编程实现最高响应比优先算法HRN,并分析算法的优缺点。
时间: 2023-11-10 10:23:15 浏览: 75
HRN算法是一种基于响应比的动态优先级调度算法。在HRN算法中,每个进程的响应比由其等待时间和需要执行的总时间的比值计算而来。响应比越高的进程越优先执行,从而增加系统的吞吐率和响应时间。优点在于它兼顾了进程的等待时间和执行时间,挽救了先来先服务算法中可能出现的饥饿问题。但是HRN算法也有一些缺点,比如进程长时间等待、短进程频繁抢占等情况下,可能导致优先级的不稳定性,影响系统的性能表现。
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3、编程实现最高响应比优先算法HRN,并分析算法的优缺点。
最高响应比优先算法(Highest Response Ratio Next,HRN)是一种动态优先级调度算法,它的优先级是根据当前作业的等待时间和服务时间计算得出的。该算法的优先级公式为:
响应比 = (等待时间 + 服务时间) / 服务时间
在HRN算法中,每当有一个新的作业进入系统时,就会重新计算每个作业的响应比,并选择响应比最高的作业进行调度。
HRN算法的优点:
1. 能够保证所有作业都能得到执行,避免出现饥饿现象。
2. 能够充分利用CPU资源,保证系统的吞吐量。
3. 能够快速响应用户的请求,提升用户的体验。
HRN算法的缺点:
1. 计算过程较为复杂,需要不断地重新计算每个作业的响应比。
2. 对于短作业来说,由于等待时间较短,响应比会很高,容易导致长作业得不到执行。
3. 对于长作业来说,由于服务时间较长,响应比会很低,容易导致长时间等待。
下面是HRN算法的Python实现:
```python
def HRN(processes):
n = len(processes)
waiting_time = [0] * n
response_ratio = [0] * n
time_left = [0] * n
finished = 0
total_time = 0
# 初始化等待时间和剩余时间
for i in range(n):
time_left[i] = processes[i][1]
while finished != n:
# 计算每个作业的响应比
for i in range(n):
if time_left[i] > 0:
response_ratio[i] = 1 + (waiting_time[i] / time_left[i])
# 选择响应比最高的作业进行调度
highest_ratio_index = response_ratio.index(max(response_ratio))
# 执行该作业
time_left[highest_ratio_index] -= 1
total_time += 1
# 更新等待时间
for i in range(n):
if i != highest_ratio_index and time_left[i] > 0:
waiting_time[i] += 1
# 如果该作业已经执行完毕,更新完成作业的数量
if time_left[highest_ratio_index] == 0:
finished += 1
return waiting_time
```
其中,processes是一个列表,每个元素表示一个作业,包含作业ID、服务时间和到达时间。例如,[(1, 6, 0), (2, 8, 1), (3, 7, 2)]表示有三个作业,ID分别为1、2、3,服务时间分别为6、8、7,到达时间分别为0、1、2。函数返回一个列表,表示每个作业的等待时间。
用C++语言编程实现最高响应比优先调度算法
最高响应比优先调度算法是一种常用的进程调度算法,其核心思想是根据进程的响应比来确定下一个要执行的进程。具体实现可以参考以下代码:
```c
#include <stdio.h>
struct process {
int pid; // 进程ID
int burst_time; // 进程执行时间
int arrival_time; // 进程到达时间
int waiting_time; // 进程等待时间
int turnaround_time; // 进程周转时间
float response_ratio; // 进程响应比
};
// 计算进程的等待时间、周转时间和响应比
void calculate_time(struct process *p, int n) {
int i;
float sum_waiting_time = 0, sum_turnaround_time = 0;
for (i = 0; i < n; i++) {
p[i].turnaround_time = p[i].burst_time + p[i].waiting_time;
p[i].response_ratio = (float)p[i].turnaround_time / p[i].burst_time;
sum_waiting_time += p[i].waiting_time;
sum_turnaround_time += p[i].turnaround_time;
}
printf("平均等待时间:%.2f\n", sum_waiting_time / n);
printf("平均周转时间:%.2f\n", sum_turnaround_time / n);
}
// 最高响应比优先调度算法
void hrn_scheduling(struct process *p, int n) {
int i, j, current_time = 0, total_burst_time = 0;
float max_response_ratio;
struct process *current_process;
// 计算总的执行时间
for (i = 0; i < n; i++) {
total_burst_time += p[i].burst_time;
}
// 按照到达时间排序
for (i = 0; i < n - 1; i++) {
for (j = i + 1; j < n; j++) {
if (p[i].arrival_time > p[j].arrival_time) {
struct process temp = p[i];
p[i] = p[j];
p[j] = temp;
}
}
}
// 执行进程
while (current_time < total_burst_time) {
max_response_ratio = -1;
current_process = NULL;
// 找到响应比最高的进程
for (i = 0; i < n; i++) {
if (p[i].burst_time > 0 && p[i].arrival_time <= current_time) {
if (p[i].response_ratio > max_response_ratio) {
max_response_ratio = p[i].response_ratio;
current_process = &p[i];
}
}
}
// 执行进程
if (current_process != NULL) {
current_process->burst_time--;
current_time++;
// 更新等待时间
for (i = 0; i < n; i++) {
if (p[i].burst_time > 0 && p[i].arrival_time <= current_time && &p[i] != current_process) {
p[i].waiting_time++;
}
}
} else {
current_time++;
}
}
// 计算进程的等待时间、周转时间和响应比
calculate_time(p, n);
}
int main() {
int i, n;
struct process p[10];
printf("请输入进程数:");
scanf("%d", &n);
printf("请输入每个进程的执行时间和到达时间:\n");
for (i = 0; i < n; i++) {
printf("进程%d:", i + 1);
scanf("%d %d", &p[i].burst_time, &p[i].arrival_time);
p[i].pid = i + 1;
p[i].waiting_time = 0;
}
hrn_scheduling(p, n);
return 0;
}
```
以上代码实现了最高响应比优先调度算法,可以根据输入的进程执行时间和到达时间计算出每个进程的等待时间、周转时间和响应比,并输出平均等待时间和平均周转时间。