单道处理系统的作业等待模拟程序。   作业等待算法:分别采用先来先服务(FCFS),最短作业优先(SJF)、响应比高者优先(HRN)的调度算法。   对每种调度算法都要求打印每个作业开始运行时刻、完成时刻、周转时间、带权周转时间,以及这组作业的平均周转时间及带权平均周转时间,以比较各种算法的优缺点。使用c语言

时间: 2023-06-13 15:03:20 浏览: 262
以下是使用C语言实现的单道处理系统的作业等待模拟程序,包括三种调度算法:先来先服务(FCFS)、最短作业优先(SJF)、响应比高者优先(HRN): ```c #include<stdio.h> #define MAX_SIZE 100 // 作业结构体 typedef struct Job { int id; // 作业编号 int arrivalTime; // 到达时间 int runTime; // 运行时间 int startTime; // 开始时间 int finishTime; // 完成时间 int turnaroundTime; // 周转时间 float weightTurnaroundTime; // 带权周转时间 } Job; // 作业队列结构体 typedef struct JobQueue { int size; // 队列大小 Job jobs[MAX_SIZE]; // 作业数组 } JobQueue; // 初始化作业队列 void initJobQueue(JobQueue *queue) { queue->size = 0; } // 添加作业到队列 void addJob(JobQueue *queue, Job job) { queue->jobs[queue->size++] = job; } // 按到达时间排序 void sortByArrivalTime(JobQueue *queue) { int i, j; Job temp; for(i = 0; i < queue->size - 1; i++) { for(j = i + 1; j < queue->size; j++) { if(queue->jobs[i].arrivalTime > queue->jobs[j].arrivalTime) { temp = queue->jobs[i]; queue->jobs[i] = queue->jobs[j]; queue->jobs[j] = temp; } } } } // FCFS算法 void fcfs(JobQueue *queue) { int i, currentTime = 0; float avgTurnaroundTime = 0, avgWeightTurnaroundTime = 0; printf("FCFS调度算法:\n"); // 按到达时间排序 sortByArrivalTime(queue); // 遍历队列,计算开始时间、完成时间、周转时间、带权周转时间 for(i = 0; i < queue->size; i++) { if(currentTime < queue->jobs[i].arrivalTime) { currentTime = queue->jobs[i].arrivalTime; } queue->jobs[i].startTime = currentTime; queue->jobs[i].finishTime = currentTime + queue->jobs[i].runTime; queue->jobs[i].turnaroundTime = queue->jobs[i].finishTime - queue->jobs[i].arrivalTime; queue->jobs[i].weightTurnaroundTime = (float)queue->jobs[i].turnaroundTime / queue->jobs[i].runTime; currentTime = queue->jobs[i].finishTime; // 打印作业信息 printf("作业%d:开始时间:%d,完成时间:%d,周转时间:%d,带权周转时间:%f\n", queue->jobs[i].id, queue->jobs[i].startTime, queue->jobs[i].finishTime, queue->jobs[i].turnaroundTime, queue->jobs[i].weightTurnaroundTime); // 累加周转时间、带权周转时间 avgTurnaroundTime += queue->jobs[i].turnaroundTime; avgWeightTurnaroundTime += queue->jobs[i].weightTurnaroundTime; } // 计算平均周转时间、带权平均周转时间 avgTurnaroundTime /= queue->size; avgWeightTurnaroundTime /= queue->size; printf("平均周转时间:%f,带权平均周转时间:%f\n", avgTurnaroundTime, avgWeightTurnaroundTime); } // SJF算法 void sjf(JobQueue *queue) { int i, j, currentTime = 0, minIndex; float avgTurnaroundTime = 0, avgWeightTurnaroundTime = 0; printf("SJF调度算法:\n"); // 按到达时间排序 sortByArrivalTime(queue); // 遍历队列,计算开始时间、完成时间、周转时间、带权周转时间 for(i = 0; i < queue->size; i++) { minIndex = i; for(j = i + 1; j < queue->size; j++) { if(queue->jobs[j].runTime < queue->jobs[minIndex].runTime) { minIndex = j; } } if(currentTime < queue->jobs[minIndex].arrivalTime) { currentTime = queue->jobs[minIndex].arrivalTime; } queue->jobs[minIndex].startTime = currentTime; queue->jobs[minIndex].finishTime = currentTime + queue->jobs[minIndex].runTime; queue->jobs[minIndex].turnaroundTime = queue->jobs[minIndex].finishTime - queue->jobs[minIndex].arrivalTime; queue->jobs[minIndex].weightTurnaroundTime = (float)queue->jobs[minIndex].turnaroundTime / queue->jobs[minIndex].runTime; currentTime = queue->jobs[minIndex].finishTime; // 打印作业信息 printf("作业%d:开始时间:%d,完成时间:%d,周转时间:%d,带权周转时间:%f\n", queue->jobs[minIndex].id, queue->jobs[minIndex].startTime, queue->jobs[minIndex].finishTime, queue->jobs[minIndex].turnaroundTime, queue->jobs[minIndex].weightTurnaroundTime); // 累加周转时间、带权周转时间 avgTurnaroundTime += queue->jobs[minIndex].turnaroundTime; avgWeightTurnaroundTime += queue->jobs[minIndex].weightTurnaroundTime; // 将已经处理的作业从队列中删除 queue->jobs[minIndex] = queue->jobs[i]; } // 计算平均周转时间、带权平均周转时间 avgTurnaroundTime /= queue->size; avgWeightTurnaroundTime /= queue->size; printf("平均周转时间:%f,带权平均周转时间:%f\n", avgTurnaroundTime, avgWeightTurnaroundTime); } // HRN算法 void hrn(JobQueue *queue) { int i, j, currentTime = 0, maxIndex; float avgTurnaroundTime = 0, avgWeightTurnaroundTime = 0; printf("HRN调度算法:\n"); // 按到达时间排序 sortByArrivalTime(queue); // 遍历队列,计算开始时间、完成时间、周转时间、带权周转时间 for(i = 0; i < queue->size; i++) { maxIndex = i; for(j = i + 1; j < queue->size; j++) { float ratio1 = (float)(currentTime - queue->jobs[j].arrivalTime + queue->jobs[j].runTime) / queue->jobs[j].runTime; float ratio2 = (float)(currentTime - queue->jobs[maxIndex].arrivalTime + queue->jobs[maxIndex].runTime) / queue->jobs[maxIndex].runTime; if(ratio1 > ratio2) { maxIndex = j; } } if(currentTime < queue->jobs[maxIndex].arrivalTime) { currentTime = queue->jobs[maxIndex].arrivalTime; } queue->jobs[maxIndex].startTime = currentTime; queue->jobs[maxIndex].finishTime = currentTime + queue->jobs[maxIndex].runTime; queue->jobs[maxIndex].turnaroundTime = queue->jobs[maxIndex].finishTime - queue->jobs[maxIndex].arrivalTime; queue->jobs[maxIndex].weightTurnaroundTime = (float)queue->jobs[maxIndex].turnaroundTime / queue->jobs[maxIndex].runTime; currentTime = queue->jobs[maxIndex].finishTime; // 打印作业信息 printf("作业%d:开始时间:%d,完成时间:%d,周转时间:%d,带权周转时间:%f\n", queue->jobs[maxIndex].id, queue->jobs[maxIndex].startTime, queue->jobs[maxIndex].finishTime, queue->jobs[maxIndex].turnaroundTime, queue->jobs[maxIndex].weightTurnaroundTime); // 累加周转时间、带权周转时间 avgTurnaroundTime += queue->jobs[maxIndex].turnaroundTime; avgWeightTurnaroundTime += queue->jobs[maxIndex].weightTurnaroundTime; // 将已经处理的作业从队列中删除 queue->jobs[maxIndex] = queue->jobs[i]; } // 计算平均周转时间、带权平均周转时间 avgTurnaroundTime /= queue->size; avgWeightTurnaroundTime /= queue->size; printf("平均周转时间:%f,带权平均周转时间:%f\n", avgTurnaroundTime, avgWeightTurnaroundTime); } int main() { JobQueue queue; initJobQueue(&queue); // 添加作业到队列 addJob(&queue, (Job){1, 0, 3}); addJob(&queue, (Job){2, 2, 6}); addJob(&queue, (Job){3, 4, 4}); addJob(&queue, (Job){4, 6, 2}); addJob(&queue, (Job){5, 8, 5}); // 执行FCFS算法 fcfs(&queue); // 执行SJF算法 sjf(&queue); // 执行HRN算法 hrn(&queue); return 0; } ``` 程序中使用了作业结构体和作业队列结构体来存储作业信息,实现了初始化作业队列、添加作业到队列、按到达时间排序等功能。 三种调度算法中,FCFS算法是按照作业到达的先后顺序进行调度,SJF算法是按照作业运行时间的长短进行调度,HRN算法是按照响应比高低进行调度。 程序中使用了三个函数来分别实现三种调度算法,遍历作业队列,计算开始时间、完成时间、周转时间、带权周转时间,并打印作业信息。最后计算平均周转时间、带权平均周转时间,并打印出来。 在主函数中,首先初始化作业队列,然后添加作业到队列中。最后依次执行FCFS算法、SJF算法、HRN算法,比较三种算法的优缺点。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

