动态分区算法：首次适应、循环适应、最佳与最坏策略

本次实验主要围绕操作系统中动态分区分配算法展开，包括首次适应算法（First Fit, FF）、循环首次适应算法、最佳适应算法（Best Fit, BF）和最坏适应算法（Worst Fit）。这些算法是动态分区管理的核心组成部分，旨在高效地管理和分配内存空间。 首先，动态分区的核心在于分区的数量和大小可以根据作业需求进行动态调整，避免了固定分区可能导致的内部碎片问题。在内存分配过程中，不同的算法有着各自的策略： - 首次适应算法（FF）倾向于优先使用低地址的空闲分区，这样可以保持高地址区域的大块空间，为后续可能需要大内存的作业预留空间。然而，这可能导致内存的不连续性。 - 循环首次适应算法则从上次分配后的位置开始搜索，这有助于减少查找时间，但同样可能导致低效率地利用大分区。 - 最佳适应算法（BF）确保每次分配给作业的是最小满足需求的空闲分区，这样可以最大限度地减少浪费，但可能会导致小分区较多，大分区不足的情况。 - 最坏适应算法（WF）则是选择最大空闲分区分配，虽然能保持大分区，但可能导致频繁的内存碎片。 实验的重点是理解这四种算法的工作原理以及它们在内存分配和回收过程中的应用。实验步骤包括定义用于表示分区的结构体，记录分区的编号、起始地址、剩余空间等信息，以及处理各种内存回收情况，如回收区与前后分区的边界关系。 通过实验，学生能够实际操作这些算法，加深对动态分区存储管理的理解，同时也能学习如何优化内存分配策略以提高系统性能。实验结果的记录和分析将有助于评估算法的效率和适用场景，为后续的优化或改进提供依据。