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本人是个新手，写下博客用于自我复习、自我总结。 本人编写算法水平不高，可能会有错误，仅供各位参考。
import java.util.Scanner;/** * @author zsx * @Date: 2020/6/8 * 说明：本次算法的编写不算成功，考虑到一个方面后，另一方面就又会出现漏洞。 * 而在这个不断修补的过程中，使得整体算法变得不够合理。 * 希望之后在编写程序时，能够考虑好每个方面。 * 虽然设计的不合理，但是四种页面置换算法也算是实现了。 * */public class PageReplace { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.println("请问您想为进程分配几个物理块（推荐 3或4）？"); int blockNum = sc.nextInt(); // 物理块数 int blockArr[] = new int[blockNum]; // 根据物理块数建立物理块数组 for (int k = 0; k < blockNum; k++) { // 初始化物理块数组 blockArr[k] = -1; // -1表示当前位置没有页面存放 } // 初始化页面号引用串 int arr[] = { 1, 2, 5, 7, 5, 7, 1, 4, 3, 5, 6, 4, 3, 2, 1, 5, 2 }; // 为最近最久未使用算法做准备 int time[] = new int[blockNum]; // 用数组来判断每个页面上次被调用的时间（即在物理块中的等待时长） // 初始化得到的结果举例： time{2,1,0} 意味着： // 物理块的 0号位已经过了2次操作未被调用 // 1号位已经过了1次操作未被调用 // 2号位已经过了0次操作未被调用，即刚被调用 // 因此如果之后该位置的页面被替换或者被调用，则将该页面下标位置的元素重置为0 // 然后 其他位置元素，自加一 // 而每次替换的页面都是这个值最大的位置上的页面 int timeIndex = 0; // 用于记录哪个页面被调用 // 为最少使用算法做准备 int arrNoRepeat[] = new int[arr.length]; // 首先对arr数组去重 int arrIndex = 0; // 记录arrNoRepeat中存放数据的个数 for(int b = 0; b < arr.length; b++){ if(arrIndex == 0){ // 只要arrNoRepeat数组为空，那就先把第一个值存入 arrNoRepeat[0] = arr[0]; arrIndex++; continue; } for(int c = 0; c < arrIndex ; c++){ if(arr[b] == arrNoRepeat[c]){ // 只要重复，就跳出循环 break; } if(c+1 == arrIndex){ // 遍历到arrNoRepeat最后一位仍没有重复，就把这个值存放进来 arrNoRepeat[c+1] = arr[b]; arrIndex++; break; } } } int time1[] = new int[arrIndex]; // 用来记录每个页面的使用次数，它和arrNoRepeat的页面号一一对应 for(int g = 0; g < arrIndex; g++){ // 初始化time1 time1[g] = 0; } System.out.println("物理块初始化过程："); /** * 功能：初始化物理块数组 因为物理块最开始必然是空的，因此必然会根据物理块大小先存放相应个数的页面 * （因为该部分每个算法都要做，放进算法中重复率太高，因此拿出来单独处理） * */ int position = blockNum; // 用于判断物理块什么时候第一次存满 for (int i = 0; i < arr.length; i++) { // 如果说物理块中已经没有空位置，就跳出循环，开始算法 if (blockArr[blockNum - 1] != -1) { break; } for (int j = 0; j < blockNum; j++) { // 只要物理块当前位置没存放页面，就立刻存放新页面 if (blockArr[j] == -1) { blockArr[j] = arr[i]; // 记录当前存放位置的下标，time就不自加这个位置，同时这个位置置0 timeIndex = j; time[j] = 0; // 判断当前页面在arrNoRepeat中的位置，让其访问次数+1 for(int d = 0; d < arrIndex; d++){ if(arr[i] == arrNoRepeat[d]){ //找到位置 time1[d]++; break; } } blockOutput(blockArr); break; } // 如果遇到了相同的页面，跳过当前页面，记录的编号要向后推移 if (blockArr[j] == arr[i]) { // position就是为了这种情况准备的，方便后续算法进行循环处理 position++; // 记录当前存放位置的下标，time就不自加这个位置，同时这个位置置0 timeIndex = j; time[j] = 0; // 判断当前页面在arrNoRepeat中的位置，让其访问次数+1 for(int d = 0; d < arrIndex; d++){ if(arr[i] == arrNoRepeat[d]){ //找到位置 time1[d]++; break; } } System.out.println("物理块无变化"); break; } } for (int m = 0; m < blockNum; m++) { if (m == timeIndex) { // 当前操作页面不加1 continue; } // 其他未操作页面，等待时长自加1 time[m]++; } } // 设立这些tranArr是为了避免blockArr数据被修改 int tranArr[] = new int[blockNum]; for(int a = 0; a < blockNum; a++){ tranArr[a] = blockArr[a]; } System.out.println(""); System.out.println("物理块初始化的结果："); blockOutput(blockArr); System.out.println("最佳置换算法："); Optimal(arr, tranArr, blockNum, position); // 最佳置换算法 int tranArr1[] = new int[blockNum]; for(int a = 0; a < blockNum; a++){ tranArr1[a] = blockArr[a]; } System.out.println(""); System.out.println("物理块初始化的结果："); blockOutput(blockArr); System.out.println("先进先出算法："); FIFO(arr, tranArr1, blockNum, position); // 