简单易懂，动态分区分配算法
我们来深入探讨动态分区分配中的灵魂——四种经典的分配算法。当操作系统（公寓管理员）面对一堆零散的空闲房间（空闲分区）时，它到底该选择哪一间来满足新租户（新进程）的需求呢？这四种算法，就代表了四种不同的“选房策略”。
我们继续用那个生动形象的电影院“自由隔断”座位安排的比喻。
- 空闲分区链/表：管理员手里的一本**“空闲座位区登记册”**，上面记录了所有连续空闲座位区的起始位置和长度。
- 新进程：一个需要
k个座位的观影团体。 - 分配算法：管理员翻阅登记册，决定从哪一片空闲区里划出
k个座位给这个团体的策略。
1. 首次适应算法 (First-Fit) - “差不多先生”
策略思想：“别那么麻烦，从头找，找到第一个能坐下的就行了！”
工作方式：
- 管理员手里的登记册，是按照**座位号从小到大（地址递增）**的顺序排列的。
- 每次有新团体来，他都从登记册的第一页开始，逐条往下看。
- 找到第一个空闲区，其座位数大于或等于团体所需，就立刻把座位划给他们，然后更新登记册（把这个空闲区划掉一部分或者全部）。
- 下次有新团体来，他还是从第一页开始找。
优点：
- 算法开销小：不需要对所有空闲区进行比较，平均情况下能很快找到一个可用的，效率较高。
- 倾向于保留大空闲区：因为总是优先使用低地址的小碎片，所以高地址部分的大块空闲区有更大概率被保留下来，有利于满足后续大进程的需求。
缺点：
- 低地址部分产生大量小碎片：因为每次都从头找，所以登记册的前面部分（低地址区）会被反复切割，留下很多难以再利用的“边角料”座位（外部碎片）。
- 后续查找开销可能增大：随着低地址部分碎片增多，每次查找都需要跳过这些小碎片，才能找到后面的大分区，增加了查找时间。
一句话总结：简单、快速，但容易在“门口”留下一堆垃圾。
2. 最佳适应算法 (Best-Fit) - “抠门掌柜”
策略思想：“勤俭持家，绝不浪费！找一个跟他们需求大小最接近的空闲区，避免产生大的浪费。”
工作方式：
- 管理员手里的登记册，是按照**空闲座位数从小到大（容量递增）**的顺序排列的。
- 每次有新团体来，他需要遍历整个登记册，找到所有能满足需求的空闲区，然后从中选出容量最小的那个。
- （如果登记册已按容量排序，那他只需要从头找到第一个满足条件的就行了）。
优点：
- 外部碎片最“小”：每次分配后，产生的剩余碎片（如果有的话）是最小的。从这个角度看，它似乎最能节省空间。
缺点：
- 产生极多几乎无法利用的小碎片：这是它的致命伤。正是因为它每次都找“刚刚好”的，所以会留下大量1个、2个座位的“鸡肋”空闲区。这些小碎片数量极多，几乎永远无法被再利用，严重污染了空闲分区链。
- 算法开销大：为了找到“最佳”的，要么需要遍历整个链表，要么需要维护一个按容量排序的链表，每次分配回收后排序的开销都很大。
一句话总结：看似最省，实则制造了最多的无用垃圾。
3. 最坏适应算法 (Worst-Fit) - “慷慨地主”
策略思想：“反其道而行之！我专门挑最大的那个空闲区分给他们，这样剩下的那块也足够大，以后还能用。”
工作方式：
- 管理员手里的登记册，是按照**空闲座位数从大到小（容量递减）**的顺序排列的。
- 每次有新团体来，他总是从登记册的**第一页（也就是最大的那个空闲区）**开始分配。
优点：
- 避免产生过多小碎片：因为总是在大块区域上切割，所以剩余的空闲区也相对较大，不容易产生无法利用的小碎片。
缺点：
- 大分区被快速消耗：这种策略会迅速地把所有大的连续空闲区都“切碎”。当后续真正需要一个大分区的“大团体”到来时，会发现已经没有完整的大片空闲区可用了。
- 算法开销大：和最佳适应一样，需要维护一个按容量排序的链表，开销很大。
一句话总结：心是好的，但很快就把“良田”都分割成了“小块地”。
4. 邻近适应算法 (Next-Fit) - “健忘的差不多先生”
策略思想：“首次适应每次都从头找太傻了，门口都快被踩烂了。我记得上次找到哪儿了，这次从那儿接着找就行。”
工作方式：
- 管理员手里的登记册，和首次适应一样，是按照座位号从小到大（地址递增）排列的，通常会组织成一个循环链表。
- 系统维护一个指针，记录着上一次查找结束的位置。
- 每次有新团体来，管理员从指针指向的位置开始向后查找，找到第一个满足条件的空闲区进行分配。如果找到链表尾还没找到，就回到链表头继续找。
优点：
- 算法开销小：避免了每次都从头扫描，查找效率比首次适应更高。
- 空闲碎片分布更均匀：不会像首次适应那样，只在低地址区产生大量碎片，而是会让碎片分布在整个内存空间中。
缺点：
- 缺乏全局视野：因为是局部查找，它可能会错过一些虽然在前面但其实很合适的空闲区。
- 可能导致大分区被优先分割：与首次适应相反，它在高地址部分和低地址部分找到空闲区的概率是均等的。这可能导致高地址处的大分区也被很快用掉，从而缺乏可用的大块连续空间。
一句话总结：首次适应的优化版，查找更快，但可能不如首次适应那样能保留大块内存。
四种算法对比总结
| 算法 | 空闲区排序方式 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 首次适应 (First-Fit) | 地址递增 | 算法开销小，倾向于保留高地址大分区 | 低地址碎片多，后续查找开销可能增加 |
| 最佳适应 (Best-Fit) | 容量递增 | 每次分配产生的剩余碎片最小 | 产生大量极小的、难以利用的外部碎片 |
| 最坏适应 (Worst-Fit) | 容量递减 | 不易产生小碎片 | 快速消耗大分区，不利于大进程 |
| 邻近适应 (Next-Fit) | 地址递增 (循环) | 查找开销比首次适应更小，碎片分布均匀 | 缺乏全局视野，可能分割大分区 |
综合来看，首次适应和邻近适应算法在实现开销和性能上取得了较好的平衡，是实践中更常用的策略。而最佳和最坏适应算法因为需要排序，开销较大，且实际效果并不一定好。