考虑下述页面走向: 1,2,3,4,2,1,5,6,2,1,2,3,7,6,3,2,1,2,3,6 当内存块数量分别为3时,试问FIFO.LRU.OPT这三种置换算法的缺页次数各是多少? 答:缺页定义为所有内存块最初都是空的,所以第一次用到的页面都产生一次缺页. FIFO法: 因为FIFO表示先进先出,它们的执行流程是这样的,如果该值在内存块中,则内存块的值不变:如果该值不在内存块,则将该值放入出栈口地址.当内存块数量为3时,FIFO的演示图如下图所示,其中蓝色标记表示将被替换的单元(也即出栈口

FIFO.LRU.OPT这三种置换算法的缺页次数 转载  由于要考计算机四级网络,这里遇到了问题,就搜了一些资料来解疑. 考虑下述页面走向: 1,2,3,4,2,1,5,6,2,1,2,3,7,6,3,2,1,2,3,6 当内存块数量分别为3时,试问FIFO.LRU.OPT这三种置换算法的缺页次数各是多少? 答:缺页定义为所有内存块最初都是空的,所以第一次用到的页面都产生一次缺页. 当内存块数量为3时: 发生缺页中断的次数为16. 在FIFO算法中,先进入内存的页面被先换出.当页6要调入时,内存

缺页中断(英语:Page fault,又名硬错误.硬中断.分页错误.寻页缺失.缺页中断.页故障等)指的是当软件试图访问已映射在虚拟地址空间中,但是目前并未被加载在物理内存中的一个分页时,由中央处理器的内存管理单元所发出的中断. 通常情况下,用于处理此中断的程序是操作系统的一部分.如果操作系统判断此次访问是有效的,那么操作系统会尝试将相关的分页从硬盘上的虚拟内存文件中调入内存.而如果访问是不被允许的,那么操作系统通常会结束相关的进程. 虽然其名为“页缺失”错误,但实际上这并不一定是一种错误.而且这

1 如何评价.分析一个排序算法? 很多语言.数据库都已经封装了关于排序算法的实现代码.所以我们学习排序算法目的更多的不是为了去实现这些代码,而是灵活的应用这些算法和解决更为复杂的问题,所以更重要的是学会如何评价.分析一个排序算法并在合适的场景下正确使用. 分析一个排序算法,主要从以下3个方面入手: 1.1 排序算法的执行效率 1)最好情况.最坏情况和平均情况时间复杂度 待排序数据的有序度对排序算法的执行效率有很大影响,所以分析时要区分这三种时间复杂度.除了时间复杂度分析,还要知道最好.最坏情况复

目录 基于C#程序设计语言的三种组合算法 1. 总体思路 1.1 前言 1.2 算法思路 1.3 算法需要注意的点 2. 三种组合算法 2.1 普通组合算法 2.2 与自身进行组合的组合算法 2.3 组合元素进行过分组限制的组合算法 3. 请使用循环替代递归 基于C#程序设计语言的三种组合算法 1. 总体思路 1.1 前言 最近有个项目要求对多种材料进行装箱,我需要给出装箱的可能,这些材料进行过分组,每组中大致选取2-3个材料进行装箱.由于无法得知箱子大小(无法对组合数的m进行限制),材料会扩充

三种Hash算法对比以及秒传原理 CRC (32/64)   MD5  Sha1 分5个点来说 1.校验值长度 2.校验值类别 3.安全级别 4.应用场景 1).校验值长度 CRC(32/64) 分别是4个字节和8个字节 MD5 16字节 所以长度为108位 sha1 20字节  160位长度 2)校验值类别 一般把CRC叫做校验码 md5和sha1叫做hash值或者散列值,从这里大概可以看出用处不同 3)安全级别 CRC<MD5<Sha1(当然sha1上面还有sha256或者sha512)

ks17:algorithm apple$ cat btree_test.c ///*************************************************************** /// @Filename: btree_test.c /// @Brief: 尝试构建b树,并使用三种遍历算法对树进行遍历 /// /// /// @notice: 在函数里面申请空间给指针,是不能返回的,必须包装一层,赋值给指针的指针方式,否则函数返回后赋值结果是NULL /// @

FIFO算法 FIFO 算法是一种比较容易实现的算法.它的思想是先进先出(FIFO,队列),这是最简单.最公平的一种思想,即如果一个数据是最先进入的,那么可以认为在将来它被访问的可能性很小.空间满的时候,最先进入的数据会被最早置换(淘汰)掉. FIFO 算法的描述:设计一种缓存结构,该结构在构造时确定大小,假设大小为 K,并有两个功能: set(key,value):将记录(key,value)插入该结构.当缓存满时,将最先进入缓存的数据置换掉. get(key):返回key对应的value值.

