97、Ext2与Ext3文件系统深度解析

Ext2与Ext3文件系统深度解析

数据块释放

当进程删除文件或将其截断为0长度时,需要回收该文件占用的所有数据块。这一操作由 ext2_truncate() 函数完成,该函数以文件的inode对象地址作为参数。其主要工作是扫描磁盘inode的 i_block 数组,定位所有数据块以及用于间接寻址的块,然后通过多次调用 ext2_free_blocks() 来释放这些块。

ext2_free_blocks() 函数用于释放一个或多个相邻的数据块。除了在 ext2_truncate() 中被调用外,它主要在丢弃文件的预分配块时被调用。该函数有以下参数:
- inode :描述文件的inode对象的地址。
- block :要释放的第一个块的逻辑块号。
- count :要释放的相邻块的数量。

对于每个要释放的块,该函数会执行以下操作:
1. 获取包含要释放块的块组的块位图。
2. 清除块位图中对应于要释放块的位,并将包含该位图的缓冲区标记为脏缓冲区。
3. 增加块组描述符中的 bg_free_blocks_count 字段,并将相应的缓冲区标记为脏缓冲区。
4. 增加磁盘超级块的 s_free_blocks_count 字段,将相应的缓冲区标记为脏缓冲区,并设置超级块对象的 s_dirt

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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