这个实验实现动态高优先权优先进程调度的代码

在这个实验中，为了实现动态高优先权优先（Dynamic Highest Priority First, DHPF）调度算法，你需要编写一些核心函数和逻辑。这里是一个简化版的伪代码示例，它展示了主要流程：

class Process:
    def __init__(self, pid, arrival_time, service_time, priority):
        self.pid = pid
        self.arrival_time = arrival_time
        self.service_time = service_time
        self.priority = priority
        self.state = 'W'

def initialize_processes():
    # 用户输入或读取文件获得进程列表
    processes = []
    for _ in range(input_num_processes()):
        data = get_user_input() or read_from_file()
        p = Process(*data)
        processes.append(p)
    return sorted(processes, key=lambda x: (x.priority, x.arrival_time))

def schedule(process_list):
    waiting_queue = [p for p in process_list if p.state == 'W']
    while waiting_queue:
        highest_priority_process = waiting_queue.pop(0)
        # 调度该进程，状态转为'RUN'
        highest_priority_process.state = 'R'
        
        # 执行过程模拟，这里假设执行一个时间单位
        time_units_passed = 1
        if highest_priority_process.service_time > time_units_passed:
            highest_priority_process.service_time -= time_units_passed
        
        # 判断服务结束，状态转为'F'
        if highest_priority_process.service_time <= 0:
            highest_priority_process.state = 'F'
            
        # 更新优先级（例如，每执行完一个时间单位降低优先级）
        update_priority(highest_priority_process)

def update_priority(process):
    # 根据实际情况调整优先级，比如减少一定值
    process.priority -= priority_reduction_rate

# 其他辅助函数...

这个代码首先定义了一个`Process`类来存储进程信息，然后在`initialize_processes`函数中获取用户输入或读取文件创建进程，并根据优先级和到达时间进行排序。`schedule`函数负责调度，每次从等待队列中取出优先级最高的进程，执行相应的服务，直到服务完成。

注意，实际代码中还需要处理进程添加到或从队列中移出的情况，以及错误处理、日志记录等功能。