python中，scheduling_list是一个数组，如何判断其为空

在 Python 中，`scheduling_list` 是一个列表（List），要判断其是否为空，可以使用以下两种方式：

1. 使用 `len()` 函数判断列表长度是否为0：

if len(scheduling_list) == 0:
    # 列表为空

2. 直接判断列表是否为空：

if not scheduling_list:
    # 列表为空

这里需要注意，当列表的第一个元素为 `None` 或者 `False` 时，第二种方式也会判断其为空。但是，如果列表的第一个元素是 `0` 或者空字符串 `''`，第二种方式不会将其判断为空。

相关问题

python实现rc4加解密算法

下面是 Python 实现 RC4 加解密算法的示例代码：

def KSA(key):
    """
    Key-scheduling algorithm (KSA)
    """
    key_length = len(key)
    # 初始化 S 数组
    S = list(range(256))
    j = 0
    for i in range(256):
        j = (j + S[i] + key[i % key_length]) % 256
        S[i], S[j] = S[j], S[i]  # 交换 S[i] 和 S[j]
    return S

def PRGA(S):
    """
    Pseudo-random generation algorithm (PRGA)
    """
    i = 0
    j = 0
    while True:
        i = (i + 1) % 256
        j = (j + S[i]) % 256
        S[i], S[j] = S[j], S[i]  # 交换 S[i] 和 S[j]
        K = S[(S[i] + S[j]) % 256]
        yield K

def RC4(key, plaintext):
    """
    RC4 加密/解密
    """
    S = KSA(key)
    keystream = PRGA(S)
    ciphertext = bytearray()
    for b in plaintext:
        # 生成密钥流
        keystream_byte = next(keystream)
        # 将密钥流和明文数据异或
        ciphertext_byte = b ^ keystream_byte
        ciphertext.append(ciphertext_byte)
    return ciphertext

在上面的代码中，`KSA` 函数用于进行密钥调度，生成初始的 S 数组。`PRGA` 函数用于生成伪随机数流，实现加密/解密过程。`RC4` 函数用于调用 `KSA` 和 `PRGA` 函数，完成 RC4 加密/解密操作。需要注意的是，RC4 加密算法是一种对称加密算法，也就是加密和解密使用的是同一个密钥。

下面是使用示例：

# 加密示例
key = b'secret_key'
plaintext = b'Hello, world!'
ciphertext = RC4(key, plaintext)
print(ciphertext)

# 解密示例
decrypted_plaintext = RC4(key, ciphertext)
print(decrypted_plaintext)

在上面的示例中，我们分别使用 `RC4` 函数对明文数据进行加密和解密，需要传入一个密钥和要加密/解密的数据。在示例中，我们使用了一个字节数组作为密钥和明文数据，但实际上你可以使用任何类型的数据作为密钥和明文数据。

编写程序，设计单处理器系统中的进程调度算法，实现对多个进程的调度。要求采用常见的进程调度算法进行模拟调度。假设有10个进程需要在CPU上执行，三选一，创建10个进程的PCB，并初始化10个PCB

编写程序来模拟单处理器系统中的进程调度通常涉及以下几个步骤：

1. **进程描述符（Process Control Block, PCB）**：首先，你需要为每个进程创建一个进程控制块（PCB），它包含了进程的基本信息，如进程ID、优先级、状态（就绪、运行、阻塞）、CPU时间片、程序计数器（PC）等。

2. **进程池**：为这10个进程建立一个列表或数组，每个元素对应一个PCB实例。

   # 示例Python代码
   from typing import List

   class Process:
       def __init__(self, id: int, priority: int):
           self.id = id
           self.priority = priority
           self.state = 'Ready'
           self.cpu_time = 0
           self.pc = None

   process_pool = [Process(i + 1, i) for i in range(10)]

3. **选择调度算法**：这里可以考虑常见的几种调度算法，比如先来先服务（FCFS）、短任务优先（SJF）、时间片轮转（Round Robin, RR）或优先级调度（Priority Scheduling）。例如，如果使用RR，还需要设置时间片大小。

4. **调度函数**：实现调度函数，根据算法的不同逻辑进行操作。例如，在RR下，每次从就绪队列中选取一个等待最久的进程运行，然后更新其CPU时间并放入下一个时间片等待。

5. **模拟执行**：在循环中不断调用调度函数，直到所有进程都执行完毕或者达到某个终止条件。

6. **记录日志或可视化**：为了观察调度效果，可以在每一步后打印或绘制进程的状态变化。

下面是使用简单时间片轮转调度算法的一个简略示例：

def rr_schedule(processes, time_slice):
    ready_queue = [proc for proc in processes if proc.state == 'Ready']
    while ready_queue:
        next_process = min(ready_queue, key=lambda p: (p.cpu_time, p.priority))  # 根据时间片和优先级选择进程
        if next_process.cpu_time + time_slice < CPU_TIME_LIMIT:  # 检查是否超时
            next_process.cpu_time += time_slice
            next_process.state = 'Running'
        else:  # 超时，把剩下的时间留给下一个时间片
            next_process.cpu_time = CPU_TIME_LIMIT - next_process.cpu_time
            next_process.state = 'Ready'

        # 更新就绪队列和CPU状态
        ready_queue.remove(next_process)
        if next_process.state == 'Blocked':
            blocked_queue.append(next_process)

        # ...（添加其他调度逻辑）

# 使用上述函数进行调度
rr_schedule(process_pool, TIME_SLICE)