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页面置换算法---最佳置换算法(OPT)

页面置换算法---最佳置换算法(OPT)

作者: sea_baby | 来源:发表于2016-09-17 01:06 被阅读0次

    最佳置换算法(OPT)

    什么是OPT

    最佳置换算法,其所选择的被淘汰的页面将是以后永不使用的,或是在最长(未来)时间内不再被访问的页面。采用最佳置换算法通常可保证最低的缺页率。但是人们目前还无法与之,一个进程在内存的若干个页面中,哪一个页面是未来最长时间内不再被访问的,因而该算法是无法实现的,但是可以利用该算法取评价其他的算法。

    算法思想

    举例如下:

    我们将页面队列存在一个Vector动态数组中。我们可以从图中得知:当发生页面置换时,就要寻找在未来最长时间内不再被访问的页面,将其置换出去,比如当内存中存在的页面为 7、0、1,且要访问页面2时,此时我们要寻找页面队列中将要访问到的页面2以后的页面队列(0、3、0、4、2、3、0、3、2、1、2、0、1、7、0、1)中,页面7、0、1哪个最久未被访问到,即寻找页面7、0、1在以后的队列中第一次出现的这三个页面的下标值最大的那一个。因为页面7在后面的页面队列中再次被访问到是数组中下标为17的地方,页面0再次被访问到是数组下标为4的地方,页面1再次被访问的是数组中下标为13,所以页面7是未来最久才被访问的页面,所以将页面7置换出去,将页面2调入内存中。

    具体算法:
    每个页面都有两个属性,一个是页面号id,一个是时间参数count(此属性在LRU中才会用到)

    //pageId 要调入内存的页面号
    //currentPoint 记录当前将要调入内存中页面所在页面队列中的下标号
    void OPT::replace(int pageId, int currentPoint)
    {
        //cur为内存块下标,searchCounter纪录是否内存块搜索完毕
        //循环爆出最长为使用的页面
        int max = 0, perCount, outPageId = -1, cur = 0;
        int search_count[PRO_MEMORY];
    
        for (int i = 0; i < PRO_MEMORY; i++)
        {
        //比如,从页面2后面的页面开始扫描记录页面7、0、1再次被访问的数组的下标号
            for (int j = currentPoint + 1; j < length; j++)
            {
                if (pages_OPT[i].getId() == usePageNumList_OPT[j])
                {
                    search_count[i] = j;
                    break;
                }
            }
            if (search_count[i] == 0)
            {
                search_count[i] = length;
            }
        }
        //以上面内存中存在的是页面7、0、1为例。寻找页面7、0、1再次被访问的下标号最大的    //哪个页面
        for (int k = 0; k < PRO_MEMORY; ++k)
        {
            perCount = search_count[k];
            if (max < perCount)
            {
                max = perCount;
                cur = k;
            }
        }
    
        outPageId = pages_OPT[cur].getId();
    
        pages_OPT[cur].setId(pageId);
        cout << "页号ID:" << pageId << "正在放入内存,页号ID:" << outPageId << "被替换出去" << endl;
        ofs_OPT << "页号ID:" << pageId << "正在放入内存,页号ID:" << outPageId << "被替换出去\n";
    }
    
    

    运行结果截图:


    源代码工程下载(包含FIFO和LRU)

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