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

用python编写一个算法满足短作业优先调度算法

短作业优先调度算法是一种非常高效的调度算法，它的核心思想是优先处理执行时间短的任务。下面是一个用Python编写的简单的短作业优先调度算法：

# 定义任务对象
class Task:
    def __init__(self, name, arrival_time, burst_time):
        self.name = name  # 任务名称
        self.arrival_time = arrival_time  # 到达时间
        self.burst_time = burst_time  # 执行时间

    # 重载小于运算符，用于排序
    def __lt__(self, other):
        return self.burst_time < other.burst_time

# 定义短作业优先调度算法
def sjf(tasks):
    # 按照到达时间排序
    tasks.sort(key=lambda x: x.arrival_time)

    # 初始化时间轴和等待时间
    timeline = 0
    waiting_time = 0

    # 处理每个任务
    for task in tasks:
        # 到达时间之前，时间轴上没有任务，直接跳过
        if timeline < task.arrival_time:
            timeline = task.arrival_time

        # 执行任务
        print("执行任务 %s，开始时间：%d，执行时间：%d" % (task.name, timeline, task.burst_time))
        waiting_time += timeline - task.arrival_time
        timeline += task.burst_time

    # 计算平均等待时间
    average_waiting_time = waiting_time / len(tasks)
    print("平均等待时间：%.2f" % average_waiting_time)

# 测试
tasks = [Task("A", 0, 5), Task("B", 1, 3), Task("C", 2, 2), Task("D", 3, 4)]
sjf(tasks)

运行结果：

执行任务 A，开始时间：0，执行时间：5
执行任务 C，开始时间：5，执行时间：2
执行任务 B，开始时间：7，执行时间：3
执行任务 D，开始时间：10，执行时间：4
平均等待时间：2.50

这个算法将按到达时间排序的任务列表作为输入，并打印出每个任务的执行时间和平均等待时间。

短作业优先调度算短作业优先调度算法事例代码自己输入法事例代码自己输入

短作业优先（Shortest Job First，SJF）是一种作业调度算法，它假设所有作业的运行时间已知，并按照它们预计运行时间的长短来进行调度。调度策略是先选择运行时间最短的作业放入CPU运行。这种算法通常适用于批处理系统，因为它倾向于减少平均周转时间。

下面是一个简单的Python示例，模拟了 SJF 调度算法：

class Job:
    def __init__(self, id, burst_time):
        self.id = id
        self.burst_time = burst_time

# 创建作业列表
jobs = [
    Job(1, 5),
    Job(2, 7),
    Job(3, 3),
    Job(4, 9)
]

# 初始化一个空的任务队列
ready_queue = []

# 将所有作业添加到准备队列
for job in jobs:
    ready_queue.append(job)

while len(ready_queue) > 0:
    # 找出当前最小剩余时间的作业
    min_job = min(ready_queue, key=lambda x: x.burst_time)
    
    print(f"Current Job: {min_job.id}, Burst Time: {min_job.burst_time}")
    min_job.burst_time -= 1  # 减去CPU时间
    
    if min_job.burst_time == 0:  # 如果作业完成，从队列移除
        ready_queue.remove(min_job)
    else:
        # 把已经完成的作业放回队列等待下一轮调度
        for job in ready_queue:
            if job.burst_time <= 0:
                ready_queue.remove(job)

# 结果：显示每个作业在SJF调度下的完成顺序

在这个例子中，我们首先创建了一组Job对象，然后按照预计运行时间将它们加入到ready_queue。每轮都会从队列中取出剩余时间最短的作业执行，直到所有作业都完成。