实验一进程状态及其转换(单处理器)\n 实验内容:\n 初始化:设置进程pc结构\n 和进程队到(就绪、执行、阻塞）\n 循环执行菜单:\n 1、创建原语\n 输入进程的名字、优先级（用数字0-9表示，0级最低

这是一道关于实验进程状态及其转换（单处理器）的问题。

实验内容：

初试化：设置进程PC结构。

和进程队到（就绪、执行、阻塞）。

循环执行菜单：

1、创建原语

输入进程的名称、优先级（用数字0-9表示，0级最低）。

2、查看进程列表

输出系统中所有进程的信息，包括名称和优先级。

3、撤销原语

输入要撤销的进程名称。

4、进程让出CPU

将运行状态的进程状态调整为就绪状态。

5、退出

结束程序的执行。

相关问题

用mpi并行求解1到1000的和，可以用N个进程

: none;
border-radius: 5px;
box-shadow: 0 0 5px #ccc;
}

button {
padding: 10px;
background-color: #0078d7;
color: #fff;
font-weight: bold;
好的，我可以为您解答这个问题。首先，让我们讨论一下如何使用 MPI 并行计 border: none;
border-radius: 5px;
cursor: pointer;
}

button:hover {
background-color: #005ea2;
}

register.css:

* {
margin: 0;
padding: 0;
box-sizing: border-box算 1 到 1000 的和。

一种简单的方法是将这 1000 个数均匀地分;
}

body {
font-family: Arial, sans-serif;
}

header {
background-image: url("../images/header-bg.jpg");
配给 N 个进程，每个进程计算它分配到的那些数的和，最后将所有 background-size: cover;
height: 200px;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
}

nav ul {
list-style: none;
display: flex;
}

nav li {
margin: 0 10px;
}

进程的计算结果相加即可得到最终的结果。

下面是一个用 MPI 实现的伪代码：

nav a {
text-decoration: none;
color: #fff;
font-weight: bold;
font-size: 18px;

#include <mpi.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define N 4 // 进程数

int main(int}

nav a:hover {
    color: #ccc;
}

.content {
    width: 80%;
    margin: 50px auto;
}

 argc, char** argv) {
    int rank, size, sum = 0, local_sum = 0;
    MPI_Init(&argch1 {
    font-size: 32px;
    margin-bottom: 20px;
}

form {
    display: flex;
    flex-direction: column;
    margin-top: 20px;
}

label {
    font-weight: bold;
    margin-bottom: 10px;
, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
    int start}

input {
    padding: 10px;
    margin-bottom: 20px;
    border: none;
    border-radius: 5 = (1000 / size) * rank + 1; // 计算起始位置
    int end = (rank == size -px;
    box-shadow: 0 0 5px #ccc;
}

button {
    padding: 10px;
    background-color 1) ? 1000 : (1000 / size) * (rank + 1); // 计算结束位置
    for: #0078d7;
    color: #fff;
    font-weight: bold;
    border: none;
    border-radius:  (int i = start; i <= end; i++) {
        local_sum += i;
    }
    MPI_Reduce(&local_sum,5px;
    cursor: pointer;
}

button:hover {
    background-color: #005ea2;
}

现在，我们为 &sum, 1, MPI_INT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD); // 将所有进程的 local_sum 相加每个 HTML 文件创建对应的 JavaScript 文件。

index.js:

$(document).ready(function() {
    // Do something here
});

login.js:

$(document).ready(function() {
    $('form').submit(function(e) {
        e.preventDefault
    if (rank == 0) {
        printf("Sum = %d\n", sum);
    }
    MPI_Finalize();
   ();
        var username = $('#username').val();
        var password = $('#password').val();
        $.ajax({
            type: 'POST return 0;
}

在这个例子中，我们使用 MPI_Init 函数初始化 MPI，使用 MPI_Comm_rank 和 MPI_Comm',
url: 'login.php',
data: {username: username, password: password},
success: function(response) {
if (response == 'success') {
window.location.href = 'dashboard.html';
} else {
alert('Invalid username or password_size 函数分别获取当前进程的排名和进程总数。

然后，我们根据进程数将 1');
}
}
});
});
});

register.js:

$(document).ready(function() {
$('form'). 到 1000 的数均匀地分配给每个进程，每个进程计算它分配到的那submit(function(e) {
e.preventDefault();
var username = $('#username').val();
var password = $('#password').val();
些数的和，最后使用 MPI_Reduce 函数将所有进程的 local_sum 相加得到最终的结果，然 var email = $('#email').val();
$.ajax({
type: 'POST',
url: 'register.php',
data: {username: username, password: password, email: email},
success: function(response) {
if (response == 'success')后在排名为 0 的进程上打印结果。

希望这个例子可以帮助您理解如何使用 MPI 并行计算 1 到 1000 的和。

i:初始化(initialization)。从终端读入字符集大小 n,以及 n 个字符和 n 个权值,建

初始化是指在编程语言中，定义变量或数据结构时给其赋予初始值的过程。在本题中，我们需要从终端读入字符集大小 n，以及 n 个字符和 n 个相应的权值，然后建立一个数据结构。

首先，我们需要定义一个数据结构来存储字符和权值的对应关系。可以使用一个数组或者一个字典来存储这些信息，数组的下标可以表示字符的索引，而相应的权值则可以通过下标来访问。

接下来，我们可以通过一个循环来从终端读入字符和权值。在每一次循环中，我们首先读入一个字符，然后再读入对应的权值。可以使用一个临时变量来存储这些读入的值，并将它们保存到我们定义的数据结构中。循环的次数应该等于字符集的大小 n。

最后，我们将建立好的数据结构返回，以便后续使用。这样，我们就完成了初始化的过程。

总结起来，初始化的过程包括定义数据结构，从终端读入字符集大小和对应的字符与权值，以及将这些值保存到数据结构中。通过这个过程，我们可以初始化一个用于存储字符和权值对应关系的数据结构。