如何编写一个实现短进程优先调度算法的实验代码？

实现短进程优先调度算法的实验代码通常涉及以下几个步骤：

1. **数据结构设计**：创建一个进程类，包含进程ID、运行时间（CPU时间片大小）、状态等属性，并设置一个队列来存储进程。

class Process:
    def __init__(self, pid, burst_time):
        self.pid = pid
        self.burst_time = burst_time
        self.arrival_time = time()  # 到达时间，假设当前时间为0
        self.turnaround_time = 0  # 转发时间（完成时间 - 到达时间）
        self.waiting_time = 0     # 等待时间

queue = []

2. **调度函数**：实现调度算法的核心函数，比如`shortest_job_first`。这里可以使用FIFO（先进先出）策略处理到达的进程，然后按进程的剩余运行时间排序。

def shortest_job_first():
    queue.sort(key=lambda x: x.burst_time)  # 按剩余时间排序
    while queue:
        current_process = queue.pop(0)
        CPU.execute(current_process)  # 将进程放入CPU
        if current_process.completed():  # 如果进程执行完毕
            update_turnaround_and_waiting_times(current_process)

3. **模拟执行**：创建一个简单的CPU模拟器`execute`方法，用于消耗进程的时间片并更新进程状态。

def execute(process):
    process.waiting_time += time() - process.arrival_time  # 更新等待时间
    if process.burst_time > 0:
        process.burst_time -= 1
        process.turnaround_time = time()
    else:
        process.completed()

def completed(self):
    return self.burst_time <= 0

4. **更新统计信息**：在进程完成后，记得更新它的周转时间和等待时间。

5. **主循环**：不断接收新进程并调度，直到所有进程都被调度过。

完整代码示例（简化版）：

import time

# ... (上述代码)

def main():
    for i in range(num_processes):  # 假设num_processes是进程总数
        arrival_time = time() * (i + 1)  # 模拟随机到达时间
        burst_time = random.randint(1, 10)  # 随机生成进程运行时间
        new_process = Process(i, burst_time)
        new_process.arrival_time = arrival_time
        queue.append(new_process)
        shortest_job_first()

if __name__ == "__main__":
    main()
    print("Process statistics:")
    for process in queue:
        print(f"PID {process.pid}: Burst Time = {process.burst_time}, "
              f"Turnaround Time = {process.turnaround_time}, "
              f"Waiting Time = {process.waiting_time}")