特点………………………………………………….8 3.3
recommend-type

prompt_toolkit-3.0.27.tar.gz

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

hive中 的Metastore

Hive中的Metastore是一个关键的组件,它用于存储和管理Hive中的元数据。这些元数据包括表名、列名、表的数据类型、分区信息、表的存储位置等信息。Hive的查询和分析都需要Metastore来管理和访问这些元数据。 Metastore可以使用不同的后端存储来存储元数据,例如MySQL、PostgreSQL、Oracle等关系型数据库,或者Hadoop分布式文件系统中的HDFS。Metastore还提供了API,使得开发人员可以通过编程方式访问元数据。 Metastore的另一个重要功能是跟踪表的版本和历史。当用户对表进行更改时,Metastore会记录这些更改,并且可以让用户回滚到
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。