[操作系统]页面置换算法(最佳置换算法)(C语言实现) (编码水平较菜,写博客也只是为了个人知识的总结和督促自己学习,如果有错误,希望可以指出) 1.页面置换算法: 在地址映射过程中,若在页面中发现所要访问的页面不在内存中,则产生缺页中断.当发生缺页中断时,如果操作系统内存中没有空闲页面,则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. 一个好的页面置换算法,应具有较低的页面更换频率.从理论上讲,应该保留最近重复访问的页面,

页面置换产生的原因是:分页请求式存储管理(它是实现虚拟存储管理的方法之一,其中一个特性是多次性-->多次将页面换入或换出内存) 效果最好的页面置换算法:最佳置换算法 比较常用的页面置换算法有:FIFO置换算法.LRU置换算法.LFU置换算法 最佳置换算法:不可能实现-->是衡量其他置换算法的方法. FIFO置换算法:先进先出置换算法,淘汰最先进入内存的页面,即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰.(实现简单) LRU置换算法:最近最久未使用置换算法,该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一

1.前言 缓冲池是数据库最终的概念,数据库可以将一部分数据页放在内存中形成缓冲池,当需要一个数据页时,首先检查内存中的缓冲池是否有这个页面,如果有则直接命中返回,没有则从磁盘中读取这一页,然后缓存到内存并返回. 但是内存的价值较高,一般来说服务器的内存总是小于磁盘大小的,而且内存不能完全分配给数据库作为缓冲池.这就意味着数据库基本上无法将所有的数据都缓冲到内存中. 当缓冲池满后,如果还有新的页面要被缓冲到池中,就要设计一种页面置换的算法,将一个旧的页面替换成新的页面. 一般来说我们熟悉的算法有下

本課主題 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法實現解密 引言 作业调度的划分算法以及 Task 的最佳位置的算法,因为 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心,这也是关系到整个作业有集群中该怎么运行:其次就是数据本地性,Spark 一舨的代码都是链式表达的,这就让一个任务什么时候划分成 Stage,在大数据世界要追求最大化的数据本地性,所有最大化的数据本地性就是在数据计算的时候,数据就在内存中.最后就是 Spark 的实现算法时候的略的怎么样.希望这篇文章能

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; /*定义内存的大小为100*/ #define MEMSIZE 100 /*如果小于此值,将不再分割内存*/ #define MINSIZE 2 /*内存分区空间表结构*/ typedef struct _MemoryInfomation { /*起始地址*/ int start; /*大小*/ int Size; /*状态 F:空闲(Free) U:占用(Used) E 结束(End)*/ char s

本课主题 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法实现解密 引言 作业调度的划分算法以及 Task 的最佳计算位置的算法,因为 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心,这也是关系到整个作业有集群中该怎么运行:其次就是数据本地性,Spark 一般的代码都是链式表达的,这就让一个任务什么时候划分成 Stage,在大数据世界要追求最大化的数据本地性,所有最大化的数据本地性就是在数据计算的时候,数据就在内存中.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 Stage 的具

编辑距离 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大.例如将kitten一字转成sitting:sitten (k→s)sittin (e→i)sitting (→g)俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 应用 最小编辑距离通常作为一种相似度计算函数被用

#pragma once //GYDevillersTriangle.h /* 快速检测空间三角形相交算法的代码实现(Devillers & Guigue算法) 博客原地址:http://blog.csdn.net/fourierfeng/article/details/11969915# Devillers & Guigue算法(简称Devillers 算法) 通过三角形各顶点构成的行列式正负的几何意义来判断三角形中点.线.面之间的相对位置关系, 从而判断两三角形是否相交.其基本原理如下

1     AES算法 1.1    算法描述 1.1.1      设计思想 Rijndael密码的设计力求满足以下3条标准: ① 抵抗所有已知的攻击. ② 在多个平台上速度快,编码紧凑. ③ 设计简单. 当前的大多数分组密码,其轮函数是Feistel结构. Rijndael没有这种结构. Rijndael轮函数是由3个不同的可逆均匀变换 1.1.2      密码说明 严格地说,AES和Rijndael加密法并不完全一样(虽然在实际应用中二者可以互换),因为Rijndael加密法可以支持更大

概念 加密领域主要有国际算法和国密算法两种体系.国密算法是国家密码局认定的国产密码算法.国际算法是由美国安全局发布的算法.由于国密算法安全性高等一系列原因.国内的银行和支付机构都推荐使用国密算法. 从上图可知,对称加密算法在算法体系里占了半壁江山.因为国际和国密算法的过程差异并不大.只是应用的数学公式和秘钥位数不同.DES在里面算是基础,所以今天主要介绍一下DES的原理. 原理 密码 咱们从加密的原理说起.举个最简单的加密: 我有一段明文:520 我的秘钥是:221 我的加密算法是:加法 加密后

