本人是个新手，写下博客用于自我复习、自我总结。
本人编写算法水平不高，可能会有错误，仅供各位参考。
import java.util.Scanner;
/**
* @author zsx
* @Date: 2020/6/8
* 说明：本次算法的编写不算成功，考虑到一个方面后，另一方面就又会出现漏洞。
* 而在这个不断修补的过程中，使得整体算法变得不够合理。
* 希望之后在编写程序时，能够考虑好每个方面。
* 虽然设计的不合理，但是四种页面置换算法也算是实现了。
* */
public class PageReplace {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
System.out.println("请问您想为进程分配几个物理块（推荐 3或4）？");
int blockNum = sc.nextInt(); // 物理块数
int blockArr[] = new int[blockNum]; // 根据物理块数建立物理块数组
for (int k = 0; k < blockNum; k++) { // 初始化物理块数组
blockArr[k] = -1; // -1表示当前位置没有页面存放
}
// 初始化页面号引用串
int arr[] = { 1, 2, 5, 7, 5, 7, 1, 4, 3, 5, 6, 4, 3, 2, 1, 5, 2 };
// 为最近最久未使用算法做准备
int time[] = new int[blockNum]; // 用数组来判断每个页面上次被调用的时间（即在物理块中的等待时长）
// 初始化得到的结果举例： time{2,1,0} 意味着：
// 物理块的 0号位已经过了2次操作未被调用
// 1号位已经过了1次操作未被调用
// 2号位已经过了0次操作未被调用，即刚被调用
// 因此如果之后该位置的页面被替换或者被调用，则将该页面下标位置的元素重置为0
// 然后 其他位置元素，自加一
// 而每次替换的页面都是这个值最大的位置上的页面
int timeIndex = 0; // 用于记录哪个页面被调用
// 为最少使用算法做准备
int arrNoRepeat[] = new int[arr.length]; // 首先对arr数组去重
int arrIndex = 0; // 记录arrNoRepeat中存放数据的个数
for(int b = 0; b < arr.length; b++){
if(arrIndex == 0){ // 只要arrNoRepeat数组为空，那就先把第一个值存入
arrNoRepeat[0] = arr[0];
arrIndex++;
continue;
}
for(int c = 0; c < arrIndex ; c++){
if(arr[b] == arrNoRepeat[c]){ // 只要重复，就跳出循环
break;
}
if(c+1 == arrIndex){ // 遍历到arrNoRepeat最后一位仍没有重复，就把这个值存放进来
arrNoRepeat[c+1] = arr[b];
arrIndex++;
break;
}
}
}
int time1[] = new int[arrIndex]; // 用来记录每个页面的使用次数，它和arrNoRepeat的页面号一一对应
for(int g = 0; g < arrIndex; g++){
// 初始化time1
time1[g] = 0;
}
System.out.println("物理块初始化过程：");
/**
* 功能：初始化物理块数组 因为物理块最开始必然是空的，因此必然会根据物理块大小先存放相应个数的页面
* （因为该部分每个算法都要做，放进算法中重复率太高，因此拿出来单独处理）
* */
int position = blockNum; // 用于判断物理块什么时候第一次存满
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
// 如果说物理块中已经没有空位置，就跳出循环，开始算法
if (blockArr[blockNum - 1] != -1) {
break;
}
for (int j = 0; j < blockNum; j++) {
// 只要物理块当前位置没存放页面，就立刻存放新页面
if (blockArr[j] == -1) {
blockArr[j] = arr[i];
// 记录当前存放位置的下标，time就不自加这个位置，同时这个位置置0
timeIndex = j;
time[j] = 0;
// 判断当前页面在arrNoRepeat中的位置，让其访问次数+1
for(int d = 0; d < arrIndex; d++){
if(arr[i] == arrNoRepeat[d]){ //找到位置
time1[d]++;
break;
}
}
blockOutput(blockArr);
break;
}
// 如果遇到了相同的页面，跳过当前页面，记录的编号要向后推移
if (blockArr[j] == arr[i]) {
// position就是为了这种情况准备的，方便后续算法进行循环处理
position++;
// 记录当前存放位置的下标，time就不自加这个位置，同时这个位置置0
timeIndex = j;
time[j] = 0;
// 判断当前页面在arrNoRepeat中的位置，让其访问次数+1