单道批处理系统作业调度

2. **选择作业**:模拟三种调度算法:先来先服务(FCFS)、短作业优先(SJF)和高响应比优先(HRN)。FCFS按照作业到达的顺序选择;SJF优先选择运行时间最短的作业;HRN则考虑作业的响应比,即等待时间与运行时间的...
recommend-type

操作系统作业调度课程设计

在本课程设计中,学生将深入理解并实践三种基本的作业调度算法:先来先服务(FCFS)、短作业优先(SJF)和响应比高者优先(HRN)。 **1. 先来先服务(FCFS)算法** FCFS是最简单的调度策略,按照作业到达的顺序...
recommend-type

操作系统实验报告二——作业调度实验报告

本实验报告详细介绍了如何通过编程模拟三种基本的作业调度算法:先来先服务(FCFS)、最短作业优先(SJF)和响应比高者优先(HRN)。 1. **先来先服务(FCFS)调度算法**: FCFS是最简单的调度策略,按照作业到达...
recommend-type

2025职业教育知识竞赛题库(含答案).pptx

2025职业教育知识竞赛题库(含答案).pptx
recommend-type

"SOA海鸥算法优化下的KELM核极限学习机分类MATLAB代码详解:传感器故障诊断数据集应用与本地EXCEL数据读取功能",(SOA-KELM)海鸥算法SOA优化KELM核极限学习机分类MATLAB

"SOA海鸥算法优化下的KELM核极限学习机分类MATLAB代码详解:传感器故障诊断数据集应用与本地EXCEL数据读取功能",(SOA-KELM)海鸥算法SOA优化KELM核极限学习机分类MATLAB代码 代码注释清楚。 main为运行主程序,可以读取本地EXCEL数据。 很方便,容易上手。 (以传感器故障诊断数据集为例) ,核心关键词:SOA-KELM;海鸥算法优化;核极限学习机分类;MATLAB代码;代码注释清楚;main程序;读取本地EXCEL数据;传感器故障诊断数据集。,SOA-KELM分类算法MATLAB代码:海鸥优化核极限学习机,轻松上手,读取EXCEL数据集进行传感器故障诊断
recommend-type

