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第4章存储管理“练习与思考”解答1．基本概念和术语逻辑地址、物理地址、逻辑地址空间、内存空间、重定位、静态重定位、动态重定位、碎片、碎片紧缩、虚拟存储器、快表、页面抖动用户程序经编译之后的每个目标模块都以0为基地址顺序编址，这种地址称为相对地址或逻辑地址。
内存中各物理存储单元的地址是从统一的基地址开始顺序编址的，这种地址称为绝对地址或物理地址。
由程序中逻辑地址组成的地址范围叫做逻辑地址空间，或简称为地址空间。
由内存中一系列存储单元所限定的地址范围称作内存空间，也称物理空间或绝对空间。
程序和数据装入内存时，需对目标程序中的地址进行修改。
这种把逻辑地址转变为内存物理地址的过程称作重定位。
静态重定位是在目标程序装入内存时，由装入程序对目标程序中的指令和数据的地址进行修改，即把程序的逻辑地址都改成实际的内存地址。
动态重定位是在程序执行期间，每次访问内存之前进行重定位。
这种变换是靠硬件地址转换机构实现的。
内存中这种容量太小、无法被利用的小分区称作“碎片”或“零头”。
为解决碎片问题，移动某些已分配区的内容，使所有进程的分区紧挨在一起，而把空闲区留在另一端。
这种技术称为紧缩（或叫拼凑）。
虚拟存储器是用户能作为可编址内存对待的虚拟存储空间，它使用户逻辑存储器与物理存储器分离，是操作系统给用户提供的一个比真实内存空间大得多的地址空间。
为了解决在内存中放置页表带来存取速度下降的矛盾，可以使用专用的、高速小容量的联想存储器，也称作快表。
若采用的置换算法不合适，可能出现这样的现象：刚被换出的页，很快又被访问，为把它调入而换出另一页，之后又访问刚被换出的页，……如此频繁地更换页面，以致系统的大部分时间花费在页面的调度和传输上。
此时，系统好像很忙，但实际效率却很低。
这种现象称为“抖动”。
2．基本原理和技术（1）存储器一般分为哪些层次？各有何特性？存储器一般分为寄存器、高速缓存、内存、磁盘和磁带。
CPU内部寄存器，其速度与CPU一样快，但它的成本高，容量小。
第四章存储器管理第一部分教材习题（P159）15、在具有快表的段页式存储管理方式中，如何实现地址变换？答：在段页式系统中，为了便于实现地址变换，须配置一个段表寄存器，其中存放段表始址和段长TL。
进行地址变换时，首先利用段号S，将它与段长TL进行比较。
若S<TL，表示未越界，利用段表始址和段号来求出该段所对应的段表项在段表中的位置，从中得到该段的页表始址，并利用逻辑地址中的段内页号P来获得对应页的页表项位置，从中读出该页所在的物理块号b，再利用块号b和页内地址来构成物理地址。
在段页式系统中，为了获得一条指令或数据，须三次访问内存。
第一次访问内存中的段表，从中取得页表始址；第二次访问内存中的页表，从中取出该页所在的物理块号，并将该块号与页内地址一起形成指令或数据的物理地址；第三次访问才是真正从第二次访问所得的地址中，取出指令或数据。
显然，这使访问内存的次数增加了近两倍。
为了提高执行速度，在地址变换机构中增设一个高速缓冲寄存器。
每次访问它时，都须同时利用段号和页号去检索高速缓存，若找到匹配的表项，便可从中得到相应页的物理块号，用来与页内地址一起形成物理地址；若未找到匹配表项，则仍须再三次访问内存。
19、虚拟存储器有哪些特征？其中最本质的特征是什么？答：虚拟存储器有以下特征：多次性：一个作业被分成多次调入内存运行，亦即在作业运行时没有必要将其全部装入，只需将当前要运行的那部分程序和数据装入内存即可；以后每当要运行到尚未调入的那部分程序时，再将它调入。
多次性是虚拟存储器最重要的特征，任何其他的存储器管理方式都不具有这一特征。
因此，认为虚拟存储器是具有多次性特征的存储器系统。
对换性：允许在作业的运行过程中进行换进、换出，也即，在进程运行期间，允许将那些暂不使用的程序和数据，从内存调至外存的对换区（换出），待以后需要时再将它们从外存调至内存（换进）；甚至还允许将暂不运行的进程调至外存，待它们重又具备运行条件时再调入内存。
