页式存储管理(模拟操作系统)

操作系统实验3—实现请求页式存储管理模拟程序 操作系统实验3—实现请求页式存储管理模拟程序 文章目录操作系统实验3—实现请求页式存储管理模拟程序实验描述设计思路上机代码测试结果心得体会 实验描述 实验内容: 编写一个请求页式存储管理程序,模拟请求页式存储管理方式下的内存分配和页面置换。 实验目的: 内存管理是操作系统中的核心模块,能够合理利用内存,在很大程度上将影响到整个计算机系统的性能。内存的分配和回收与内存管理方式有关。本实验要求学生独立设计并实现请求页式存储管理方式下的内存分配与页面置换模拟程序,以加深对页面置换算法和请求页式存储管理方式的理解。 阅读详情

最近操作系统课程实践要求,我们模拟页式存储管理,起初自己很没有思路,但是在详细的画出整个的流程的时候自己还是发现了一些规律,并且发现可以数组和队列进行模拟,我在自己写程序的时候用的是数组模拟的,当然在程序中,也会有很多的数组表示各种要记录的东西,这就要求你对页式存储管理要相当的熟悉。

这里我简单的讲述一下其中需要模拟的相关信息

1)首先需要将逻辑地址转换为对应的页号以及页内位移(这里我默认页面大小是1024,页面数为5) 

例如:

830/1024=0......830

1234/1024=1......210

3333/1024=3......261

2456/1024=2......408

3500/1024=3......428

5678/1024=5......558

1245/1024=1......221

200/1024=0......200

4560/1024=4......464

1333/1024=1......309

上边的计算就是在记录每一个逻辑地址相对应的页面号以及页内位移。程序是采用输入逻辑地址,这就需要一个数组进行逻辑地址的记录,计算出的页号和页内位移需要两个数组进行记录。为了后边的编写程序时候方便,建议大家编程时将相关的变量名进行起名的时候尽量用其英文代替,这样在以后进行讲解的时候也帮助自己理解。

你还要判断你输入的逻辑地址是否越界,当你输入页面大小,以及页面数的时候就是确定了总的大小,如果逻辑地址超过了页面大小*页面数量就是代表越界。我在程序里边就是进行简单的打印越界信息,进行输出。(上边的5678就已经发生了越界 5678>5*1024)

在这里打印出页号,页内位移相关信息(是已经排除了越界的逻辑地址)

页号页内位移
0 830
1210
3261
2408
3428
1221
0200
4464
1309

以上表格显示就是最后打印出来的输入的逻辑地址对应的页号及页内位移。我是模拟页式存储管理,采用先进先出算法。

根据表格就可以得到访问序列就是0,1,3,2,3,1,0,4,1

根据所学的知识采用先进先出算法(FIFO)模拟替换情况

访问序列 0 1 3 2 3 1 0 4 1
物理块10002T22221T
物理块2 111110T00
物理块3  333334T4

表格中用大写字母T表示的就是进行了替换。

由此可以得知这次访问中淘汰的页面数是 0,1,3,2,缺页次数是7

最后计算出物理地址,物理地址的计算方法 块号*页面大小 + 页内位移 在程序中做了简单的处理,从开始就是第一个对应块号为0,第二个对应1,第三个对应2,第四个对应0,依次循环对应,便可以得知相应页面对应的块号,今儿计算出物理地址。

以下是我自己写的程序,实现这一具体的过程。但是经过测试有点缺陷,就是输入的前三个访问的逻辑地址不能有相同的页面号(三个页号全不相等)

package 页式管理存储;
import java.util.*;
public class Page_test {

	public static void main(String[] args) {
		
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		int pageNum,pageVolume;
		System.out.println("物理块数默认为3(从0起)");
		System.out.println("请输入页面数:");
		pageNum = sc.nextInt();
		System.out.println("请输入页的大小:");
		pageVolume = sc.nextInt();
		System.out.println("输入次数(大于三):");
		int processNum = sc.nextInt();
		System.out.println("请输入各个进程的逻辑地址:");
		int[] poistion = new int[processNum];
		for(int i=0;ivolume){
				re_count++;
				System.out.println("此处发生越界中断,越界中断的逻辑地址是:" + poistion[i] + "\t处理成功!!!");
	
			}
		}
		
		int[] blockNum = new int[poistion.length]; //记录页号
		int[] blockPoistion = new int[poistion.length]; //页内位移
		
		for(int i=0;ipageNum ||(blockNum[i]==pageNum && blockPoistion[i]>0)){
				continue;
			}
			System.out.println(blockNum[i] + "\t" + blockPoistion[i]);
		}
		
