Python中的最佳拟合算法

最佳适应算法是一种用于内存分配的算法，用于搜索可用的内存块以适应进程。分配内存是一项重要任务。最常见且简单的内存分配方法是使用最佳适应算法。

内存管理中的最佳适应算法

最佳适应算法搜索空闲内存块。它旨在找到浪费内存最少的内存块。然后，它将该内存块分配给进程。分配后，它将进程与内存块进行比较，并选择剩余内存最少的块。用于分配进程的内存分区损失最少，称为最佳适应算法分区。

最佳适应算法的工作原理

最佳适应算法会遍历内存块列表，并搜索能够容纳进程的内存块。内存块分配有唯一的标签，每个进程会获得一个块 ID，该 ID 决定其对应的内存块。唯一的标签 ID 表明需要删除哪个进程来释放空间。

在 Python 中实现最佳适应算法有两种方法，包括：

• 使用数组
• 使用链表

让我们在 Python 中实现最佳适应算法。

1. 使用数组

算法

1. 声明内存块和进程的大小。
2. 将所有内存块初始化为免费。
3. 搜索每个进程中的最小块大小，并将其分配给当前进程。
4. 如果未找到搜索结果，则重新开始该过程，并在其他进程中查找最小块。

使用 Python 中的数组实现最佳适应算法

代码

输出

Process ID   Process Size   Block Number
1              127           2
2              122           1
3              567           3
4              126           4

我们创建了一个函数 bestFit_array()，并将块大小和进程大小作为输入来实现使用数组的最佳适应算法。然后，我们将分配给进程的所有块的块 ID 存储在一个变量 a 中。然后，我们为每个进程迭代，根据其大小搜索合适的块，并将其分配给相应的块号。然后，我们将找到最适合当前进程的块。如果找到块，则将块分配给进程。如果块不在进程大小范围内，则不会为其分配任何内存。分配后，我们将减少块中的可用内存。然后，我们将调用该函数并打印进程 ID、进程大小、块大小和块编号。

2. 使用链表

算法

1. 创建一个包含内存块的列表和进程列表。
2. 搜索最佳内存块并将其分配给进程。
3. 如果未找到块，请打印内存块并将其添加到列表中。
4. 通过从链表中删除进程节点来释放其他进程的空间。
5. 已删除节点的块 ID 将分配给其他进程，以增加内存块大小。

使用链表实现最佳适应算法

代码

输出

Cannot allocate Block Size [ ]
Tag ID	Block ID	Size
0		1		471	
1		0	      121	
2		1		85	
After deletion:
Tag ID	Block ID	Size
1		0		121	
2		1		85	
3		1		426

说明

我们为已分配列表和空闲内存列表创建了类。然后，我们创建了一个函数来创建一个具有给定大小的列表。一个打印空闲列表的函数将打印空闲内存块。然后，根据最佳适应算法将内存分配给进程。然后，我们将删除节点以从列表中释放空间。我们已将具有块大小和对象大小作为参数的函数调用，并在分配和删除后打印了标签 ID、块 ID 和大小。