第4章 数据结构与算法本章介绍数据结构与算法，内容包括算法和数据结构的基本概念、栈及线性链表、树与二叉树、排序技术、查找技术。
●了解数据结构与算法的基本概念。
●了解栈与线性链表的操作。
●了解树与二叉树。
●了解数据结构中的排序技术和查找技术。
4.1 算法的概念4.1.1 算法的基本概念程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
一个算法的优劣可以用空间复杂度和时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。
一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。
随机化算法在内的一些算法包含了一些随机输入。
算法具有的一些重要特性：（1）有限性。
算法在执行有限步之后必须终止。
（2）确定性。
算法的每一个步骤都是有精确的定义的。
执行的每一步都是清晰的、无二义的。
大学计算机基础84（3）输入。
一个算法具有任意个输入，它是由外部提供的，作为算法执行前的初始状态。
（4）输出。
算法一定有输出结果。
（5）可行性。
算法中的运算都必须是可以实现的。
4.1.2 算法的复杂度1．时间复杂度算法的时间复杂度采用算法执行过程中其基本操作的执行次数，即计算量来度量。
算法中基本操作的执行次数一般是与问题的规模有关的，对于节点个数为n的数据处理问题，用T(n)表示算法基本操作的执行次数。
当比较不同算法的时间性能时，主要标准是看不同算法时间复杂度所处的数量级如何。
例如：以上算法中，循环体中的代码执行了n次，因此算法的时间复杂度为O(n)。
数据库的存储与索引说明书1. 简介数据库是用于存储和管理大量数据的系统。
在数据库中，数据的存储和索引是非常重要的组成部分。
数据库的存储决定了数据在磁盘上的组织方式，而索引则用于提供高效的数据检索。
2. 数据库存储数据库存储是指数据在磁盘上的存储方式。
常见的数据库存储方式包括堆文件、有序文件和哈希文件。
2.1 堆文件堆文件是一种简单的存储方式，数据以无特定顺序存储在磁盘上。
堆文件的优点是插入和删除数据的代价较低，但是查找数据的代价较高。
由于数据的存储是无序的，需要遍历整个文件才能找到目标数据，因此效率较低。
2.2 有序文件有序文件是一种将数据按照某种顺序存储在磁盘上的方式。
常见的有序存储方式包括顺序存储和索引存储。
2.2.1 顺序存储顺序存储是一种按照数据的某个属性值的大小顺序存储数据的方式。
顺序存储的优点是查找数据的代价较低，可以使用二分查找等高效算法来查找目标数据。
但是插入和删除数据的代价较高，需要保持数据的有序性。
2.2.2 索引存储索引存储是在数据的外部建立一种数据结构，用于存储数据的索引信息。
常见的索引存储方式包括B树、B+树和哈希索引。
索引存储的优点是可以加快数据的查找速度，对于大规模的数据集来说，索引存储是一种高效的存储方式。
2.3 哈希文件哈希文件是一种通过计算数据的哈希值将数据存储在磁盘上的方式。
哈希文件的优点是插入、删除和查找数据的代价都比较低，但是对于数据的范围查询很难进行优化。
3. 数据库索引数据库索引是一种用于加快数据检索速度的数据结构。
常见的数据库索引包括主键索引、唯一索引和普通索引。
3.1 主键索引主键索引是数据库表中某一列或多列的值唯一标识一条记录的索引。
主键索引可以提高数据的检索速度，同时也用于保证数据的完整性。
3.2 唯一索引唯一索引是用于保证数据列的唯一性的索引。
唯一索引可以提高数据的检索速度，同时也在数据库层面上保证数据的唯一性。
3.3 普通索引普通索引是根据某一列或多列的值创建的索引。
数据库管理技术的数据存储与索引技术随着互联网的发展和信息时代的到来，数据库管理技术在业务和数据处理方面起到了至关重要的作用。
