操作系统组织数据的方法（详解版）

下面讨论操作系统实现的一个核心问题：系统如何组织数据。本节简要讨论多个基本数据结构，它们在操作系统中用得很多。

列表、堆栈及队列

数组是个简单的数据结构，它的元素可被直接访问。例如，内存就是一个数组。如果所存的数据项大于一字节，那么可用多个字节来保存数据项，并可按项码 x 项大小（item number X item size）来寻址。不过，如何保存可变大小的项？再者，如何删除一项而不影响其他项的相对位置？对于这些情况，数组不如其他数据结构。

在计算机科学中，除了数组，列表可能是最为重要的数据结构。不过，数组的项可以直接访问，而列表的项需要按特定次序来访问。即列表（list）将一组数据表示成序列。实现这种结构的最常用方法是链表（linked list），项与项是链接起来的。链表包括多个类型：

• 单向链表（singly linked list）的每项指向它的后继，如图 1 所示：

图 1 单向链表 

• 双向链表（doubly linked list）的每项指向它的前驱与后继，如图 2 所示：

图 2 双向链表 

• 循环链表（circularly linked list）的最后一项指向第一项（而不是设为 null），如图 3 所示：

图 3 循环链表

链表允许不同大小的项，各项的插入与删除也很方便。链表的使用有一个潜在缺点：在大小为 n 的链表中，获得某一特定项的性能是线性的，即 O(n)，这是由于在最坏情况下需要遍历所有的 n 个元素。列表有时直接用于内核算法，不过，更多的是用于构造更为强大的数据结构，如堆栈和队列等。

堆栈（stack）作为有序数据结构，在增加和删除数据项时采用后进先出（Last In First Out，LIFO）的原则，即最后增加到堆栈的项是第一个被删除的。堆栈的项的插入和删除，分别称为压入（push）和弹出（pop）。

操作系统在执行函数调用时，经常采用堆栈。当调用函数时，参数、局部变量及返回地址首先压人堆栈；当从函数调用返回时，会从堆栈上弹出这些项。

相反，队列（queue）作为有序数据结构，采用先进先出（First in First Out，FIFO）的原则：删除队列的项的顺序与插入的顺序一致。

日常生活的队列样例有很多，如商店客户排队等待结账，汽车排队等待信号灯。操作系统的队列也有很多，例如，送交打印机的作业通常按递交顺序来打印，等待 CPU 的任务通常按队列来组织。

树

树（tree）是一种数据结构，可以表示数据层次。树结构的数据值可按父-子关系连接起来。对于一般树（general tree），父结点可有多个子结点。对于二叉树（binary tree），父结点最多可有两个子结点，即左子结点（left child）和右子结点（right child）。二叉查找树（binary search tree）还要求对两个子结点进行排序，如左子结点 ≤ 右子结点。

图 4 二叉查找树

图 4 为一个二叉查找树的例子。当需要对一个二叉查找树进行查找时，最坏性能为 O(n)（请想一想这是为什么）。为了纠正这种情况，我们可以通过算法来创建平衡二叉查找树（balanced binary search tree）。这样，包含 n 个项的树最多只有 lgn 层，这可确保最坏性能为 O(lgn)。在后续章节中，我们还将会看到，Linux 在 CPU 调度算法中就使用了平衡二叉查找树。

哈希函数与哈希表

哈希函数（hash function）将一个数据作为输入，对此进行数值运算，然后返回一个数值。该值可用作一个表（通常为数据组）的索引，以快速获得数据。虽然在最坏情况下从大小为n的列表中查找数据项所需的比较会是 O(n)，但是采用哈希函数来从表中获得数据可能只有 O(1)，这与具体实现有关。由于性能关系，哈希函数在操作系统中用得很广。

哈希函数有一潜在问题：两个输入可能产生同样的输出值，即它们会链接到列表的同一位置。哈希碰撞（hash collision）可以这样处理：在列表位置上可以存放一个链表，以便将具有相同哈希值的所有项链接起来。当然，碰撞越多，哈希函数的效率越低。

哈希函数的另一用途是实现哈希表（hash map），即利用哈希函数将键（key）和值 (value）关联起来。例如，可将键 operating 映射到值 system。有了这个映射，就可将哈希函数应用于键，进而从哈希表中获得对应值（图 5)。

图 5 哈希映射

例如，现有用户名称映射到用户密码。 用户认证可以这样进行：用户输入他的用户名称和密码；将哈希函数应用于用户名称，以获取密码；获取密码再与用户输入的密码进行比较，以便认证。

位图

位图（bitmap)为 n 个二进制位的串，用于表示 n 项的状态。例如，假设有若干资源，每个资源的可用性可用二进制数字来表示：0 表示资源可用，而 1 表示资源不可用（或相反）。位图的第 i 个位置的值与第 i 个资源相关联。

例如，现有如下位图：

第 2、4、5、6 和 8 个资源是不可用的，第 0、1、3 和 7 个资源是可用的。

当考虑空间效率时，位图优势明显。如果所用的布尔值是 8 位的而不是 1 位的，那么最终的数据结构将会是原来的 8 倍。因此，当需要表示大量资源的可用性时，通常采用位图。磁盘驱动器就是这么工作的。一个中等大小的磁盘可以分成数千个单元，称为磁盘块（disk block）。每个磁盘块的可用性就可通过位图来表示。

数据结构广泛用于实现操作系统。因此，除了这里讨论的一些数据结构，在分析内核算法与实现时，也会讨论其他的数据结构。