先来先服务（FCFS）、短作业优先（SJF）、高响应比优先调度（HRRN）、时间片轮转RR等算法的基本原理并编写对应函数

### 回答1：

先来先服务（FCFS）：先来先服务（FCFS）算法是一种简单的进程调度算法，它按照请求到达的先后顺序依次对各个请求进行处理，即先到先服务。函数实现：def FCFS(requests): # requests为到达的进程链表 for request in requests: # 依次处理每个进程 request.run();短作业优先（SJF）：短作业优先（SJF）算法是一种预先分配处理器的算法，根据进程的服务时间（即运行时间）对进程进行排序，优先处理时间最短的作业，以此达到最优化的调度效率。函数实现：def SJF(requests): # requests为到达的进程链表 requests.sort(key=lambda request: request.run_time) # 根据进程的服务时间排序 for request in requests: # 依次处理每个进程 request.run();高响应比优先调度（HRRN）：高响应比优先调度（HRRN）算法是一种改进的先来先服务（FCFS）算法，它根据每个进程的响应比（计算公式为：(当前时间 - 进程等待时间) / 进程服务时间）来选择下一个要处理的进程，以此提高调度效率。函数实现：def HRRN(requests): # requests为到达的进程链表 while len(requests) > 0: # 对到达的进程链表中的每个进程计算响应比 max_response_ratio = 0 max_response_ratio_request = None for request in requests: response_ratio = (time.time() - request.arrive_time) / request.run_time if response_ratio > max_response_ratio: max_response_ratio = response_ratio max_response_ratio_request = request # 选择响应比最大的进程进行处理 max_response_ratio_request.run(); requests.remove(max_response_ratio_request)时间片轮转（RR）：时间片轮转（RR）算法是一种预先分配处理器的算法，它按照固定的时间间隔（即时间片）将处理器分配给每个进程，当一个进程占用处理器的时间片用完后，就将处理器分配给下一个进程。函数实现：def RR(requests, time_slice): # requests为到达的进程链表，time_slice为时间片 for request in requests: # 依次处理每个进程 request.run(time_slice);

### 回答2：
先来先服务（FCFS）调度算法是一种非抢占式调度算法，即按照作业到达的顺序进行调度。它的基本原理是将进程排成一个队列，按照进程到达的顺序依次执行，直到进程执行完毕。下面是一个使用Python编写的对应FCFS调度算法的函数：

def fcfs(processes):
    # 按照进程到达时间排序
    processes.sort(key=lambda x: x['arrival_time'])
    
    # 计算总等待时间和平均等待时间
    total_wait_time = 0
    n = len(processes)
    for i, process in enumerate(processes):
        if i > 0:
            # 计算当前进程的等待时间
            wait_time = max(process['arrival_time'] - processes[i-1]['burst_time'], 0)
            total_wait_time += wait_time
            process['wait_time'] = wait_time
        else:
            process['wait_time'] = 0
    
    average_wait_time = total_wait_time / n
    
    return processes, average_wait_time

短作业优先（SJF）调度算法是一种非抢占式调度算法，即选择剩余执行时间最短的作业进行执行。它的基本原理是将进程排成一个队列，每次从队列中选择剩余执行时间最短的作业进行执行，直到所有作业执行完毕。下面是一个使用Python编写的对应SJF调度算法的函数：

def sjf(processes):
    # 按照进程的剩余执行时间排序
    processes.sort(key=lambda x: x['burst_time'])
    
    # 计算总等待时间和平均等待时间
    total_wait_time = 0
    n = len(processes)
    for i, process in enumerate(processes):
        if i > 0:
            # 计算当前进程的等待时间
            wait_time = sum([p['burst_time'] for p in processes[:i]])
            total_wait_time += wait_time
            process['wait_time'] = wait_time
        else:
            process['wait_time'] = 0
    
    average_wait_time = total_wait_time / n
    
    return processes, average_wait_time

高响应比优先调度（HRRN）算法根据作业的响应比选择下一个执行的作业。响应比的计算公式是（等待时间 + 要求服务时间）/ 要求服务时间。高响应比优先调度算法会选择响应比最高的作业进行执行。下面是一个使用Python编写的对应HRRN调度算法的函数：

def hrrn(processes):
    # 按照进程到达时间排序
    processes.sort(key=lambda x: x['arrival_time'])

