多级反馈队列轮转算法代码

多级反馈队列（Multi-Level Feedback Queues, MLFQ）是一种用于调度的策略，特别适合于实时操作系统（RTOS），它将CPU时间划分成多个优先级等级，并为每个等级维护一个单独的就绪队列。当处理器空闲时，它会从高优先级队列中选择任务执行，如果当前队列为空，则检查下一级，直至最低级别。

在代码实现上，通常涉及以下几个步骤：

1. 定义队列结构：每个优先级都有一个队列，存储有各自优先级的任务。
2. 创建任务分配：新任务根据其优先级分配到对应的队列。
3. 轮询调度：在处理完一个队列中的任务后，移动到下一个更高优先级的队列，直到所有队列都被检查过。
4. 时间片轮转：在一个小的时间间隔（称为时间片）内，只处理当前队列中的任务，防止低优先级任务长时间占用CPU。

以下是一个简单的Python伪代码示例，展示了MLFQ的基本思想：

class Task:
    def __init__(self, priority):
        self.priority = priority

class Queue:
    def __init__(self):
        self.tasks = []

    def enqueue(self, task):
        self.tasks.append(task)

    def dequeue(self):
        if not self.tasks:
            return None
        else:
            return self.tasks.pop(0)  # 高优先级先出

# 实现MLFQ调度器
class MLFQScheduler:
    def __init__(self, num_queues):
        self.queues = [Queue() for _ in range(num_queues)]

    def schedule(self):
        highest_queue = max(self.queues, key=lambda q: q.tasks)
        task = highest_queue.dequeue()
        if task:
            process_task(task)
        # 可能需要添加更多的队列检查逻辑

# 使用示例
scheduler = MLFQScheduler(3)
scheduler.enqueue(Task(1))
scheduler.enqueue(Task(2), Task(0))
scheduler.schedule()