固定优先级时间片轮转法 Fixed-Priority Round-Robin
时间: 2023-05-30 11:04:23 浏览: 138
Fixed-Priority Round-Robin (FPRR)是一种CPU调度算法,它将进程按照优先级划分为多个队列,每个队列采用时间片轮转算法进行调度。优先级高的进程被分配到高优先级队列中,优先级低的进程被分配到低优先级队列中。在每个队列中,进程按照时间片轮转算法进行调度。当高优先级队列中没有进程时,才会轮到低优先级队列中的进程执行。
FPRR算法的优点是可以保证高优先级进程优先被调度,同时也可以保证每个进程都能获得一定的CPU时间,避免了进程长时间等待CPU的情况。缺点是需要维护多个队列,增加了调度算法的复杂度。同时,如果进程的优先级相差过大,可能会导致低优先级队列中的进程长时间等待。
FPRR算法在实时操作系统中广泛应用,可以实现对实时任务的优先级调度。
相关问题
时间片轮转法和动态优先级代码Python实现
时间片轮转法的 Python 实现:
```python
# 时间片轮转法
def time_slice_round_robin(processes, quantum):
n = len(processes)
time = 0 # 记录当前时间
waiting_time = [0] * n # 记录每个进程的等待时间
remaining_time = [p[1] for p in processes] # 记录每个进程的剩余执行时间
while True:
done = True
for i in range(n):
if remaining_time[i] > 0:
done = False
if remaining_time[i] > quantum:
time += quantum
remaining_time[i] -= quantum
else:
time += remaining_time[i]
waiting_time[i] = time - processes[i][1]
remaining_time[i] = 0
if done:
break
return waiting_time
```
动态优先级的 Python 实现:
```python
# 动态优先级
def dynamic_priority(processes):
n = len(processes)
time = 0 # 记录当前时间
waiting_time = [0] * n # 记录每个进程的等待时间
remaining_time = [p[1] for p in processes] # 记录每个进程的剩余执行时间
priority = [p[2] for p in processes] # 记录每个进程的优先级
while True:
done = True
max_priority = -1
for i in range(n):
if remaining_time[i] > 0:
done = False
if priority[i] > max_priority:
max_priority = priority[i]
max_index = i
if done:
break
time += 1
remaining_time[max_index] -= 1
priority[max_index] += 1
for i in range(n):
if i != max_index and remaining_time[i] > 0:
waiting_time[i] += 1
return waiting_time
```
以上两个函数的参数 `processes` 是一个列表,每个元素是一个包含三个值的元组,分别为进程名、执行时间和优先级。函数返回一个列表,每个元素为对应进程的等待时间。
基于优先级的时间片轮转调度
基于优先级的时间片轮转调度是一种常见的操作系统进程调度算法。它的基本思想是将所有正在运行的进程按照它们的优先级进行排序,然后按照一定的时间片轮流进行调度。
具体来说,每个进程都被赋予一个优先级,并按照优先级从高到低进行排序。在调度过程中,操作系统会按照一定的时间片,轮流让每个进程运行一段时间。如果进程在时间片结束前没有运行完毕,系统会将其挂起并将其放回就绪队列的末尾,等待下一次调度。
当一个新的进程加入就绪队列时,如果它的优先级比当前正在运行的进程的优先级更高,操作系统会立即切换到该进程运行。否则,它将等到当前进程的时间片用完后再进行调度。
基于优先级的时间片轮转调度算法具有一定的优点和缺点。其优点是能够根据进程的优先级进行调度,从而保证高优先级进程得到充分的运行时间;缺点是可能出现优先级反转问题,即低优先级进程长时间占用 CPU 资源,导致高优先级进程无法及时运行。因此,在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的进程调度算法。