为什么要引入置换-选择排序 我们都知道，减少初始归并段个数r可以减少归并趟数S。若总的记录个数为n，每个归并段的长度为t，则归并段的个数为r=[n/t]。...因此，必须探索新的方法，用来产生更长的初始归并段，这就是引入置换-选择算法的原因。...算法实现步骤 选择内存缓冲区中的一个数，该数需要符合以下的条件： 该数必须大于当前初始归并段中任意数字 该数是符合条件1的可选数中最小的一个 如果符合上述条件，则将该数加入当前初始归并段，直到内存缓冲区中的所有记录都比当前初始归并段最大的记录小时
局部页面置换算法 最优页面置换算法 基本思路 : 当一个缺页中断发生时, 对于保存在内存当中的每一个逻辑页面, 计算在它的下一次访问之前, 还需等待多长时间, 从中选择等待时间最长的那个, 作为被置换的页面...它是对最优页面置换算法的一个近似, 其依据是程序的局部性原理, 即在最近一小段时间(最近几条指令)内, 如果某些页面被频繁地访问, 那么再将来的一小段时间内, 他们还可能会再一次被频繁地访问....二次机会算法 因为考虑到时钟页面置换算法, 有时候会把一些 dirty bit 为1(有过写操作)的页面进行置换, 这样的话, 代价会比较大....Belady现象(科学家名字) 在采用FIFO算法时, 有时会出现分配的物理页面数增加, 缺页率反而提高的异常现象; 出现原因 : FIFO算法的置换特征与进程访问内存的动态特征是矛盾的, 与置换算法的目标是不一致的...**实例： ** 缺页率置换算法 可变分配策略 : 常驻集大小可变.
最佳置换算法（OPT) 2. 先进先出置换算法（FIFO) 3. 最近最久未使用置换算法（LRU) 4. 时钟置换算法（CLOCK) 5. 改进型的时钟置换算法 知识回顾与重要考点 知识总览 ?...最佳置换算法（OPT) ? ? 2. 先进先出置换算法（FIFO) ? ? 3. 最近最久未使用置换算法（LRU) ? 4. 时钟置换算法（CLOCK) ? ? ? ? ? ? ? 5....改进型的时钟置换算法 ? ? 假设页面的状态是： ? ? ? ? ? ? 知识回顾与重要考点 ?
但应将哪个页面调出，需根据一定的算法来实现。 常见的页面置换算法有： 1....采用最佳置换算法，可以保证较低的页面更新频率。从理论上讲，由于无法预知哪一个页面是未来最长时间内不再被访问的，因而该算法无法实现，但是可用来衡量其他算法。...2.先进先出页面置换算法（FIFO） 该算法总是淘汰最早进入内存的页面，即选择在内存中停留时间最久的页面予以淘汰。 ...3.最近最久未使用页面置换算法（LRU） 在之前的FIFO算法中，依据的是各个页面调入内存的时间，这并不能反映页面的真实使用情况。 ...因该算法只有一位访问位，只能用它表示该页是否已经使用过，而置换时是将未使用过的页面换出去，又称为最近未用算法NRU(Not recently used)。
页面置换算法，就是要选出最合适的一个页面，使得置换的效率最高。页面置换算法有很多，简单介绍几个，重点介绍比较重要的LRU及其实现算法。...一、最优页面置换算法 最理想的状态下，我们给页面做个标记，挑选一个最远才会被再次用到的页面。当然，这样的算法不可能实现，因为不确定一个页面在何时会被用到。...四、时钟页面置换算法（clock） 这种算法只是模型像时钟，其实就是一个环形链表的第二次机会算法，表针指向最老的页面。缺页中断时，执行相同的操作，包括检查R位等。 ?...五、最近最少使用页面置换算法（LRU） 缺页中断发生时，置换未使用时间最长的页面，称为LRU（least recently used）。...需要置换页面时，同实际时间进行对比，R为1，更新到现在时间；R为0，在规定阈值之外的页面可以被置换。 同样，这个算法也可以用时钟的思想进行改进。 ?