for(int d = 0; d < arrIndex; d++){
if(arr[i] == arrNoRepeat[d]){ //找到位置
time1[d]++;
break;
}
}
System.out.println("物理块无变化");
break;
}
}
for (int m = 0; m < blockNum; m++) {
if (m == timeIndex) { // 当前操作页面不加1
continue;
}
// 其他未操作页面，等待时长自加1
time[m]++;
}
}
// 设立这些tranArr是为了避免blockArr数据被修改
int tranArr[] = new int[blockNum];
for(int a = 0; a < blockNum; a++){
tranArr[a] = blockArr[a];
}
System.out.println("");
System.out.println("物理块初始化的结果：");
blockOutput(blockArr);
System.out.println("最佳置换算法：");
Optimal(arr, tranArr, blockNum, position); // 最佳置换算法
int tranArr1[] = new int[blockNum];
for(int a = 0; a < blockNum; a++){
tranArr1[a] = blockArr[a];
}
System.out.println("");
System.out.println("物理块初始化的结果：");
blockOutput(blockArr);
System.out.println("先进先出算法：");
FIFO(arr, tranArr1, blockNum, position); // 先进先出算法
int tranArr2[] = new int[blockNum];
for(int a = 0; a < blockNum; a++){
tranArr2[a] = blockArr[a];
}
System.out.println("");
System.out.println("物理块初始化的结果：");
blockOutput(blockArr);
System.out.println("最近最久未使用算法：");
LRU(arr, tranArr2, blockNum, position, time); // 最近最久未使用算法
int tranArr3[] = new int[blockNum];
for(int a = 0; a < blockNum; a++){
tranArr3[a] = blockArr[a];
}
System.out.println("");
System.out.println("物理块初始化的结果：");
blockOutput(blockArr);
System.out.println("最少使用算法：");
LFU(arr, tranArr3, blockNum, position, arrNoRepeat, arrIndex, time1); // 最少使用算法
}
/**
* 最佳置换算法：所选择的被淘汰页面是以后永不使用或最长时间不再被访问的页面
* 相关参数：
* arr：存放页面号的待处理原数组
* blockArr: 物理块中存放页面号的数组
* blockNum: 记录物理块大小
* position: 记录算法中循环的起始位置
* */
public static void Optimal(int arr[], int blockArr[], int blockNum, int position) {
int index = 0; // 用于记录应该被淘汰页面的下标
int judge = 0; // 用于记录页面在以后没被访问的最长时间
int pageExist = 0; // 用于判断页面是否存在于物理块数组中
// 请求调入页面次数，用于判断缺页率（初始值一定是物理块大小次）
int requestReplace = blockNum;
for (int i = position; i < arr.length; i++) {
// 拿到新页面，首先判断，它是否是物理块中已经存在的页面
for (int j = 0; j < blockNum; j++) {
// 如果当前页面存在于物理块中，就去判断下一个页面
if (arr[i] == blockArr[j]) {
System.out.println("物理块无变化");
break;
}
if (judge == arr.length - 1) {
// 如果找到了以后永不使用的页面，就不再判断物理块中其他页面
// 因为如果需要淘汰页面，就淘汰这个永不使用的页面即可
} else {
// 找出物理块数组中最应该被替换的页面
for (int k = i + 1; k < arr.length; k++) {
// 寻找最长时间不被访问的页面
if (blockArr[j] == arr[k]) {
if (k > judge) { //如果当前页面比上一个页面以后未被使用的时间长
index = j; // 暂且认为当前页面是被淘汰页面，记录它的下标
judge = k; // 更改数值，去和下个满足条件的页面判断
break;
} else { // 如果当前页面没有上一个页面以后未被使用的时间长，就退出循环
break;
}
}