先进先出算法 int tranArr2[] = new int[blockNum]; for(int a = 0; a < blockNum; a++){ tranArr2[a] = blockArr[a]; } System.out.println(""); System.out.println("物理块初始化的结果："); blockOutput(blockArr); System.out.println("最近最久未使用算法："); LRU(arr, tranArr2, blockNum, position, time); // 最近最久未使用算法 int tranArr3[] = new int[blockNum]; for(int a = 0; a < blockNum; a++){ tranArr3[a] = blockArr[a]; } System.out.println(""); System.out.println("物理块初始化的结果："); blockOutput(blockArr); System.out.println("最少使用算法："); LFU(arr, tranArr3, blockNum, position, arrNoRepeat, arrIndex, time1); // 最少使用算法 } /** * 最佳置换算法：所选择的被淘汰页面是以后永不使用或最长时间不再被访问的页面 * 相关参数： * arr：存放页面号的待处理原数组 * blockArr: 物理块中存放页面号的数组 * blockNum: 记录物理块大小 * position: 记录算法中循环的起始位置 * */ public static void Optimal(int arr[], int blockArr[], int blockNum, int position) { int index = 0; // 用于记录应该被淘汰页面的下标 int judge = 0; // 用于记录页面在以后没被访问的最长时间 int pageExist = 0; // 用于判断页面是否存在于物理块数组中 // 请求调入页面次数，用于判断缺页率（初始值一定是物理块大小次） int requestReplace = blockNum; for (int i = position; i < arr.length; i++) { // 拿到新页面，首先判断，它是否是物理块中已经存在的页面 for (int j = 0; j < blockNum; j++) { // 如果当前页面存在于物理块中，就去判断下一个页面 if (arr[i] == blockArr[j]) { System.out.println("物理块无变化"); break; } if (judge == arr.length - 1) { // 如果找到了以后永不使用的页面，就不再判断物理块中其他页面 // 因为如果需要淘汰页面，就淘汰这个永不使用的页面即可 } else { // 找出物理块数组中最应该被替换的页面 for (int k = i + 1; k < arr.length; k++) { // 寻找最长时间不被访问的页面 if (blockArr[j] == arr[k]) { if (k > judge) { //如果当前页面比上一个页面以后未被使用的时间长 index = j; // 暂且认为当前页面是被淘汰页面，记录它的下标 judge = k; // 更改数值，去和下个满足条件的页面判断 break; } else { // 如果当前页面没有上一个页面以后未被使用的时间长，就退出循环 break; } } // 如果遍历到原数组的尾部 也没再找到一个和当前页面相同的页面 // 那么这个页面肯定是 以后永不使用的页面 if (k == arr.length - 1) { index = j; // 记录它的下标 judge = k; // 记录它的最值，且当前这个值一定是arr.length-1 break; } } } pageExist++; // 当pageExist的大小变成了物理块大小，意味着当前页面不在物理块中，需要替换掉不满足最佳置换的页面 if (pageExist == blockNum) { // 通过上面得到的index下标，替换这个需要被淘汰的页面 blockArr[index] = arr[i]; // 请求调入页面次数加1 requestReplace++; blockOutput(blockArr); } } index = 0; // 归零初始化 judge = 0; // 归零初始化 pageExist = 0; // 归零初始化 } pageMissingRate(requestReplace, arr); // 计算缺页率 } /** * 先进先出算法：总是淘汰最先进入内存的页面 * 相关参数： * arr：存放页面号的待处理原数组 * blockArr: 物理块中存放页面号的数组 * blockNum: 记录物理块大小 * position: 记录算法中循环的起始位置 * */ public static void FIFO(int arr[], int blockArr[], int blockNum, int position) { int index = 0; // 用于记录应该被淘汰页面的下标（相当于指针） int pageExist = 0; // 用于判断页面是否存在于物理块数组中 // 请求调入页面次数，用于判断缺页率 int requestReplace = blockNum; for (int i = position; i < arr.length; i++) { // 拿到新页面，首先判断，它是否是物理块中已经存在的页面 for (int j = 0; j < blockNum; j++) { // 如果当前页面存在于物理块中，就去判断下一个页面 if (arr[i] == blockArr[j]) { System.out.println("物理块无变化"); break; } pageExist++; // 当pageExist的大小变成了物理块大小，意味着当前页面不在物理块中，需要替换掉不满足先进先出的页面 if (pageExist == blockNum) { // 通过上面得到的index下标，替换这个需要被淘汰的页面 blockArr[index] = arr[i]; // 请求调入页面次数加1 requestReplace++; // 指针后移 index++; blockOutput(blockArr); } } if (index == blockNum) { // 如果到了物理块尾部，就回到物理块头部 index = 0; } pageExist = 0; // 归零初始化 } pageMissingRate(requestReplace, arr); // 计算缺页率 } /** * 最近最久未使用算法：总是淘汰最近最久未使用的页面 * 相关参数： * arr：存放页面号的待处理原数组 * blockArr: 物理块中存放页面号的数组 * blockNum: 记录物理块大小 * position: 记录算法中循环的起始位置 * time: 物理块中各页面距上一次被调用的时长 * */ public static void LRU(int