JVM垃圾收集算法的具体实现有很多种,本文只是介绍实现这些垃圾收集算法的三种思想和发展过程.所有的垃圾收集算法的具体实现都是遵循这三种算法思想而实现的. 1.标记-清除算法 标记-清除(Mark-Sweep)算法是最基础的垃圾收集算法.正如其名字描述的那样,该算法分为两个阶段:"标记"和"清除".首先标记出所有可以被回收的对象,然后经过一轮垃圾回收将所有被标记的对象的内存空间释放,即清除可被回收的对象.标记-清除算法的执行过程如下图所示: 该算法的优点是逻辑简单,最

提到缓存,有两点是必须要考虑的:(1)缓存数据和目标数据的一致性问题.(2)缓存的过期策略(机制).     其中,缓存的过期策略涉及淘汰算法.常用的淘汰算法有下面几种:(1)FIFO:First In First Out,先进先出(2)LRU:Least Recently Used,最近最少使用(3)LFU:Least Frequently Used,最不经常使用      注意LRU和LFU的区别.LFU算法是根据在一段时间里数据项被使用的次数选择出最少使用的数据项,即根据使用次数的差异来决

设计和实现一个  LRU(最近最少使用)缓存 数据结构,使它应该支持以下操作: get 和 put .get(key) - 如果密钥存在于缓存中,则获取密钥的值(总是正数),否则返回 -1.put(key, value) - 如果密钥不存在,请设置或插入值.当缓存达到其容量时,它应该在插入新项目之前使最近最少使用的项目作废.后续:你是否可以在 O(1) 时间复杂度中进行两种操作?案例:LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 容量 */ );cache.put(1,

最近在学习python,用python实现几个简单的排序算法,一方面巩固一下数据结构的知识,另一方面加深一下python的简单语法. 冒泡排序算法的思路是对任意两个相邻的数据进行比较,每次将最小和最大的数据都放在数组头和尾的位置,每次比较完成后除去头.尾的数据,进行比较.python源码如下: def bubble_sort( ): str_array = raw_input("Input your numbers:") array = list(str_array) l = len(

最小二乘线性回归,感知机,逻辑回归的比较:   最小二乘线性回归 Least Squares Linear Regression 感知机 Perceptron 二分类逻辑回归 Binary Logistic Regression 多分类逻辑回归 Multinomial Logistic Regression 特征x x=([x1,x2,...,xn,1])T 权重w w=([w1,w2,...,wn,b])T 目标y 实数(负无穷大到正无穷大) 两个类别 1,-1 两个类别 0,1 多个类别 c

$array = array(2,3,5,6,9,8,1); //冒泡排序思想,前后元素比较 function sort_bulldle($array){ $num = count($array); for($i=0; $i<$num; $i++){ $tmp = $array[$i]; for ($j=$i-1; $j>=0; $j--) { if ($tmp < $array[$j]) { $arr[$j+1] = $arr[$j]; $arr[$j] = $tmp; } else

平时项目中有时需要用到在字符串中搜索两个或更多的关键字的情景.例如:将字符串"ab|cd#ef|"按竖线或者井号做分隔 如果是大项目,一般会采用正则表达式做处理.但有时写个小程序,不想因此引进一个正则库,所以我自己写了一个支持多关键字版本的字符串查找函数strstrs 函数说明: #include <stdio.h> #include <windows.h> #ifndef IN #define IN #endif //函数说明:在字符串中搜索指定的关键字,支持

//删除线性表中不为x的元素. void delete_list(Sqlist &L,int x){ ; ;i < L.length;i++){ if(L.data[i] != x){ L.data[k] = L.data[i]; k++; } } L.length = k; } //先统计不为x的个数,然后将线性表中不为x的数据向前移动K个. void delete_list(Sqlist &L,int x){ ,i=; while(i < L.length){ if(L.d

1. <?php /** * 快速排序不费空间也节省时间 */ $arr=array(5,1,8,2,6,4,9,3,7); // $arr=array(1,2,3,4,5,6,7,8,9); // $arr=array(9,8,7,6,5,4,3,2,1); // $arr=array(1,5,9,7,6,4); function fast($arr) { //统计数组长度 $length=count($arr); //定义两个空数组 $left=array(); $right=array()

页置换算法FIFO.LRU.OPT 为什么需要页置换 在地址映射过程中,若在页面中发现所要访问的页面不再内存中,则产生缺页中断.当发生缺页中断时操作系统必须在内存选择一个页面将其移出内存,以便为即将调入的页面让出空间.而用来选择淘汰哪一页的规则叫做页面置换算法 实力(实例) 考虑下述页面走向: 1,2,3,4,2,1,5,6,2,1,2,3,7,6,3,2,1,2,3,6 当内存块数量分别为3时,试问FIFO.LRU.OPT这三种置换算法的缺页次数各是多少? 假设:缺页定义为所有内存块最初都是空

选择调出页面的算法就称为页面置换算法.好的页面置换算法应有较低的页面更换频率,也就是说,应将以后不会再访问或者以后较长时间内不会再访问的页面先调出. 常见的置换算法有以下四种(以下来自操作系统课本). 1. 最佳置换算法(OPT) 最佳(Optimal, OPT)置换算法所选择的被淘汰页面将是以后永不使用的,或者是在最长时间内不再被访问的页面,这样可以保证获得最低的缺页率.但由于人们目前无法预知进程在内存下的若千页面中哪个是未来最长时间内不再被访问的,因而该算法无法实现. 最佳置换算法可以用来评

缓存失效策略(FIFO .LRU.LFU三种算法的区别) 当缓存需要被清理时(比如空间占用已经接近临界值了),需要使用某种淘汰算法来决定清理掉哪些数据.常用的淘汰算法有下面几种: FIFO:First In First Out,先进先出.判断被存储的时间,离目前最远的数据优先被淘汰. LRU:Least Recently Used,最近最少使用.判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰. LFU:Least Frequently Used,最不经常使用.在一段时间内,数据被使用次数最少的,