    # 计算总等待时间和平均等待时间
    total_wait_time = 0
    n = len(processes)
    for i, process in enumerate(processes):
      if i > 0:
          # 计算当前进程的等待时间和响应比
          wait_time = sum([p['burst_time'] for p in processes[:i]])
          response_ratio = (wait_time + process['burst_time']) / process['burst_time']
          total_wait_time += wait_time
          process['wait_time'] = wait_time
          process['response_ratio'] = response_ratio
      else:
          process['wait_time'] = 0
          process['response_ratio'] = float('inf')

    average_wait_time = total_wait_time / n

    # 按照响应比排序
    processes.sort(key=lambda x: x['response_ratio'], reverse=True)

    return processes, average_wait_time

时间片轮转（RR）调度算法将所有进程按照到达时间排列成一个队列，每个进程执行一个固定大小的时间片，然后排到队列的最后。这个过程一直循环执行，直到所有进程完成执行。下面是一个使用Python编写的对应RR调度算法的函数：

def rr(processes, time_quantum):
    n = len(processes)  # 进程数
    remaining_burst_time = [process['burst_time'] for process in processes]  # 剩余执行时间
    total_wait_time = 0  # 总等待时间
    current_time = 0  # 当前时间
    queue = []  # 进程队列

    while True:
        for i in range(n):
            if remaining_burst_time[i] <= 0:
                continue
            if remaining_burst_time[i] > time_quantum:
                current_time += time_quantum
                remaining_burst_time[i] -= time_quantum
                queue.append(processes[i])
            else:
                current_time += remaining_burst_time[i]
                total_wait_time += current_time - processes[i]['arrival_time'] - processes[i]['burst_time']  # 计算等待时间
                remaining_burst_time[i] = 0

        if all(burst_time == 0 for burst_time in remaining_burst_time):
            break

    average_wait_time = total_wait_time / n

    return queue, average_wait_time

以上是四种调度算法的基本原理和对应的函数编写，可以使用这些函数对进程进行调度。

### 回答3：
先来先服务（FCFS）算法的基本原理是按照作业到达的先后顺序进行调度，先到达的作业先被执行。我们可以通过一个队列来实现FCFS算法，队列中按到达时间顺序存放作业，并依次执行。

下面是一个用Python编写的FCFS调度算法函数：

def FCFS(jobs):
    time = 0
    total_wait_time = 0
    for job in jobs:
        wait_time = max(time - job.arrival_time, 0)
        total_wait_time += wait_time
        time += job.execution_time
    average_wait_time = total_wait_time / len(jobs)
    return average_wait_time

短作业优先（SJF）算法的基本原理是优先调度执行执行时间最短的作业，可以通过对作业根据执行时间进行排序，然后依次执行。

下面是一个用Python编写的SJF调度算法函数：

def SJF(jobs):
    jobs.sort(key=lambda x: x.execution_time) # 按照执行时间对作业进行排序
    time = 0
    total_wait_time = 0
    for job in jobs:
        wait_time = max(time - job.arrival_time, 0)
        total_wait_time += wait_time
        time += job.execution_time
    average_wait_time = total_wait_time / len(jobs)
    return average_wait_time

高响应比优先调度（HRRN）算法的基本原理是根据作业等待时间和执行时间的比例来确定优先级，优先调度优先级较高的作业。可以通过计算每个作业的响应比来实现。

下面是一个用Python编写的HRRN调度算法函数：

def HRRN(jobs):
    time = 0
    total_wait_time = 0
    for job in jobs:
        response_ratio = (time - job.arrival_time + job.execution_time) / job.execution_time # 计算响应比
        wait_time = max(time - job.arrival_time, 0)
        total_wait_time += wait_time
        time += job.execution_time
    average_wait_time = total_wait_time / len(jobs)
    return average_wait_time

时间片轮转（RR）调度算法的基本原理是将每个作业分割为若干时间片，每个时间片的执行时间固定，轮流进行调度，直到所有作业完成。

下面是一个用Python编写的RR调度算法函数：

def RR(jobs, time_slice):
    time = 0
    total_wait_time = 0
    while jobs:
        job = jobs.pop(0)
        execution_time = min(job.execution_time, time_slice) # 取执行时间和时间片的较小值
        job.execution_time -= execution_time
        if job.execution_time > 0:
            jobs.append(job) # 如果作业未完成，将其放回队列尾部
        wait_time = max(time - job.arrival_time, 0)
        total_wait_time += wait_time
        time += execution_time
    average_wait_time = total_wait_time / len(jobs)
    return average_wait_time

以上函数中的jobs参数是一个作业的列表，每个作业包含到达时间和执行时间等属性。函数中返回平均等待时间作为调度结果。