// 如果遍历到原数组的尾部 也没再找到一个和当前页面相同的页面
// 那么这个页面肯定是 以后永不使用的页面
if (k == arr.length - 1) {
index = j; // 记录它的下标
judge = k; // 记录它的最值，且当前这个值一定是arr.length-1
break;
}
}
}
pageExist++;
// 当pageExist的大小变成了物理块大小，意味着当前页面不在物理块中，需要替换掉不满足最佳置换的页面
if (pageExist == blockNum) {
// 通过上面得到的index下标，替换这个需要被淘汰的页面
blockArr[index] = arr[i];
// 请求调入页面次数加1
requestReplace++;
blockOutput(blockArr);
}
}
index = 0; // 归零初始化
judge = 0; // 归零初始化
pageExist = 0; // 归零初始化
}
pageMissingRate(requestReplace, arr); // 计算缺页率
}
/**
* 先进先出算法：总是淘汰最先进入内存的页面
* 相关参数：
* arr：存放页面号的待处理原数组
* blockArr: 物理块中存放页面号的数组
* blockNum: 记录物理块大小
* position: 记录算法中循环的起始位置
* */
public static void FIFO(int arr[], int blockArr[], int blockNum, int position) {
int index = 0; // 用于记录应该被淘汰页面的下标（相当于指针）
int pageExist = 0; // 用于判断页面是否存在于物理块数组中
// 请求调入页面次数，用于判断缺页率
int requestReplace = blockNum;
for (int i = position; i < arr.length; i++) {
// 拿到新页面，首先判断，它是否是物理块中已经存在的页面
for (int j = 0; j < blockNum; j++) {
// 如果当前页面存在于物理块中，就去判断下一个页面
if (arr[i] == blockArr[j]) {
System.out.println("物理块无变化");
break;
}
pageExist++;
// 当pageExist的大小变成了物理块大小，意味着当前页面不在物理块中，需要替换掉不满足先进先出的页面
if (pageExist == blockNum) {
// 通过上面得到的index下标，替换这个需要被淘汰的页面
blockArr[index] = arr[i];
// 请求调入页面次数加1
requestReplace++;
// 指针后移
index++;
blockOutput(blockArr);
}
}
if (index == blockNum) { // 如果到了物理块尾部，就回到物理块头部
index = 0;
}
pageExist = 0; // 归零初始化
}
pageMissingRate(requestReplace, arr); // 计算缺页率
}
/**
* 最近最久未使用算法：总是淘汰最近最久未使用的页面
* 相关参数：
* arr：存放页面号的待处理原数组
* blockArr: 物理块中存放页面号的数组
* blockNum: 记录物理块大小
* position: 记录算法中循环的起始位置
* time: 物理块中各页面距上一次被调用的时长
* */
public static void LRU(int arr[], int blockArr[], int blockNum, int position, int time[]) {
int index = 0; // 用于记录被淘汰页面的下标
int pageExist = 0; // 用于判断页面是否存在于物理块数组中
int best = 0; // 用于记录changeArr方法的返回值
// 请求调入页面次数，用于判断缺页率
int requestReplace = blockNum;
for (int i = position; i < arr.length; i++) {
// 拿到新页面，首先判断，它是否是物理块中已经存在的页面
for (int j = 0; j < blockNum; j++) {
// 如果当前页面存在于物理块中，就去判断下一个页面
if (arr[i] == blockArr[j]) {
// 这个位置的页面被调用过，因此重新置0，同时记录下标index，让除了这个下标的其他位置等待时长加1
index = j;
time[index] = 0;
System.out.println("物理块无变化");
break;
}
pageExist++;
// 当pageExist的大小变成了物理块大小，意味着当前页面不在物理块中，需要替换掉不满足最近最久未使用的页面
if (pageExist == blockNum) {
// 拿到物理块数组中，最近最久未被使用的页面的下标（即等待时间最长的）
best = changeArr(time);
// 将这个页面淘汰
blockArr[best] = arr[i];
// 记录这个淘汰页面的下标，当前新页面重新置0，其他页面等待时长加1
index = best;
time[index] = 0;
// 请求调入页面次数加1
requestReplace++;
