时间片轮转算法和优先级调度算法

时间片轮转算法和优先级调度算法都是操作系统中常用的进程调度算法。时间片轮转算法是将CPU的使用时间分为若干个时间片，每个进程在一个时间片内得到一定的时间来使用CPU，当时间片用完后，操作系统会剥夺当前进程的CPU使用权并将其放回就绪队列的队尾，然后调度下一个等待CPU使用的进程运行。

优先级调度算法是根据进程的优先级来进行调度。进程优先级越高，越容易被调度。操作系统会根据每个进程的优先级和当前系统负载情况选择一个优先级最高的进程运行，如果多个进程的优先级相同，则按照时间片轮转算法的方式进行调度。

这两种算法各有优缺点，时间片轮转算法能保证每个任务都有机会获得CPU执行时间，但可能导致一些低优先级的进程长时间无法得到执行；优先级调度算法能保证高优先级进程优先执行，但可能会导致低优先级的进程饥饿现象。因此，操作系统通常采用两种算法的结合方式进行进程调度。

相关问题

设计程序用来实现优先级调度算法和时间片轮转算法

设计程序来实现优先级调度算法和时间片轮转算法通常涉及以下几个步骤：

1. **了解基本原理**：
- **优先级调度**（Priority Scheduling）: 这种策略将任务按优先级排序，优先级高的任务优先获得CPU处理时间。可以使用数据结构如堆（Heap），其中最小优先队列总是存储当前优先级最高的任务。
- **时间片轮转**（Round Robin，RR）：每个进程分配一段固定的时间（时间片）去运行，然后切换到下一个等待的进程，直到所有进程都运行过一轮。

2. **程序结构**：
- 创建一个任务队列，包含任务名、优先级和剩余运行时间等信息。
- 对于优先级调度，可以维护两个队列，一个是普通队列，另一个是优先级队列，每次从优先级队列中取出最高优先级的任务放入CPU执行。

3. **核心功能模块**：
- **任务管理**：添加、删除和修改任务，更新它们的优先级和剩余时间。
- **调度函数**：根据算法选择任务，比如优先级队列（优先级高者优先）、时间片轮转（定时切换）。
- **执行管理**：记录并更新每个任务的实际运行时间和是否完成。

4. **伪代码示例**（仅做示意，实际语言可能需要更复杂的数据结构）：

   class Task:
       def __init__(self, name, priority):
           self.name = name
           self.priority = priority
           # 其他属性如剩余时间

   def prioritize_scheduling():
       tasks.sort(key=lambda t: t.priority)
       while not queue.empty():
           highest_priority_task = queue.pop(0)
           execute(highest_priority_task)

   def round_robin(time_slice):
       for task in queue:
           task.run(time_slice)
           if task.is_completed():
               break
       next_task = queue.peek()
       if next_task is not None:
           next_time_to_run = next_task.time_left()
           schedule(next_time_to_run)

5. **

编制时间片轮转调度算法和静态优先级调度算法代码

时间片轮转调度算法的代码如下：

class Process:
    def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time):
        self.pid = pid
        self.arrival_time = arrival_time
        self.burst_time = burst_time
        self.remaining_time = burst_time

    def execute(self, time_slice):
        if self.remaining_time > time_slice:
            self.remaining_time -= time_slice
            return time_slice
        else:
            time_executed = self.remaining_time
            self.remaining_time = 0
            return time_executed


def round_robin_scheduling(processes, time_slice):
    n = len(processes)
    remaining_processes = processes.copy()
    current_time = 0
    waiting_time = 0
    turnaround_time = 0
    
    while remaining_processes:
        current_process = remaining_processes.pop(0)
        if current_process.arrival_time > current_time:
            current_time = current_process.arrival_time
        time_executed = current_process.execute(time_slice)
        current_time += time_executed
        if current_process.remaining_time == 0:
            waiting_time += current_time - current_process.arrival_time - current_process.burst_time
            turnaround_time += current_time - current_process.arrival_time
        else:
            remaining_processes.append(current_process)
            
    avg_waiting_time = waiting_time / n
    avg_turnaround_time = turnaround_time / n
    return avg_waiting_time, avg_turnaround_time

静态优先级调度算法的代码如下：

class Process:
    def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time, priority):
        self.pid = pid
        self.arrival_time = arrival_time
        self.burst_time = burst_time
        self.priority = priority

    def execute(self):
        self.burst_time -= 1


def static_priority_scheduling(processes):
    n = len(processes)
    remaining_processes = processes.copy()
    current_time = 0
    waiting_time = 0
    turnaround_time = 0
    
    while remaining_processes:
        remaining_processes.sort(key=lambda x: (x.priority, x.arrival_time))
        current_process = remaining_processes.pop(0)
        if current_process.arrival_time > current_time:
            current_time = current_process.arrival_time
        current_process.execute()
        current_time += 1
        if current_process.burst_time == 0:
            waiting_time += current_time - current_process.arrival_time - current_process.priority
            turnaround_time += current_time - current_process.arrival_time
        else:
            remaining_processes.append(current_process)
            
    avg_waiting_time = waiting_time / n
    avg_turnaround_time = turnaround_time / n
    return avg_waiting_time, avg_turnaround_time