for i in range(int(round(len(data) / 4))): get_time = lambda x: int(x.strip().split(':')[1]) get_data = lambda x: int(x.strip().split(':')[5]) if get_time(data[4*i]) == get_time(data[4*i+1]) == get_time(data[4*i+2]) == get_time(data[4*i+3]): mat.append(list(map(get_data, (data[4*i], data[4*i+1], data[4*i+2], data[4*i+3]))))

这段代码使用一个循环来处理数据。循环的迭代次数是数据长度除以4的结果向下取整。每次迭代中，根据索引位置对应的数据进行处理。

代码中使用了两个 lambda 函数：get_time 和 get_data。get_time 函数用于提取时间信息，它将字符串按冒号分割后取第二个元素，并将其转换为整数。get_data 函数用于提取数据信息，它将字符串按冒号分割后取第六个元素，并将其转换为整数。

接下来，代码使用 if 语句判断四个索引位置对应的时间是否相等。如果相等，则使用 map 函数将四个索引位置对应的数据应用于 get_data 函数，并将结果转换为列表。最后，将得到的列表添加到 mat 列表中。

换句话说，这段代码的目的是从给定的数据中提取出时间相等的四个数据，并将这四个数据转换为整数列表后添加到 mat 列表中。

相关问题

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

这段代码实现了最高响应比优先（HRRN）进程调度算法。它的输入是一个进程列表，其中每个进程都是一个Process类的实例。算法会根据每个进程的到达时间、执行时间和当前时间，计算出每个进程的响应比，并选择响应比最高的进程执行，直到所有进程都执行完毕。在执行过程中，算法会更新每个进程的开始时间、完成时间和周转时间等属性，最终返回一个完成的进程列表。

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

这段代码实现的是一个 HRRN（Highest Response Ratio Next，最高响应比优先）进程调度算法。它的设计思路如下：

1. 首先，定义了一个 Process 类，表示一个进程。每个进程具有进程 ID、到达时间、执行时间、等待时间、周转时间、响应比等属性，以及开始时间和结束时间两个计算得到的属性。

2. 接着，定义了一个 hrrn 函数，接收一个进程列表作为参数，用来执行 HRRN 调度算法。

3. 在 hrrn 函数中，首先记录了进程总数 n 和当前时间 current_time，以及一个已完成进程的列表 completed_processes。

4. 在每次循环中，计算每个进程的响应比。响应比的计算公式为：1 + 等待时间 / 执行时间。等待时间等于当前时间减去进程到达时间。

5. 接着，选择响应比最大的进程执行。这里使用了 max 函数和 lambda 表达式来找到响应比最大的进程。

6. 对于选定的进程，记录它的开始时间、结束时间、周转时间，并更新当前时间和已完成进程列表。

7. 最后，输出每个进程的详细信息，以及平均周转时间和平均带权周转时间。

总的来说，这段代码实现了一个简单的 HRRN 进程调度算法，并通过 Process 类和 hrrn 函数对进程和调度算法进行了封装，使得代码更加清晰易读。