响应比和带权周转时间公式中等待时间是一个东西吗

时间: 2024-04-02 16:34:57 浏览: 21
响应比和带权周转时间公式中的等待时间是不同的概念。 在响应比中,等待时间是指一个进程等待 CPU 的时间,包括就绪队列中等待和正在执行时被抢占的时间。而响应比是指一个进程等待 CPU 和执行的比例,即响应时间与服务时间之比。 在带权周转时间公式中,等待时间是指一个进程在就绪队列中等待 CPU 的时间。带权周转时间是指一个进程完成整个执行过程所需要的时间,包括等待时间和执行时间,其中等待时间在公式中乘以一个权值因子。 因此,虽然等待时间在这两个公式中都有涉及,但是它们的具体含义和计算方式是不同的。
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响应比和带权周转时间可以分别反应什么问题

响应比和带权周转时间是用来评估作业调度算法性能的指标,它们可以分别反应不同的问题。 响应比可以反映出一个进程等待 CPU 和执行的比例,即响应时间与服务时间之比。它可以评估作业调度算法的响应速度,即在就绪队列中等待的进程是否能够尽快地获得 CPU,并开始执行。响应比越高,说明进程等待 CPU 的时间越短,系统的响应速度越快,相应的作业调度算法性能越好。 带权周转时间可以反映出一个进程完成整个执行过程所需要的时间,包括等待时间和执行时间,并且等待时间在公式中乘以一个权值因子。它可以评估作业调度算法的性能,即作业调度算法是否能够合理地分配 CPU 时间,让等待时间较长的进程获得更多的 CPU 时间,从而提高系统的利用率和效率。带权周转时间越小,说明进程完成所需要的时间越短,系统的利用率和效率越高,相应的作业调度算法性能越好。

写出一组高响应比的测试数据,有到达时间和服务时间,并计算该情况下的平均周转时间和平均带权周转时间

好的,我可以帮您回答这个问题。需要说明的是,高响应比调度算法是一种动态优先级调度算法,其计算优先级的公式为:响应比 = (等待时间 + 服务时间) / 服务时间。因此,在该算法下,等待时间越长,优先级就越高。 以下是一组测试数据,包含到达时间、服务时间和优先级: | 任务 | 到达时间 | 服务时间 | 优先级 | | --- | --- | --- | --- | | A | 0 | 6 | 1.0 | | B | 2 | 4 | 1.5 | | C | 4 | 2 | 2.0 | | D | 6 | 5 | 1.8 | 首先,根据到达时间对任务进行排序,得到执行顺序为 A -> B -> C -> D。 A 到达时开始执行,运行 6 个时间片后完成,周转时间为 6,带权周转时间为 6/6=1。 B 到达时 A 还剩余 4 个时间片,因此等待 2 个时间片后开始执行,运行 4 个时间片后完成,周转时间为 6+4=10,带权周转时间为 10/4=2.5。 C 到达时 A 和 B 都已经完成,因此等待 0 个时间片后开始执行,运行 2 个时间片后完成,周转时间为 4+2=6,带权周转时间为 6/2=3。 D 到达时 A、B、C 都已经完成,因此等待 0 个时间片后开始执行,运行 5 个时间片后完成,周转时间为 5,带权周转时间为 5/5=1。 因此,平均周转时间为 (6+10+6+5)/4=6.75,平均带权周转时间为 (1+2.5+3+1)/4=1.875。

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class Process: def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time): self.pid = pid self.arrival_time = arrival_time self.burst_time = burst_time self.waiting_time = 0 self.turnaround_time = 0 self.response_ratio = 0 self.start_time = 0 self.complete_time = 0 def hrrn(processes): n = len(processes) current_time = 0 completed_processes = [] while len(completed_processes) < n: # 计算每个进程的响应比 for p in processes: if p not in completed_processes: waiting_time = current_time - p.arrival_time p.response_ratio = 1 + waiting_time / p.burst_time # 选择响应比最大的进程执行 selected_process = max(processes, key=lambda x: x.response_ratio) selected_process.start_time = current_time selected_process.complete_time = current_time + selected_process.burst_time selected_process.turnaround_time = selected_process.complete_time - selected_process.arrival_time current_time = selected_process.complete_time completed_processes.append(selected_process) return completed_processes # 创建进程列表 processes = [ Process(1, 0, 10), Process(2, 1, 5), Process(3, 2, 8), Process(4, 3, 6), ] # 运行调度算法 completed_processes = hrrn(processes) # 输出结果 total_wait_time = sum([p.waiting_time for p in completed_processes]) total_turnaround_time = sum([p.turnaround_time for p in completed_processes]) total_weighted_turnaround_time = sum([p.turnaround_time / p.burst_time for p in completed_processes]) for p in completed_processes: print( f"Process {p.pid}:到达时间 {p.arrival_time},所需执行时间{p.burst_time},开始时间{p.start_time},结束时间 {p.complete_time},周转时间 {p.turnaround_time},带权周转时间 {p.turnaround_time / p.burst_time:.2f}") print(f"平均周转时间:{total_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") print(f"平均带权周转时间:{total_weighted_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") 解释这段代码的设计思路

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