使用c++完成动态分区分配算法,使用首次适应算法,要有交互界面,要能回收内存,总内存大小1000(B)。空闲分区1号,起始地址100,大小60(B);空闲分区2号,起始地址240,大小120(B);空闲分区3号,起始地址500,大小100(B),空闲分区4号,起始地址760,大小80(B);空闲分区5号,起始地址960,大小40(B)

时间: 2024-02-29 16:53:13 浏览: 22
好的,我明白了您的要求。以下是我为您编写的动态分区分配算法的交互界面,使用了首次适应算法,总内存大小为1000B,空闲分区1号,起始地址100,大小60B;空闲分区2号,起始地址240,大小120B;空闲分区3号,起始地址500,大小100B,空闲分区4号,起始地址760,大小80B;空闲分区5号,起始地址960,大小40B。 ```c++ #include <iostream> #include <vector> using namespace std; // 分区结构体 struct Partition { int id; // 分区编号 int start_addr; // 起始地址 int size; // 大小 bool free; // 是否空闲 }; // 初始化空闲分区列表 vector<Partition> partitions = { {1, 100, 60, true}, {2, 240, 120, true}, {3, 500, 100, true}, {4, 760, 80, true}, {5, 960, 40, true}, }; // 打印空闲分区列表 void print_partitions() { cout << "当前空闲分区列表:\n"; for (auto partition : partitions) { if (partition.free) { cout << "分区" << partition.id << ",起始地址:" << partition.start_addr << ",大小:" << partition.size << ",空闲\n"; } else { cout << "分区" << partition.id << ",起始地址:" << partition.start_addr << ",大小:" << partition.size << ",占用\n"; } } } // 分配内存 void allocate_memory() { int size; cout << "请输入您要分配的内存大小(单位:B):"; cin >> size; // 遍历空闲分区列表,找到第一个大小足够的空闲分区 for (auto& partition : partitions) { if (partition.free && partition.size >= size) { // 如果找到了空闲分区,将其分割为占用分区和新的空闲分区 Partition new_partition = {partition.id, partition.start_addr + size, partition.size - size, true}; partition.size = size; partition.free = false; partitions.insert(partitions.begin(), new_partition); cout << "分配成功!分配的内存地址为:" << partition.start_addr << endl; return; } } cout << "没有足够的内存空间可供分配!\n"; } // 释放内存 void free_memory() { int addr; cout << "请输入您要释放的内存地址:"; cin >> addr; // 遍历空闲分区列表,找到要释放的占用分区 for (auto& partition : partitions) { if (!partition.free && partition.start_addr == addr) { // 如果找到了占用分区,将其释放并合并相邻的空闲分区 partition.free = true; auto next_partition = partition; next_partition.start_addr += partition.size; for (auto& p : partitions) { if (p.start_addr == next_partition.start_addr && p.free) { partition.size += p.size; partitions.erase(partitions.begin() + &p - &partitions[0]); break; } } auto prev_partition = partition; prev_partition.start_addr -= prev_partition.size; for (auto& p : partitions) { if (p.start_addr + p.size == prev_partition.start_addr && p.free) { partition.start_addr = p.start_addr; partition.size += p.size; partitions.erase(partitions.begin() + &p - &partitions[0]); break; } } cout << "释放成功!\n"; return; } } cout << "没有找到要释放的内存分区!\n"; } int main() { while (true) { print_partitions(); cout << "请选择您要进行的操作:\n"; cout << "1. 分配内存\n"; cout << "2. 释放内存\n"; cout << "3. 退出程序\n"; int choice; cin >> choice; switch (choice) { case 1: allocate_memory(); break; case 2: free_memory(); break; case 3: return 0; default: cout << "无效的选择!\n"; } } } ``` 您可以复制上述代码并在本地编译运行,然后按照提示进行操作。注意,为了简化代码,本程序没有处理输入错误的情况,例如输入非整数或负数等。在实际使用中,您需要对输入进行验证,避免程序崩溃。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

使用C++实现全排列算法的方法详解

本篇文章是对使用C++实现全排列算法的方法进行了详细的分析介绍,需要的朋友参考下
recommend-type

C++使用递归和非递归算法实现的二叉树叶子节点个数计算方法

主要介绍了C++使用递归和非递归算法实现的二叉树叶子节点个数计算方法,涉及C++二叉树的定义、遍历、统计相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

C++递归算法实例代码

主要介绍了C++递归算法实例代码,还是比较不错的,运用了递归算法解决相关问题,这里分享给大家,需要的朋友可以参考下。
recommend-type

基础算法 第9章 第1节 动态规划基础(C++版)-2020.04.19.pdf

基础算法 第9章 第1节 动态规划基础(C++版)-2020.04.19
recommend-type

C++实现分水岭算法(Watershed Algorithm)

主要为大家详细介绍了C++实现分水岭算法Watershed Algorithm,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
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。