最小支撑树树--Prim算法,基于优先队列的Prim算法,Kruskal算法,Boruvka算法,“等价类”UnionFind 最小支撑树树 前几节中介绍的算法都是针对无权图的,本节将介绍带权图的最小支撑树(minimum spanning tree)算法.给定一个无向图G,并且它的每条边均权值,则MST是一个包括G的所有顶点及边的子集的图,这个子集保证图是连通的,并且子集中所有边的权值之和为所有子集中最小的. 本节中介绍三种算法求解图的最小生成树:Prim算法.Kruskal算法和Boruvk

人工智能分为强人工,弱人工. 弱人工智能就包括我们常用的语音识别,图像识别等,或者为了某一个固定目标实现的人工算法,如:下围棋,游戏的AI,聊天机器人,阿尔法狗等. 强人工智能目前只是一个幻想,就是自主意识,具有自我成长.创造力的AI.如妇联2里的奥创,各种电影都有这个概念了. 我希望不久的将来能目睹这一奇迹. 不积跬步无以至千里. 先从基础讲起. 目前比较先进的算法理论据我所知应该分成3大类 1,神经网络 2,遗传算法 3,隐马尔柯夫链 这篇的主题是神经网路,其他两种我以后可能会写出来(可能!

1.Dijkstra算法 求一个顶点到其它所有顶点的最短路径,是一种按路径长度递增的次序产生最短路径的算法. 算法思想: 按路径长度递增次序产生算法: 把顶点集合V分成两组: (1)S:已求出的顶点的集合(初始时只含有源点V0) (2)V-S=T:尚未确定的顶点集合 将T中顶点按递增的次序加入到S中,保证: (1)从源点V0到S中其他各顶点的长度都不大于从V0到T中任何顶点的最短路径长度 (2)每个顶点对应一个距离值 S中顶点:从V0到此顶点的长度 T中顶点:从V0到此顶点的只包括S中顶点作中间

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa

据 Drew 所知最短路经算法现在重要的应用有计算机网络路由算法,机器人探路,交通路线导航,人工智能,游戏设计等等.美国火星探测器核心的寻路算法就是采用的D*(D Star)算法. 最短路经计算分静态最短路计算和动态最短路计算. 静态路径最短路径算法是外界环境不变,计算最短路径.主要有Dijkstra算法,A*(A Star)算法. 动态路径最短路是外界环境不断发生变化,即不能计算预测的情况下计算最短路.如在游戏中敌人或障碍物不断移动的情况下.典型的有D*算法  Dijkstra算法求最短路径:

编者按:这篇文章来自简书的一个位博主Jeffbond,读了好几遍,翻译的质量比较高,原文链接:分布式一致性算法:Raft 算法(Raft 论文翻译),版权一切归原译者. 同时,第6部分的集群成员变更读起来还不是很流畅,需要了解这一部分的童鞋可以找下其他的文章看一下. 另外,在转载文章的结尾,我贴了一些Raft算法的相关博文,在以下是转载原文: Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻

K-means聚类算法 K-means聚类算法也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却不一般. 聚类属于无监督学习.在聚类问题中,给我们的训练样本是,每个,没有了y. K-means算法是将样本聚类成k个簇(cluster),具体算法描述如下: 1. 随机选取k个聚类质心点(cluster centroids)为. 2. 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例i,计算其应该属于的类 对于每一个类j,重新计算该类的质心 } K是我们事先给定的聚类数,代表样例i与k个类中距离最近的那个类

伙伴算法: 1.将空闲页面分为m个组,第1组存储2^0个单位的内存块,,第2组存储2^1个单位的内存块,第3组存储2^2个单位的内存块,第4组存储2^3个单位的内存块,以此类推.直到m组. 2.每个组是一个链表,用于连接同等大小的内存块. 3.伙伴块的大小是相等的,并且第1块和第2块是伙伴,第三块和第四块是伙伴.以此类推. 伙伴算法分配内存: 若申请的内存大小为n则将n向上取整为2的幂,设次数为s,则需要分配s大小的内存块,定位到相应数组, 1.如果该数组有剩余内存块,则分配出去. 2.若没有剩

目录 前言 简单介绍 简述 Hash 冲突 离散化 基本结构 普通 Hash 简述 例题 字符串 Hash 简单介绍 核心思想 基本运算 二维字符串 Hash 例题 兔子与兔子 回文子串的最大长度 后缀数组 Manacher 算法 背景 算法过程分析 代码实现 算法复杂度分析 例题 例题一 例题二 结语 前言 虽然标题是 Hash ,但本篇文章不会仅仅注重于 Hash 算法. 要求读者的是掌握 Hash 的思想以及简单应用,同时牢固掌握字符串 Hash . 同时本篇文章也简单讲述了离散化和Man

前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值,是上一篇文章微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)的一个总结,上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表,利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测,并且相应形成了折线预测图和模型依赖属性,有兴趣的同学可以点击查看,但是上篇文章的能给出的只是一个描述趋势的折线图,从图中我们能分析出的知识也只能通过语言描述,而这里面缺少更确切的数据支撑,作为一个凡事以数据说话的年代显然这是不够的,本篇我们将根据上一篇的预