arr[], int blockArr[], int blockNum, int position, int time[]) { int index = 0; // 用于记录被淘汰页面的下标 int pageExist = 0; // 用于判断页面是否存在于物理块数组中 int best = 0; // 用于记录changeArr方法的返回值 // 请求调入页面次数，用于判断缺页率 int requestReplace = blockNum; for (int i = position; i < arr.length; i++) { // 拿到新页面，首先判断，它是否是物理块中已经存在的页面 for (int j = 0; j < blockNum; j++) { // 如果当前页面存在于物理块中，就去判断下一个页面 if (arr[i] == blockArr[j]) { // 这个位置的页面被调用过，因此重新置0，同时记录下标index，让除了这个下标的其他位置等待时长加1 index = j; time[index] = 0; System.out.println("物理块无变化"); break; } pageExist++; // 当pageExist的大小变成了物理块大小，意味着当前页面不在物理块中，需要替换掉不满足最近最久未使用的页面 if (pageExist == blockNum) { // 拿到物理块数组中，最近最久未被使用的页面的下标（即等待时间最长的） best = changeArr(time); // 将这个页面淘汰 blockArr[best] = arr[i]; // 记录这个淘汰页面的下标，当前新页面重新置0，其他页面等待时长加1 index = best; time[index] = 0; // 请求调入页面次数加1 requestReplace++; blockOutput(blockArr); } } for (int m = 0; m < blockNum; m++) { if (m == index) { // 当前操作页面不加一 continue; } // 其他未操作页面，等待时长自加1 time[m]++; } index = 0; // 归零初始化 pageExist = 0; // 归零初始化 } pageMissingRate(requestReplace, arr); // 计算缺页率 } /** * 功能：返回最近最久未使用算法中time数组最近最久未使用页面的下标 * */ public static int changeArr(int time[]) { int index = 0; // 记录返回页面的下标 int best = -1; // 记录最大值变化情况 for (int i = 0; i < time.length; i++) { if (time[i] > best) { best = time[i]; index = i; } } return index; } /** * 最少使用算法：总是淘汰在最近时期使用最少的页面作为淘汰页 * 相关参数： * arr：存放页面号的待处理原数组 * blockArr: 物理块中存放页面号的数组 * blockNum: 记录物理块大小 * position: 记录算法中循环的起始位置 * arrNoRepeat: 存放每个页面的页面号 * arrIndex: 记录time数组的大小 * time: 记录每个页面的使用次数 * */ public static void LFU(int arr[], int blockArr[], int blockNum, int position, int arrNoRepeat[], int arrIndex, int time[]) { int pageExist = 0; // 用于判断页面是否存在于物理块数组中 int visitLess = 100; // 记录访问次数最小值 int index = 0; // 记录被淘汰页面的下标 // 请求调入页面次数，用于判断缺页率 int requestReplace = blockNum; for (int i = position; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j < blockNum; j++) { // 如果当前页面存在于物理块中，就去判断下一个页面 if (arr[i] == blockArr[j]) { // 判断当前页面在arrNoRepeat中的位置，让其访问次数+1 for(int d = 0; d < arrIndex; d++){ if(arr[i] == arrNoRepeat[d]){ //找到位置 time[d]++; break; } } System.out.println("物理块无变化"); break; } pageExist++; // 当pageExist的大小变成了物理块大小，意味着当前页面不在物理块中，需要替换掉不满足最少使用的页面 if (pageExist == blockNum) { // 判断现在存在于物理块中的页面，哪个访问次数最少 for(int k = 0; k < blockNum; k++){ for(int m = 0 ; m < arrIndex; m++){ if(blockArr[k] == arrNoRepeat[m]){ // 找到 if(time[m] < visitLess){ index = k; visitLess = time[m]; break; } } } } visitLess = 100; // 初始化 requestReplace++; // 将这个页面淘汰 blockArr[index] = arr[i]; // 判断当前页面在arrNoRepeat中的位置，让其访问次数+1 for(int d = 0; d < arrIndex; d++){ if(arr[i] == arrNoRepeat[d]){ //找到位置 time[d]++; break; } } blockOutput(blockArr); } } pageExist = 0; // 归零初始化 } pageMissingRate(requestReplace, arr); // 计算缺页率 } /** * 功能：输出物理块数组情况 * */ public static void blockOutput(int blockArr[]) { System.out.print("当前物理块中的页面号："); for (int i = 0; i < blockArr.length; i++) { System.out.print(blockArr[i] + " "); } System.out.println(""); } /** * 功能：缺页率的计算，缺页率 = 请求调入的次数 / 页面总数 * */ public static void pageMissingRate(int num, int arr[]) { System.out.print("该算法总共缺页" + num + "次，缺页率为" + (num / (double) arr.length)); System.out.println(""); }} 转载地址：http://nlyki.baihongyu.com/