常見記憶體分配演算法及優缺點
常見記憶體分配演算法及優缺點如下：
（1）首次適應演算法。使用該演算法進行記憶體分配時，從空閒分割槽鏈首開始查詢，直至找到乙個能滿足其大小要求的空閒分割槽為止。然後再按照作業的大小，從該分割槽中劃出一塊記憶體分配給請求者，餘下的空閒分割槽仍留在空閒分割槽鏈中。
該演算法傾向於使用記憶體中低位址部分的空閒分割槽，在高位址部分的空閒分割槽很少被利用，從而保留了高位址部分的大空閒區。顯然為以後到達的大作業分配大的內 存空間創造了條件。缺點在於低址部分不斷被劃分，留下許多難以利用、很小的空閒區，而每次查詢又都從低址部分開始，這無疑會增加查詢的開銷。
（2）迴圈首次適應演算法。該演算法是由首次適應演算法演變而成的。在為程序分配記憶體空間時，不再每次從鏈首開始查詢，而是從上次找到的空閒分割槽開始查詢，直至 找到乙個能滿足要求的空閒分割槽，並從中劃出一塊來分給作業。該演算法能使空閒中的記憶體分割槽分布得更加均勻，但將會缺乏大的空閒分割槽。
（3）最佳適應演算法。該演算法總是把既能滿足要求，又是最小的空閒分割槽分配給作業。
為了加速查詢，該演算法要求將所有的空閒區按其大小排序後，以遞增順序形成乙個空白鏈。這樣每次找到的第乙個滿足要求的空閒區，必然是最優的。孤立地看， 該演算法似乎是最優的，但事實上並不一定。因為每次分配後剩餘的空間一定是最小的，在儲存器中將留下許多難以利用的小空閒區。同時每次分配後必須重新排序， 這也帶來了一定的開銷。
（4）最差適應演算法。最差適應演算法中，該演算法按大小遞減的順序形成空閒區鏈，分配時直接從空閒區鏈的第乙個空閒分割槽中 分配（不能滿足需要則不分配）。很顯然，如果第乙個空閒分割槽不能滿足，那麼再沒有空閒分割槽能滿足需要。這種分配方法初看起來不太合理，但它也有很強的直觀 吸引力：在大空閒區中放入程式後，剩下的空閒區常常也很大，於是還能裝下乙個較大的新程式。
最壞適應演算法與最佳適應演算法的排序正好相反，它的佇列指標總是指向最大的空閒區，在進行分配時，總是從最大的空閒區開始查尋。
該演算法克服了最佳適應演算法留下的許多小的碎片的不足，但保留大的空閒區的可能性減小了，而且空閒區**也和最佳適應演算法一樣複雜。
常見機器學習演算法優缺點
1 線性模型 形式簡單 易於建模 很好的可解釋性 2 邏輯回歸 無需事先假設資料分布 可得到近似概率 對率函式任意階可導的凸函式，許多數值優化演算法都可直接用於求取最優解 3 線性判別分析 lda 當兩類資料同先驗 滿足高斯分布且協方差相等時，lda可達到最優分類 4 boosting 代表adab...
排程演算法的介紹及優缺點
一 先來先服務 fcfs 先進先出 fifo 排程演算法 1 概念 按照作業 程序進入系統的先後次序進行排程，先進入系統者先排程 即啟動等待時間最長的作業 程序。是一種最簡單的排程演算法，即可用於作業排程，也可用於程序排程 2 先來先服務 先進先出 優缺點 比較有利於長作業 程序 而不利於短作業 程...
演算法的優缺點 邏輯回歸演算法的優缺點
邏輯回歸演算法是最經典的幾個機器學習演算法之一，本文對它的優點，缺點進行總結。sigmoid函式 表示式如下 1.實現簡單，廣泛的應用於工業問題上 2.分類時計算量非常小，速度很快，儲存資源低 3.便利的觀測樣本概率分數 4.對邏輯回歸而言，多重共線性並不是問題，它可以結合l2正則化來解決該問題 5...