blockOutput(blockArr);
}
}
for (int m = 0; m < blockNum; m++) {
if (m == index) { // 当前操作页面不加一
continue;
}
// 其他未操作页面，等待时长自加1
time[m]++;
}
index = 0; // 归零初始化
pageExist = 0; // 归零初始化
}
pageMissingRate(requestReplace, arr); // 计算缺页率
}
/**
* 功能：返回最近最久未使用算法中time数组最近最久未使用页面的下标
* */
public static int changeArr(int time[]) {
int index = 0; // 记录返回页面的下标
int best = -1; // 记录最大值变化情况
for (int i = 0; i < time.length; i++) {
if (time[i] > best) {
best = time[i];
index = i;
}
}
return index;
}
/**
* 最少使用算法：总是淘汰在最近时期使用最少的页面作为淘汰页
* 相关参数：
* arr：存放页面号的待处理原数组
* blockArr: 物理块中存放页面号的数组
* blockNum: 记录物理块大小
* position: 记录算法中循环的起始位置
* arrNoRepeat: 存放每个页面的页面号
* arrIndex: 记录time数组的大小
* time: 记录每个页面的使用次数
* */
public static void LFU(int arr[], int blockArr[], int blockNum, int position, int arrNoRepeat[], int arrIndex, int time[]) {
int pageExist = 0; // 用于判断页面是否存在于物理块数组中
int visitLess = 100; // 记录访问次数最小值
int index = 0; // 记录被淘汰页面的下标
// 请求调入页面次数，用于判断缺页率
int requestReplace = blockNum;
for (int i = position; i < arr.length; i++) {
for (int j = 0; j < blockNum; j++) {
// 如果当前页面存在于物理块中，就去判断下一个页面
if (arr[i] == blockArr[j]) {
// 判断当前页面在arrNoRepeat中的位置，让其访问次数+1
for(int d = 0; d < arrIndex; d++){
if(arr[i] == arrNoRepeat[d]){ //找到位置
time[d]++;
break;
}
}
System.out.println("物理块无变化");
break;
}
pageExist++;
// 当pageExist的大小变成了物理块大小，意味着当前页面不在物理块中，需要替换掉不满足最少使用的页面
if (pageExist == blockNum) {
// 判断现在存在于物理块中的页面，哪个访问次数最少
for(int k = 0; k < blockNum; k++){
for(int m = 0 ; m < arrIndex; m++){
if(blockArr[k] == arrNoRepeat[m]){
// 找到
if(time[m] < visitLess){
index = k;
visitLess = time[m];
break;
}
}
}
}
visitLess = 100; // 初始化
requestReplace++;
// 将这个页面淘汰
blockArr[index] = arr[i];
// 判断当前页面在arrNoRepeat中的位置，让其访问次数+1
for(int d = 0; d < arrIndex; d++){
if(arr[i] == arrNoRepeat[d]){ //找到位置
time[d]++;
break;
}
}
blockOutput(blockArr);
}
}
pageExist = 0; // 归零初始化
}
pageMissingRate(requestReplace, arr); // 计算缺页率
}
/**
* 功能：输出物理块数组情况
* */
public static void blockOutput(int blockArr[]) {
System.out.print("当前物理块中的页面号：");
for (int i = 0; i < blockArr.length; i++) {
System.out.print(blockArr[i] + " ");
}
System.out.println("");
}
/**
* 功能：缺页率的计算，缺页率 = 请求调入的次数 / 页面总数
* */
public static void pageMissingRate(int num, int arr[]) {
System.out.print("该算法总共缺页" + num + "次，缺页率为" + (num / (double) arr.length));
System.out.println("");
}
}
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