Droste:探索Scala中的递归方案

标题和描述中都提到的“droste”和“递归方案”暗示了这个话题与递归函数式编程相关。此外,“droste”似乎是指一种递归模式或方案,而“迭代是人类,递归是神圣的”则是一种比喻,强调递归在编程中的优雅和力量。为了更好地理解这个概念,我们需要分几个部分来阐述。 首先,要了解什么是递归。在计算机科学中,递归是一种常见的编程技术,它允许函数调用自身来解决问题。递归方法可以将复杂问题分解成更小、更易于管理的子问题。在递归函数中,通常都会有一个基本情况(base case),用来结束递归调用的无限循环,以及递归情况(recursive case),它会以缩小问题规模的方式调用自身。 递归的概念可以追溯到数学中的递归定义,比如自然数的定义就是一个经典的例子:0是自然数,任何自然数n的后继者(记为n+1)也是自然数。在编程中,递归被广泛应用于数据结构(如二叉树遍历),算法(如快速排序、归并排序),以及函数式编程语言(如Haskell、Scala)中,它提供了强大的抽象能力。 从标签来看,“scala”,“functional-programming”,和“recursion-schemes”表明了所讨论的焦点是在Scala语言下函数式编程与递归方案。Scala是一种多范式的编程语言,结合了面向对象和函数式编程的特点,非常适合实现递归方案。递归方案(recursion schemes)是函数式编程中的一个高级概念,它提供了一种通用的方法来处理递归数据结构。 递归方案主要分为两大类:原始递归方案(原始-迭代者)和高级递归方案(例如,折叠(fold)/展开(unfold)、catamorphism/anamorphism)。 1. 原始递归方案(primitive recursion schemes): - 原始递归方案是一种模式,用于定义和操作递归数据结构(如列表、树、图等)。在原始递归方案中,数据结构通常用代数数据类型来表示,并配合以不变性原则(principle of least fixed point)。 - 在Scala中,原始递归方案通常通过定义递归类型类(如F-Algebras)以及递归函数(如foldLeft、foldRight)来实现。 2. 高级递归方案: - 高级递归方案进一步抽象了递归操作,如折叠和展开,它们是处理递归数据结构的强大工具。折叠允许我们以一种“下降”方式来遍历和转换递归数据结构,而展开则是“上升”方式。 - Catamorphism是将数据结构中的值“聚合成”单一值的过程,它是一种折叠操作,而anamorphism则是从单一值生成数据结构的过程,可以看作是展开操作。 - 在Scala中,高级递归方案通常与类型类(如Functor、Foldable、Traverse)和高阶函数紧密相关。 再回到“droste”这个词,它很可能是一个递归方案的实现或者是该领域内的一个项目名。根据文件名称“droste-master”,可以推测这可能是一个仓库,其中包含了与递归方案相关的Scala代码库或项目。 总的来说,递归方案和“droste”项目都属于高级函数式编程实践,它们为处理复杂的递归数据结构提供了一种系统化和模块化的手段。在使用Scala这类函数式语言时,递归方案能帮助开发者写出更简洁、可维护的代码,同时能够更安全、有效地处理递归结构的深层嵌套数据。
recommend-type

Simulink DLL性能优化:实时系统中的高级应用技巧

# 摘要 本文全面探讨了Simulink DLL性能优化的理论与实践,旨在提高实时系统中DLL的性能表现。首先概述了性能优化的重要性,并讨论了实时系统对DLL性能的具体要求以及性能评估的方法。随后,详细介绍了优化策略,包括理论模型和系统层面的优化。接着,文章深入到编码实践技巧,讲解了高效代码编写原则、DLL接口优化和
recommend-type

rust语言将文本内容转换为音频

Rust是一种系统级编程语言,它以其内存安全性和高性能而闻名。虽然Rust本身并不是专门用于音频处理的语言,但它可以与其他库配合来实现文本转音频的功能。通常这种任务需要借助外部库,比如`ncurses-rs`(控制台界面库)结合`wave`、`audio-kit-rs`等音频处理库,或者使用更专业的第三方库如`flac`、`opus`等进行编码。 以下是使用Rust进行文本转音频的一个简化示例流程: 1. 安装必要的音频处理库:首先确保已经安装了`cargo install flac wave`等音频编码库。 2. 导入库并创建音频上下文:导入`flac`库,创建一个可以写入FLAC音频
recommend-type

