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分页存储管理算法模拟vc代码

分页存储管理通过页表将逻辑地址转换为物理地址，VC代码需定义页表结构体、计算页号/偏移量并映射物理内存，关键步骤包括：地址拆分、页表查找、边界校验及异常处理，示例代码需包含位运算与数组操作实现地址

分页存储管理算法模拟VC代码实现与分析

分页存储管理是操作系统内存管理的核心机制之一,通过将逻辑地址划分为固定大小的页，并与物理内存的页框建立映射关系来实现高效管理，本文基于Visual C++实现分页存储管理的模拟程序，支持FIFO（先进先出）和LRU（最近最久未使用）两种经典页面置换算法，并通过表格展示每一步的内存状态变化，以下是详细实现与分析。

核心算法与数据结构

分页存储管理基础

  • 逻辑页与物理页框：进程的逻辑地址空间被划分为固定大小的页（如4KB），物理内存划分为相同大小的页框。
  • 页表：记录逻辑页与物理页框的映射关系（模拟中通过数组或集合隐式维护）。
  • 缺页中断：当访问的页不在内存时触发，需从磁盘加载目标页到内存，并可能替换其他页。

关键算法

  • FIFO（先进先出）：
    • 原理：最早进入内存的页最先被替换。
    • 数据结构：队列（std::queue）维护页框顺序，集合（std::unordered_set）快速判断页面是否存在。
  • LRU（最近最久未使用）：
    • 原理：替换最长时间未被访问的页。
    • 数据结构：哈希表（std::unordered_map）记录页面的最后访问时间，遍历查找最小值确定替换目标。

代码实现与流程

输入与初始化

  • 输入参数：
    • 页框数量（n）：物理内存可容纳的最大页数。
    • 页面访问序列（pages）：模拟进程的内存访问顺序。
    • 置换算法选择（FIFO或LRU）。
  • 数据结构初始化：
    • FIFO：队列q保存页框顺序，集合page_set快速查询页面是否存在。
    • LRU：哈希表last_access记录页面的最后访问时间（模拟时钟递增）。

核心逻辑

  1. 遍历访问序列：对每个访问的页面page执行以下操作：
    • 命中检查：若page已在内存中（存在于page_set或last_access），更新命中状态。
    • 缺页处理：若page不在内存中且内存已满，根据算法选择替换页面：
      • FIFO：移除队列头部的页面，更新集合和页框数组。
      • LRU：遍历当前页框，找到最后访问时间最小的页面替换。
    • 更新状态：将page加入内存，并记录其最后访问时间（仅LRU）。
  2. 输出结果：每一步访问后输出当前页框状态、是否缺页及总缺页次数。

代码片段示例

// FIFO算法模拟核心逻辑
if (page_set.find(page) == page_set.end()) { // 缺页
    miss_count++;
    if (current_pages.size() == n) { // 内存已满，替换队首页面
        int removed = q.front();
        q.pop();
        page_set.erase(removed);
        current_pages.erase(find(current_pages.begin(), current_pages.end(), removed));
    }
    q.push(page); // 新页面入队
    page_set.insert(page); // 加入集合
    current_pages.push_back(page); // 更新页框状态
} else { // 命中
    hit_count++;
}
// LRU算法模拟核心逻辑
if (last_access.find(page) == last_access.end()) { // 缺页
    miss_count++;
    if (current_pages.size() == n) { // 内存已满，找到LRU页面替换
        int lru_page = -1, min_time = INT32_MAX;
        for (int p : current_pages) { // 遍历当前页框找最小时间戳
            if (last_access[p] < min_time) {
                min_time = last_access[p]; lru_page = p;}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{
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