用页面置换算法决定应该换出哪个页面 五种页面置换算法： 1）最佳置换算法（OPT） 2)先进先出算法（FIFO） 3)最近最少使用算法（LRU） 4)时钟置换算法（CLOCK） 5)改进型的时钟置换算法...最佳置换算法（OPT）： 每次选择淘汰的页面将是以后永不使用，最长时间内不再被访问的页面,无法实现 先进先出算法（FIFO） 把调入内存的页面根据调入的先后顺序排成一个队列，换出时选择队头页面，最大长度取决于...，需要专门的硬件支持，开销大 时钟置换算法（CLOCK） 内存中的页面通过链接指针，链接成一个循环队列，增加一个字段访问位字段，1表示访问过，0表示未访问过 循环遍历，如果是0就选择该页换出，如果是1就修改为...0，最多会经过两轮扫描 改进型的时钟置换算法 增加一个是否修改过条件，如果为1就修改过，如果为0就没修改过 页面分配策略 驻留级：请求分页存储管理中给进程分配的物理块集合，一般小于进程的总大小 页面分配.../置换策略：一般是可变分配全局置换，可变分配局部置换 调入页面的时机：根据局部性原理，一次调入若干相邻页面，主要用于进程的首次调入 从何处调页：对换区（连续分配方式）和文件区（离散分配） 抖动现象：极短时间换入换出
一、什么是页面置换算法 进程运行时，若其访问的页面不在内存而需将其调入，但内存已无空闲空间时，就需要从内存中调出一页程序或数据，送入磁盘的对换区，其中选择调出页面的算法就称为页面置换算法。...好的页面置换算法应有较低的页面更换频率，也就是说，应将以后不会再访问或者以后较长时间内不会再访问的页面先调出 二、常见的页面置换算法 1、FIFO（先进先出算法） （优先淘汰最早进入内存的页面） FIFO...算法是最简单的页面置换算法。...） （淘汰以后不会使用的页面） 发现 Belady 异常的一个结果是寻找最优页面置换算法，这个算法具有所有算法的最低的缺页错误率，并且不会遭受 Belady 异常。...5、LFU（最不常用算法） 最不经常使用（LFU）页面置换算法要求置换具有最小计数的页面。 这种选择的原因是，积极使用的页面应当具有大的引用计数。
前言 前面的文章已经介绍了什么是操作系统的虚拟内存，与本文要介绍的缓存置换算法息息相关，如果还没有看的朋友，建议先读一下上篇文章，链接是：什么是操作系统的虚拟内存？...从上篇文章中，我们学习到虚拟内存的page置换算法，就是缓存过期算法的别称，可以说最早的缓存过期算法，其实是先出现操作系统中，这也是为什么，我强调学习一个东西的时候，最好能了解一下它的历史，这样能更好的帮助我们理解...最理想的情况是置换出未来短期内不会被再次访问的数据，但是我们无法预知未来，所以只能从数据在过去的访问情况中寻找规律进行置换。...常见的置换算法 缓存置换算法常用的策略有三种，分别是： (1) FIFO：First In First Out，先进先出策略 (2) LFU：Least Frequently Used，最不经常使用策略...总结 本文主要介绍了缓存置换算法的相关概念，原理和置换策略等相关内容，最后并对比分析了常见置换算法的优缺点。缓存作为一种互联网开发必备的组件，理解其置换算法的原理至关重要，值得每一位同学学习和研究。
① 判断置换算法好坏的标准： 具有较低的页面置换频率。 ② 内存抖动： 页面的频繁更换，导致整个系统效率急剧下降，这个现象称为内存抖动。...3.优缺点： 采用最佳置换算法，通常可保证获得最低的缺页率。 最佳置换算法是一种理想化得的算法，它具有较好的性能，但是实际上却是不可实现的。...二、先进先出（FIFO）页面置换算法 1.作用 最先进来最先淘汰（即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰）。 这是最早出现的置换算法。...LRU-栈例1解.png 四、Clock置换算法 LRU算法是较好的一种算法，但由于它要求有较多的硬件支持，故在实际应用中，大多采用LRU的近似算法。...五、其它置换算法 因为存在LRU算法，所以以下这些算法都不常用。
1.FIFO算法 FIFO（First in First out），先进先出。...2.LFU算法 LFU（Least Frequently Used）最近最少使用算法。它是基于“如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小”的思路。 ...注意LFU和LRU算法的不同之处，LRU的淘汰规则是基于访问时间，而LFU是基于访问次数的。...3.LRU算法 LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。...而用什么数据结构来实现LRU算法呢？
而选择调入页面的算法就称为页面置换算法。好的页面置换算法应有较低的页面更换频率，也就是说，应将以后不会再访问或者较长时间不会再访问的页面先调出。...1.最佳置换算法（OPT） 最佳（Optimal，OPT）置换算法所选择的被淘汰页面将是以后永不适用的，或者是在最长时间内不再被访问的页面，这样可以保证获得最低的缺页率。...但是由于人们目前无法预知进程在内存下的若干页面中哪个是未来最长时间不再被访问的，因而该算法无法实现。 最佳置换算法可以用来评价其他算法。...访问页面3时又会根据最佳置换算法将页面1淘汰……依次类推。...，而最佳置换算法则是根据各页以后的使用情况，是向后看的。
现实的天空，我们也可以使用算法进行调整，算法效果逼真（效果如下）： 偷天换日，逼真的天空置换算法 万里星空、皓月千里、电闪雷鸣，各种天气特效，算法一键生成。...这么好玩的 AI 算法，你想学吗？ 老规矩，今天，继续手把手教学。 算法原理、环境搭建、效果实现，一条龙服务，尽在下文！...二、SkyAR SkyAR 是一种用于视频中天空置换与协调的视觉方法，该方法能够在风格可控的视频中自动生成逼真的天空背景。...该算法是一种完全基于视觉的解决方案，它的好处就是可以处理非静态图像，同时不受拍摄设备的限制，也不需要用户交互，可以处理在线或离线视频。...下载地址（提取码：jack）： https://pan.baidu.com/s/1sjwSRmqswFaOXb7xbHKNVA 四、最后 好玩的 AI 算法有很多，关注我带你玩转各种好玩的算法，我是 Jack
