给我讲讲NUR页面置换算法

时间: 2024-05-26 16:13:51 浏览: 5
NUR(Not Used Recently)页面置换算法是一种基于最近未使用的页面置换算法。它是对最近最少使用(LRU)算法的改进版本之一。 NUR算法根据页面访问情况,将页面分为四个类别:0(最近未使用且未修改)、1(最近未使用但已修改)、2(最近使用但未修改)和3(最近使用且已修改)。当需要置换页面时,算法会优先考虑类别为0的页面,如果没有,则考虑类别为1的页面,以此类推。 在NUR算法中,每个页面都有两个位:R(referenced)和M(modified)。R位用于记录页面是否被访问过,M位用于记录页面是否被修改过。当页面被访问时,R位被设置为1;当页面被修改时,M位被设置为1。在每次置换页面时,算法会将所有页框的R位向右移动一位,然后将最高位清零。这个操作的目的是将所有页面的R位都减半,以便更好地反映页面的使用情况。 NUR算法的优点在于可以避免LRU算法的“抖动”现象,即频繁地置换页面。因为NUR算法考虑了页面的修改情况,所以可以更精确地判断哪些页面是最近没有使用过的,避免了一些误判。但是,NUR算法的缺点在于需要额外的硬件支持,即每个页面都需要两个位来记录其访问和修改情况。
相关问题

页面置换算法NUR命中率

NUR(Not Used Recently)算法是一种页面置换算法,它基于最近未使用(Not Used Recently)的页面置换思想。它是一种近似于最佳页面置换算法(OPT)的算法。 NUR算法维护一个优先级队列,将内存中的页面按照访问情况进行排序,其中被访问过的页面的优先级高于未被访问过的页面。当需要淘汰一个页面时,选择优先级最低的页面进行淘汰。 假设内存大小为M,NUR算法的命中率可以用下面的公式来计算: 命中率 = 1 - (a / b) 其中,a表示内存中被淘汰的页面数,b表示总的页面访问次数。 NUR算法的命中率与内存大小有关,当内存大小越大时,命中率也越高。此外,NUR算法还需要维护一个优先级队列,因此它的实现比较复杂。

最近未使用置换算法(NUR)

最近未使用置换算法(Not Used Recently,NUR)是一种操作系统内存管理中的页面置换算法。它是基于最近使用的时间来判断哪些页面被使用的较少,从而将这些页面置换出内存,以便为新的页面提供空间。 NUR算法维护一个二进制位R和一个时间戳位,每当一个页面被访问时,R位置为1,时间戳更新为当前时间。当需要置换页面时,算法选择最先满足以下条件的页面进行置换:R=0,时间戳最早。 NUR算法与FIFO算法和LRU算法相比具有更低的开销,但是由于它不是完全基于使用频率,所以可能会将某些经常使用的页面置换出内存。因此,NUR算法通常用于较小的内存系统或对性能要求不高的系统中。

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//1.存储管理。 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define INVALID -1 #define NULL 0 #define total_instruction 320 /*指令流长*/ #define total_vp 32 /*虚页长*/ #define clear_period 50 /*清0周期*/ typedef struct /*页面结构*/ { int pn; //页号 logic number int pfn; //页面框架号 physical frame number int counter; //计数器 int time; //时间 }pl_type; pl_type pl[total_vp]; /*页面线性结构---指令序列需要使用地址*/ typedef struct pfc_struct /*页面控制结构,调度算法的控制结构*/ { int pn; int pfn; struct pfc_struct *next; }pfc_type; pfc_type pfc[total_vp], *freepf_head, *busypf_head, *busypf_tail; int diseffect, a[total_instruction]; /* a[]为指令序列*/ int page[total_instruction], offset[total_instruction];/*地址信息*/ int initialize(int); int FIFO(int); int LRU(int); int LFU(int); int NUR(int); //not use recently int OPT(int); int main( ) { int s,i,j; srand(10*getpid()); /*由于每次运行时进程号不同,故可用来作为初始化随机数队列的“种子”*/ s=(float)319*rand( )/32767/32767/2+1; /*正态分布*/ for(i=0;i<total_instruction;i+=4) /*产生指令队列*/ { if(s<0||s>319) { printf("When i==%d,Error,s==%d\n",i,s); exit(0); } a[i]=s; /*任选一指令访问点m*/ a[i+1]=a[i]+1; /*顺序执行一条指令*/ a[i+2]=(float)a[i]*rand( )/32767/32767/2; /*执行前地址指令m*/ a[i+3]=a[i+2]+1; /*顺序执行一条指令*/ s=(float)(318-a[i+2])*rand( )/32767/32767/2+a[i+2]+2; if((a[i+2]>318)||(s>319)) printf("a[%d+2],a number which is :%d and s==%d\n",i,a[i+2],s); } for (i=0;i<total_instruction;i++) /*将指令序列变换成页地址流*/ { page[i]=a[i]/10; offset[i]=a[i]%10; } for(i=4;i<=32;i++) /*用户内存工作区从4个页面到32个页面*/ { printf("--%2d page frames ",i); FIFO(i); LRU(i); LFU(i); NUR(i); OPT(i); } return 0; } /*初始化相关数据结构 total_pf表示内存的块数 */ int initialize(int total_pf) { int i; diseffect=0; for(i=0;i<total_vp;i++) { pl[i].pfn=INVA

(1)通过随机数产生一个指令序列,共320条指令。其地址按下述原则生成: ①50%的指令是顺序执行的; ②25%的指令是均匀分布在前地址部分; ③25%的指令是均匀分布在后地址部分; 具体的实施方法是: ① 在[0,319]的指令地址之间随机选取一起点m; ② 顺序执行一条指令,即执行地址为m+1的指令; ③ 在前地址[0,m+1]中随机选取一条指令并执行,该指令的地址为m’; ④ 顺序执行一条指令,其地址为m’+1; ⑤ 在后地址[m’+2,319]中随机选取一条指令并执行; ⑥ 重复①-⑤,直到执行320次指令。 (2)将指令序列变换成页地址流,设: ①页面大小为1K; ②用户内存容量为4页到32页; ③用户虚存容量为32K。 在用户虚存中,按每页存放10条指令排列虚存地址,即320条指令在虚存中的存放方式为: 第0条—第9条指令为第0页(对应虚存地址为[0,9]); 第10条—第19条指令为第1页(对应虚存地址为[10,19]); 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 第310条—第319条指令为第31页(对应虚存地址为[310,319]); 按以上方式,用户指令可组成32页。 (3)计算并输出下述各种算法在不同内存容量下的命中率。 ①FIFO先进先出的页面淘汰算法 ②LRU最近最少使用页面淘汰算法 ③OPT最佳页面淘汰算法 ④LFU最不经常使用页面淘汰算法 ⑤NUR最近没有使用页面淘汰算法。 按上述要求编写C语言代码

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