数据存储与索引技术是数据库管理技术中的重要组成部分，它能够有效地提高数据的存储空间利用率和查询效率，为企业的业务和决策提供支持。
本文将从数据存储和索引技术两个方面来探讨数据库管理技术的相关问题。
首先，让我们来了解一下数据存储技术在数据库管理中的应用。
数据存储是指将数据以适当的格式和结构存放在存储介质上，以便快速访问和检索。
常见的数据存储技术包括关系型数据库、面向对象数据库、分布式数据库等。
关系型数据库是最常用的数据存储方式，它将数据以表的形式存储在二维的结构中，通过定义字段、主键、外键等约束条件来保证数据的一致性和完整性。
面向对象数据库则将数据以对象的形式存储，更加贴近真实世界的数据结构。
分布式数据库则将数据存储在多个节点上，提高数据的可靠性和容错性。
其次，让我们来探讨一下索引技术在数据库管理中的应用。
索引是一种数据结构，用于快速访问和检索数据。
数据库中的索引可以根据不同的需求选择不同的结构，比如B树索引、哈希索引、全文索引等。
B树索引是最常用的索引结构之一，它通过对数据进行排序和分割，构建出一个多层次的树状结构，提高数据的检索效率。
哈希索引则是将数据按照哈希函数的结果存储，通过计算哈希值实现快速的数据查找。
全文索引则是对文本数据进行索引，提供全文搜索和模糊查询的能力。
在实际应用中，数据存储和索引技术的选择取决于具体的业务需求和数据特征。
如果数据之间存在复杂的关联关系，那么关系型数据库可能更适合；如果数据结构复杂，更接近对象模型，那么面向对象数据库可能更合适；如果需要处理大量的数据，并且要求高并发和可扩展性，那么分布式数据库可能更适合。
对于索引技术的选择也要根据具体的查询需求和数据特征来确定。
如果查询的是范围查询，那么B树索引可能更适合；如果查询的是精确匹配，那么哈希索引可能更合适；如果查询的是文本数据，那么全文索引可能更适合。
数据库系统中的数据存储与索引技术研究与应用随着信息时代的到来，大量的数据被持续产生。
为了高效地存储和检索这些数据，数据库系统中的数据存储与索引技术变得至关重要。
本文将深入探讨数据库系统中的数据存储与索引技术的研究和应用。
一、数据存储技术1. 数据存储结构数据库系统中有多种数据存储结构可供选择，包括堆文件、有序文件、散列文件等。
其中，堆文件是最简单的，数据按不同记录的添加顺序存储在一起。
有序文件数据根据特定的搜索键按照递增顺序进行排序，以支持基于搜索键的顺序访问。
散列文件使用散列函数将数据存储在特定的位置上，以支持快速搜索和高效的插入操作。
2. 数据存储优化为了提高查询性能和降低存储成本，数据库系统采用了多种数据存储优化技术。
例如，数据分区将数据分割成较小的逻辑单元，每个单元可以被单独管理和访问；数据压缩通过减少数据的存储空间来降低存储成本，并且可以在查询时提高I/O效率；数据冗余消除通过消除重复的数据来减少存储空间和提高查询性能。
3. 数据存储管理数据库系统中的数据存储管理涉及到数据的物理组织和存储布局。
这包括文件分配、存储空间管理和数据回收等方面。
合理的数据存储管理可以最大程度地提高存储效率并且避免数据碎片化。
同时，定期的数据库维护操作如数据重组可以进一步优化存储性能。
二、索引技术1. 索引类型数据库系统提供了多种索引类型来加速数据的检索操作。
最常见的索引类型是B树索引和哈希索引。
B树索引是一种多层有序树结构，可以支持范围查询和部分匹配。
哈希索引使用哈希函数将索引键映射到具体的存储地址上，可以实现常数时间的数据检索。
除此之外，数据库系统还支持全文本索引、多列索引和空间索引等特定领域的索引类型。
2. 索引优化在设计索引时，需要考虑到查询的频率、数据的更新频率和存储开销等因素。
合理的索引优化可以提高查询性能和减少存储空间的占用。
例如，为频繁查询的列创建索引，合并稀疏索引以减少存储开销，去掉临时索引以降低写入操作的性能开销。