这里就涉及到变量置换。 ? 在Tcl中，变量置换通过$（美元符号）完成。看一个简单的例子。变量x值为3，如果需要把变量x的值赋给变量y，就需要通过$x来完成，如下图所示代码。 ?...但通过$置换时，显示变量a不存在。由此可见，Tcl把中划线当作了字符串分割符。此时，可通过{}把变量名a-b-c括起来，使Tcl解释器把它当作一个整体对待，就可以正确实现变量置换。 ?...借助变量置换，很容易完成字符串拼接，例如，变量a为5，变量b为6，给变量c赋值56，这可通过$a$b完成，如下图所示。 ?...此时，需要通过花括号{}把变量x括起来，外加$符号完成变量置换。 ? 本质上，$var是[set var]的缩写版本。...结论： -Tcl中通过美元符号$完成变量置换 -对于包含特殊符号的变量名，可通过${VarName}的方式保证正确置换
链表排序算法总结 概述 问题描述：给定一个链表，请将这个链表升序排列。
前言 在很多问题上是没有标准解的，我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景： 优化问题：遗传算法可以应用于各种优化问题，如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解，解决复杂的多目标优化问题。...机器学习：遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如，使用遗传算法来选择最佳特征组合，或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...约束满足问题：遗传算法可以用于解决约束满足问题，如布尔满足问题（SAT）、旅行商问题（TSP）等。 它可以搜索解空间，寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。...从中选择最优的N个染色体继续繁殖，达到设置的繁殖代数后，获取适应度最高的个体。 需要注意的是 繁殖次数内不一定找到最优的解，繁殖的次数越多找到最优解的可能越高。
01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢...可做图观察，图横坐标为自变量，纵坐标是调整R2，且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的，同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数，结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量
上期内容：变量置换 命令置换是Tcl的第二种置换形式。该置换以方括号[]形式体现。方括号中是另外一个Tcl命令。从这个角度而言，这实际上就是命令的嵌套。...命令置换会导致某一个命令的所有或部分单词被另一个命令的结果所代替。如下图所示。命令expr会在解析set的单词时执行，expr的结果即字符串16成为命令set的第二个参数。 ?...同时，命令置换时方括号中的脚本可以包含任意多条命令，命令之间用换行符或分号隔开。但是，方括号最终的返回值为方括号中最后一条命令的返回值。...另外，命令置换是可以嵌套的，即在一个命令置换中还可以包含另一个命令置换。如下图所示。命令set中嵌套了命令expr，而expr中又嵌套了string length（该命令返回字符串的长度）。...结论： -命令置换以方括号[]形式为标记 -命令置换可以嵌套 如果文章对你有收获，欢迎转发~
缓存置换算法所解决的问题 在存储系统的金字塔结构中，缓存的存取速度比内存快，然而成本比内存高，所以缓存的容量有限。...缓存置换算法所要解决的问题便是在容量有限的缓存中，存放哪些数据可以提升缓存命中率。...LRU缓存置换算法的核心思想 LRU算法认为最近访问过的数据被再次访问的可能性最大，所以缓存中存放的是最近使用过的数据。...具体的做法是： 把缓存当做一个队列，队首的数据是最近被访问的数据，而队尾的数据则是即将被置换出缓存的数据。 每当有新数据被访问时，会在队列中查找该数据，如果存在，就被该数据挪到队首。...用C语言实现LRU缓存置换算法 #include #include #define CACHE_SIZE 20 int nr_of_list = 0; typedef
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。...粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置...下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程： 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。...3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include #include #include #include
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解，通过局部最优的选择，来达到全局最优。...贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用，但需要注意的是，并非所有问题都适合贪心算法。。贪心算法只能得到局部最优解，而不一定是全局最优解。...最终，算法选择的硬币数量是 {25, 25, 10, 1, 1, 1}，凑出了目标金额 63。这就是贪心算法的基本思路：每一步选择当前状态下的最优解，期望最终达到全局最优解。...最终，算法选择的活动是 {A1, A2, A4, A5}，它们是互相兼容的，不重叠。这就是贪心算法的基本思路：在每一步选择中，选取局部最优解以期望达到全局最优解。...然而，需要注意的是，贪心算法并不适用于所有问题，因为贪心选择可能会导致局部最优解并不一定是全局最优解。不全局最优： 在某些情况下，贪心算法可能会陷入局部最优解，而无法达到全局最优。
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