Python中的First Fit算法

首次适应算法（First Fit Algorithm）是一种内存分配方法，它将内存分配给请求的进程，并选择第一个足够大的可用块来容纳它。

工作方式

首次适应算法是一种内存分配策略，在操作系统和计算机系统中用于管理可用内存以供进程或数据使用。它的工作原理如下：

1. 初始化

最初，内存被划分为多个块。每个块的大小固定。

2. 分配请求

每当有进程或程序提出新的请求时，系统就会在内存中搜索一个足够大的可用块来容纳请求的大小。

3. 查找匹配项

系统从内存的开头开始搜索，并扫描内存，直到找到一个大于或等于进程请求大小的内存块。一旦找到内存块，就停止扫描。

4. 分配

如果找到了合适的块，它就会分配给请求的进程。分配步骤包括将选定的块标记为“已分配”，并将已分配块的起始地址（或索引）返回给进程。

5. 内存跟踪

系统会跟踪哪些内存块已被分配，哪些是可用的。

6. 释放

当进程完成对其分配的内存的使用后，它会将内存返回给系统。先前已分配的内存块会被再次标记为“空闲”，以便将来可以进行分配请求。

首次适应技术简单易于实现。然而，它可能会随着时间的推移导致内存碎片。因此，为了解决碎片问题并优化内存分配，已经创建了更复杂的内存分配算法，如最佳适应（Best Fit）和最差适应（Worst Fit）。

示例

下面我们来看一下首次适应算法在 Python 中的实现。

输出

[0, 1, 2, -1, 4, -1]

说明

该算法通过按接收顺序，为每个进程分配第一个足够大的可用内存块来工作。

它初始化一个分配列表来跟踪每个进程分配到的内存块。该列表最初用 -1 初始化，表示最初没有内存块分配给任何进程。

然后，该函数遍历进程列表。对于每个进程：它遍历内存块列表，找到第一个可用的块来容纳当前进程的大小。

当为进程找到合适的内存块时，它会更新分配列表，以指示该进程分配到了哪个内存块。

由于内存已分配，它会根据进程的大小减小已分配内存块的大小。

该过程一直持续到所有进程都已分配内存，或者直到没有合适的内存块可供分配。

最后，该函数返回分配列表，其中包含分配给每个进程的内存块索引。如果某个进程无法分配到内存，其在分配列表中的相应索引将保持为 -1。

优点

7. 即时分配：当进程请求内存时，首次适应算法可以通过查找第一个合适的可用块来几乎立即分配内存，从而减少请求进程的等待时间。

8. 较低的算法复杂度：首次适应算法的时间复杂度与内存块数量成线性关系，因此在计算上是高效的。

9. 较低的开销：在首次适应算法中，处理内存分配和释放的开销相对较低。维护可用内存块跟踪所需的记录工作量最少。

10. 效率：在许多情况下，首次适应方法可以有效地分配内存，尤其是在内存碎片较低时。如果内存块经常创建和释放，首次适应是减少搜索时间的绝佳选择。

11. 简洁性：首次适应算法易于构建和理解。它是最简单的内存分配技术之一，在需要简洁性时可能很有优势。

局限性

碎片化

1. 外部碎片

外部碎片发生在首次适应算法由于其将内存分配给进程后，在内存空间中分散了许多小的、不连续的空闲内存块。即使总的可用内存足够，这种碎片也会使分配更大的内存请求变得困难。

2. 内部碎片

当分配的内存块超过所需大小时，可能会发生内部碎片，导致内存浪费。当第一个可用块大于所需但需要更大才能容纳多个较小请求时，就会发生这种情况。

结论

总而言之，首次适应技术是一种简单有效的内存分配方法，尽管它存在一些缺点，最显著的是内存碎片。系统的具体需求和限制决定了它在特定应用程序中的适用性。在决定最佳内存分配技术时，理解首次适应的优点和缺点至关重要。