39、计算机体系结构中的栈机原理与实现

计算机体系结构中的栈机原理与实现

1. 栈机程序设计概述

栈机是计算机体系结构中的一种重要模型,其程序设计有着独特的方式。在栈机中,一元或二元指令不编码地址,编程时需采用后缀表示法。后缀表示法无需括号,每个符号会被翻译成一个 S - op。对于一元操作,从栈中弹出操作数,执行操作后将结果压回栈;对于二元操作,依次从栈中弹出两个操作数,执行操作后再将结果压回栈。

下面我们来详细介绍一个名为 Lgo 的程序,它模拟了操作系统的功能,同时也是栈机设计的一个示例。该程序的主要设计如下:

; Author: John Y. Hsu
; Date: Nov. 12, 1998
; Program design:
Program Lgo;
Declare global variables and local procedures;
Proc Load;
Proc Go;
Proc Svc;
Proc Ope;
Function StackOF;
Function StackUF;
Initialize RA;
Call Load;
{Load and initialize PC, FL, SF, SP.}
Initialize SR;
Call Go;
; End.

这个程序的主要功能是加载可执行文件到内存中,进行解释和执行。所有寄存器都被声明为内存中的全局变量。程序包含四个过程子程序(Load、Go、Svc、Ope)和两个函数子程序(StackOF、StackUF)。其中,StackOF 函数用于检查栈溢出,StackUF 函数用于检查栈下溢,每个函数返回一个布尔值(TRUE 或 FAL

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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