安卓蓝牙技术实现照明远程控制

标题《基于安卓蓝牙的远程控制照明系统》指向了一项技术实现,即利用安卓平台上的蓝牙通信能力来操控照明系统。这一技术实现强调了几个关键点:移动平台开发、蓝牙通信协议以及照明控制的智能化。下面将从这三个方面详细阐述相关知识点。 **安卓平台开发** 安卓(Android)是Google开发的一种基于Linux内核的开源操作系统,广泛用于智能手机和平板电脑等移动设备上。安卓平台的开发涉及多个层面,从底层的Linux内核驱动到用户界面的应用程序开发,都需要安卓开发者熟练掌握。 1. **安卓应用框架**:安卓应用的开发基于一套完整的API框架,包含多个模块,如Activity(界面组件)、Service(后台服务)、Content Provider(数据共享)和Broadcast Receiver(广播接收器)等。在远程控制照明系统中,这些组件会共同工作来实现用户界面、蓝牙通信和状态更新等功能。 2. **安卓生命周期**:安卓应用有着严格的生命周期管理,从创建到销毁的每个状态都需要妥善管理,确保应用的稳定运行和资源的有效利用。 3. **权限管理**:由于安卓应用对硬件的控制需要相应的权限,开发此类远程控制照明系统时,开发者必须在应用中声明蓝牙通信相关的权限。 **蓝牙通信协议** 蓝牙技术是一种短距离无线通信技术,被广泛应用于个人电子设备的连接。在安卓平台上开发蓝牙应用,需要了解和使用安卓提供的蓝牙API。 1. **蓝牙API**:安卓系统通过蓝牙API提供了与蓝牙硬件交互的能力,开发者可以利用这些API进行设备发现、配对、连接以及数据传输。 2. **蓝牙协议栈**:蓝牙协议栈定义了蓝牙设备如何进行通信,安卓系统内建了相应的协议栈来处理蓝牙数据包的发送和接收。 3. **蓝牙配对与连接**:在实现远程控制照明系统时,必须处理蓝牙设备间的配对和连接过程,这包括了PIN码验证、安全认证等环节,以确保通信的安全性。 **照明系统的智能化** 照明系统的智能化是指照明设备可以被远程控制,并且可以与智能设备进行交互。在本项目中,照明系统的智能化体现在能够响应安卓设备发出的控制指令。 1. **远程控制协议**:照明系统需要支持一种远程控制协议,安卓应用通过蓝牙通信发送特定指令至照明系统。这些指令可能包括开/关灯、调整亮度、改变颜色等。 2. **硬件接口**:照明系统中的硬件部分需要具备接收和处理蓝牙信号的能力,这通常通过特定的蓝牙模块和微控制器来实现。 3. **网络通信**:如果照明系统不直接与安卓设备通信,还可以通过Wi-Fi或其它无线技术进行间接通信。此时,照明系统内部需要有相应的网络模块和协议栈。 **相关技术实现示例** 在具体技术实现方面,假设我们正在开发一个名为"LightControl"的安卓应用,该应用能够让用户通过蓝牙与家中的智能照明灯泡进行交互。以下是几个关键步骤: 1. **用户界面设计**:设计简洁直观的用户界面,提供必要的按钮和指示灯,用于显示当前设备状态和发送控制指令。 2. **蓝牙操作实现**:编写代码实现搜索蓝牙设备、配对、建立连接及数据传输的功能。安卓应用需扫描周围蓝牙设备,待用户选择相应照明灯泡后,进行配对和连接,之后便可以发送控制指令。 3. **指令解码与执行**:照明设备端需要有对应的程序来监听蓝牙信号,当接收到特定格式的指令时,执行相应的控制逻辑,如开启/关闭电源、调节亮度等。 4. **安全性考虑**:确保通信过程中的数据加密和设备认证,防止未授权的访问或控制。 在技术细节上,开发者需要对安卓开发环境、蓝牙通信流程有深入的了解,并且在硬件端具备相应的编程能力,以保证应用与硬件的有效对接和通信。 通过上述内容的详细阐述,可以看出安卓蓝牙远程控制照明系统的实现是建立在移动平台开发、蓝牙通信协议和智能化硬件控制等多个方面的综合技术运用。开发者需要掌握的不仅仅是编程知识,还应包括对蓝牙技术的深入理解和对移动设备通信机制的全面认识。
recommend-type

【Simulink DLL集成】:零基础快速上手,构建高效模型策略

# 摘要 本文综合介绍了Simulink模型与DLL(动态链接库)的集成过程,详细阐述了从模型构建基础到DLL集成的高级策略。首先概述了Simulink模型构建的基本概念、参数化和仿真调试方法。接着,深入探讨了DLL的基础知识、在Simulink中的集成