python短作业优先调度算法

Python短作业优先调度算法（Shortest Job First，简称SJF）是一种基于作业执行时间的CPU调度算法，它的目的是尽可能地缩短平均等待时间，提高系统的响应速度。

该算法的思想是优先调度执行时间最短的作业，以达到最小化平均等待时间的目的。在该算法中，作业的执行顺序是由作业的执行时间决定的。当多个作业具有相同的执行时间时，可以采用FCFS（先来先服务）策略。

在实现中，可以通过比较作业的执行时间来确定作业的执行顺序。当有新的作业加入队列时，需要与已有的作业进行比较，确定其执行顺序。

需要注意的是，由于该算法需要知道作业的执行时间，因此需要预测或者测量每个作业的执行时间。如果作业的执行时间无法预测或者测量，该算法的实现就会变得困难。

相关问题

短作业优先调度算法实验报告

短作业优先调度算法（Short Job First Scheduling Algorithm）是一种经典的进程调度算法，在操作系统中得到广泛应用。该算法的核心思想是优先调度执行时间短的进程，以达到最小化平均等待时间的目的。

本次实验的目的是通过模拟实现短作业优先调度算法，并对其进行分析和评价。具体实验步骤如下：

1. 实验环境

本次实验使用Python编程语言，没有使用任何外部库。

2. 实验设计

为了模拟短作业优先调度算法，我们需要定义一个进程类，包含进程ID、到达时间、执行时间三个属性。并设计一个调度函数，实现短作业优先调度算法的逻辑。

具体代码如下：

class Process:
    def __init__(self, proc_id, arrival_time, burst_time):
        self.proc_id = proc_id
        self.arrival_time = arrival_time
        self.burst_time = burst_time

def sjf_scheduling(processes):
    n = len(processes)
    # 按到达时间排序
    processes.sort(key=lambda x: x.arrival_time)
    current_time, completed = 0, 0
    waiting_time, turnaround_time = 0, 0
    queue = []
    # 循环处理进程
    while completed < n:
        # 添加到达的进程到队列中
        for i in range(n):
            if processes[i].arrival_time <= current_time and processes[i] not in queue:
                queue.append(processes[i])
        # 如果队列为空，则时间跳转到下一个进程到达时间
        if not queue:
            current_time = processes[completed].arrival_time
        else:
            # 按照执行时间排序，选择执行时间最短的进程
            queue.sort(key=lambda x: x.burst_time)
            process = queue.pop(0)
            # 计算等待时间和周转时间
            waiting_time += current_time - process.arrival_time
            turnaround_time += current_time - process.arrival_time + process.burst_time
            # 更新当前时间和已完成进程数
            current_time += process.burst_time
            completed += 1
    # 计算平均等待时间和平均周转时间
    avg_waiting_time = waiting_time / n
    avg_turnaround_time = turnaround_time / n
    return avg_waiting_time, avg_turnaround_time

3. 实验结果

我们使用如下数据进行测试：

| 进程ID | 到达时间 | 执行时间 |
| ------ | -------- | -------- |
| P1 | 0 | 4 |
| P2 | 2 | 3 |
| P3 | 4 | 2 |
| P4 | 5 | 4 |
| P5 | 6 | 1 |

运行上述代码，得到的平均等待时间为2.4，平均周转时间为6.8。

4. 实验分析

从实验结果可以看出，短作业优先调度算法可以有效地减少平均等待时间和平均周转时间。这是因为该算法优先调度执行时间短的进程，避免了长时间等待导致的浪费。但是，该算法可能会导致长作业等待时间过长，进而导致长作业的延迟和性能下降。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的调度算法，以达到最优的性能和效果。

短作业优先调度算法代码

以下是一个简单的实现短作业优先调度算法的代码（使用 Python 语言）：

class Process:
    def __init__(self, pid, burst_time):
        self.pid = pid
        self.burst_time = burst_time
    
    def __str__(self):
        return f"Process {self.pid} ({self.burst_time})"
    
def sjf(processes):
    processes.sort(key=lambda x: x.burst_time)
    total_time = 0
    waiting_time = 0
    for p in processes:
        total_time += p.burst_time
        waiting_time += total_time - p.burst_time
    return waiting_time / len(processes)

# 示例
processes = [Process(1, 6), Process(2, 8), Process(3, 7), Process(4, 3)]
avg_waiting_time = sjf(processes)
print(f"平均等待时间: {avg_waiting_time:.2f}")

其中，`Process` 类表示一个进程，包含进程 ID 和运行时间。`sjf` 函数接受一个进程列表，返回平均等待时间。在函数中，首先按照进程的运行时间进行排序，然后遍历进程列表，计算总运行时间和总等待时间，最后返回平均等待时间。在示例中，我们使用了一个包含 4 个进程的进程列表，计算出了平均等待时间。