		//输出访问序列
		System.out.println("访问序列:");
		for(int i=0;ipageNum ||(blockNum[i]==pageNum && blockPoistion[i]>0)){
				continue;
			}
			System.out.print(blockNum[i] + " ");
		}
		
		System.out.println();
		//显示缺页次数,缺页序列,缺页率
		//程序中有三个物理块
		int[] physical_block = new int[3];
		boolean flag = false;
		//i控制物理块坐标,a控制循环次数
		for(int i=0,a=0;a<3;i++,a++){
			if(blockNum[i]>pageNum ||(blockNum[i]==pageNum && blockPoistion[i]>0)){
				//证明中断存在
				i++;
			}
			physical_block[a] = blockNum[i];
		}
		
		//用一个新的数组记录偏移地址
		int[] newPoistion_block = new int[blockNum.length-re_count];
		for(int i=0,a=0;apageNum ||(blockNum[i]==pageNum && blockPoistion[i]>0)){
				i++;
			}
			newPoistion_block[a] = blockPoistion[i];
		}
		//记录物理块地址
		int[] phy_poistion = new int[blockNum.length-re_count];
		int[] phy = {0,1,2};
		for(int i=0;i<3;i++){
			phy_poistion[i] = phy[i]*pageVolume + newPoistion_block[i];
		}
		//记录缺页的页面号
		int[] num = new int[20];
		for(int i=0;i<20;i++){
			num[i] = -1;
		}
		//用一个新的数组记录访问序列
		int[] newBlockNum = new int[blockNum.length-re_count];
		
		for(int i=0,a=0;apageNum ||(blockNum[i]==pageNum && blockPoistion[i]>0)){
				i++;
			}
			newBlockNum[a] = blockNum[i];
		}
		
		//计算物理地址
		for(int i=3,a=0;i


第一次写这么长的博客,希望对你有帮助,嘿嘿微笑

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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weixin_39921131的博客 1795

操作系统 请求分页式存储管理(FIFO、LRU)

操作系统 请求分页式存储管理 实验要求 通过编写分页式存储管理的模拟程序,加深对页式存储管理方式的理解,熟悉逻辑地址到物理地址的转换过程,掌握虚拟存储管理中的页面调度算法,认识分页式虚拟存储系统中缺页中断的处理过程。 实验内容 设计一个分页式虚拟存储系统,用程序模拟实现,假设页面大小为1K,每个进程分配三个块。 页面调度分别采用FIFO调度算法和LRU算法(堆栈法)。(选中页面直接交换。) 假设当前作业的页表如下: 假设逻辑指令格式为: 操作符 页号1 页内地址1 页号2 页内地址2 例如

oowadanoko的博客 7409

实验七:《操作系统》之存储管理

Part7. 存储管理 往期回顾: Part0. 实验环境 Part1-1.熟悉UKylin环境 Part1-2.熟悉UKylin环境 Part2.进程控制 Part3.进程通信 Part4.管道通信 Part5.避免死锁——银行家算法的实现 Part6. 进程调度算法的模拟实现 一、实验目的 通过编程模拟实现请求页式存储管理的几种常用页面置换算法,了解虚拟页式存储管理的特点,掌握请求页式存储管理中几种基本页面置换算法的基本思想和实现过程,并进行比较。 二、实验内容 1.(必做)设计一个虚拟存储区和内存

qq_41713240的博客 4269

操作系统——存储管理实验

计算机小白自制,关于操作系统的存储管理实验,实验涉及到五种算法实现,感兴趣可以进来看看,欢迎批评指正,谢谢大家

HELLO_CPY的博客 3338

模拟页式虚拟存储管理中硬件的地址转换与缺页中断_操作系统比现在物理内存增长到N个G还快吗?操作系统对内存管理...

简介内存是计算机中最重要的资源之一,通常情况下,物理内存无法容纳下所有的进程。虽然物理内存的增长现在达到了N个GB,但比物理内存增长还快的是程序,所以无论物理内存如何增长,都赶不上程序增长的速度,所以操作系统如何有效的管理内存便显得尤为重要。本文讲述操作系统对于内存的管理的过去和现在,以及一些页替换的算法的介绍。对于进程的简单介绍在开始之前,首先从操作系统的角度简单介绍一下进程。进程是占有资源的最...

weixin_39807067的博客 333
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coderlyf
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