假设一个系统中有5个进程a,b,c,d,e,他们的到达时间分别为0,2,4,6,8.服务时间为3,6

我们可以使用调度算法来确定进程的执行顺序，以最小化平均等待时间。最常用的算法是先来先服务（FCFS）和最短作业优先（SJF）。

假设我们使用SJF算法来调度这些进程。在这种情况下，我们需要知道每个进程的服务时间，然后按照服务时间的大小对它们进行排序。由于进程a的服务时间为3，进程b的服务时间为6，进程c的服务时间为3，进程d的服务时间为6，进程e的服务时间为6，因此我们可以按照以下方式排序：

a -> c -> b -> d -> e

接下来，我们可以计算每个进程的平均等待时间。进程a的等待时间为0，进程c的等待时间为3，进程b的等待时间为3，进程d的等待时间为9，进程e的等待时间为12。因此，这些进程的平均等待时间为(0+3+3+9+12)/5=5.4个时间单位。

当然，这只是一个示例。实际上，有许多不同的调度算法可以使用，并且具体算法的选择取决于系统的需求和限制。

相关问题

假设有五个地点，分别为A、B、C、D、E，用c语言编写五个地点之间的求出旅行距离最短,并打印最近路径

这是一个典型的最短路径问题，可以使用Dijkstra算法来解决。下面是C语言实现的伪代码：

#define INF 0x3f3f3f3f // 定义无限大
int n = 5; // 地点数量
int graph[5][5] = { // 五个地点之间的距离矩阵
    {0, 10, INF, 30, 100},
    {INF, 0, 50, INF, INF},
    {INF, INF, 0, INF, 10},
    {INF, INF, 20, 0, 60},
    {INF, INF, INF, INF, 0}
};
int dist[5]; // 存储起点到每个地点的最短距离
bool visited[5]; // 标记每个地点是否已经访问过

// 初始化
for (int i = 0; i < n; i++) {
    dist[i] = graph[0][i]; // 起点到每个地点的距离
    visited[i] = false; // 初始时都未访问过
}
visited[0] = true; // 起点已经访问过

// 开始搜索
for (int i = 1; i < n; i++) {
    int minDist = INF;
    int minNode = -1;
    for (int j = 0; j < n; j++) {
        if (!visited[j] && dist[j] < minDist) { // 找到未访问过的距离最小的地点
            minDist = dist[j];
            minNode = j;
        }
    }
    if (minNode == -1) break; // 找不到最小值，则退出
    visited[minNode] = true; // 标记为已访问
    for (int j = 0; j < n; j++) {
        if (!visited[j] && graph[minNode][j] != INF) { // 更新未访问过的地点的最短距离
            int newDist = dist[minNode] + graph[minNode][j];
            if (newDist < dist[j]) {
                dist[j] = newDist;
            }
        }
    }
}

// 打印路径
printf("最短距离为：%d\n", dist[n-1]);
printf("最短路径为：");
int path[5];
int index = 0;
int node = n-1;
while (node != 0) { // 从终点往起点遍历
    path[index++] = node;
    for (int j = 0; j < n; j++) { // 找到能到达当前节点的上一个节点
        if (graph[j][node] != INF && dist[node]-graph[j][node] == dist[j]) {
            node = j;
            break;
        }
    }
}
path[index++] = 0; // 加上起点
for (int i = index-1; i >= 0; i--) { // 倒序输出路径
    printf("%c ", path[i]+'A');
}
printf("\n");

以上代码中的距离矩阵可以看成是一个有向加权图，每个地点是图中的节点，地点之间的距离是边的权重。算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是地点数量。

假设系统中有5个进程，它们的到达时间和服务时间见下表，忽略I/O以及其他开销时间，若按时间片轮转（RR，时间片=1）调度算法进行CPU调度，利用程序模拟A，B，C，D，E五个进程按时间片轮转的调度及执

# 进程类
class Process:
    def __init__(self, name, arrive_time, serve_time):
        self.name = name  # 进程名
        self.arrive_time = arrive_time  # 到达时间
        self.serve_time = serve_time  # 服务时间
        self.start_time = 0  # 开始时间
        self.finish_time = 0  # 完成时间
        self.turnover_time = 0  # 周转时间
        self.wait_time = 0  # 等待时间
        self.response_ratio = 0  # 响应比
        self.remaining_time = serve_time  # 剩余服务时间

# 时间片轮转算法
def RR(processes):
    time_slice = 1  # 时间片大小
    current_time = 0  # 当前时间
    finished_processes = []  # 已完成的进程
    ready_queue = []  # 就绪队列
    while len(finished_processes) < len(processes):
        # 将到达时间小于等于当前时间的进程加入就绪队列
        for process in processes:
            if process.arrive_time <= current_time and process not in finished_processes and process not in ready_queue:
                ready_queue.append(process)
        # 如果就绪队列为空，则时间跳转到下一个进程的到达时间
        if len(ready_queue) == 0:
            current_time = processes[0].arrive_time
            continue
        # 取出队首进程
        current_process = ready_queue.pop(0)
        # 如果剩余服务时间小于等于时间片大小，则直接执行完该进程
        if current_process.remaining_time <= time_slice:
            current_time += current_process.remaining_time
            current_process.finish_time = current_time
            current_process.turnover_time = current_process.finish_time - current_process.arrive_time
            current_process.wait_time = current_process.turnover_time - current_process.serve_time
            current_process.response_ratio = (current_process.turnover_time / current_process.serve_time)
            finished_processes.append(current_process)
        # 否则，执行一个时间片
        else:
            current_time += time_slice
            current_process.remaining_time -= time_slice
            # 将该进程加入就绪队列的末尾
            ready_queue.append(current_process)
    # 输出结果
    print("进程名\t到达时间\t服务时间\t完成时间\t周转时间\t等待时间\t响应比")
    total_turnover_time = 0
    total_wait_time = 0
    total_response_ratio = 0
    for process in processes:
        print("{}\t{}\t\t{}\t\t{}\t\t{}\t\t{}\t\t{:.2f}".format(process.name, process.arrive_time, process.serve_time, process.finish_time, process.turnover_time, process.wait_time, process.response_ratio))
        total_turnover_time += process.turnover_time
        total_wait_time += process.wait_time
        total_response_ratio += process.response_ratio
    avg_turnover_time = total_turnover_time / len(processes)
    avg_wait_time = total_wait_time / len(processes)
    avg_response_ratio = total_response_ratio / len(processes)
    print("平均周转时间：{:.2f}".format(avg_turnover_time))
    print("平均等待时间：{:.2f}".format(avg_wait_time))
    print("平均带权周转时间：{:.2f}".format(avg_response_ratio))

# 创建进程列表
processes = []
processes.append(Process('A', 0, 5))
processes.append(Process('B', 1, 3))
processes.append(Process('C', 2, 1))
processes.append(Process('D', 3, 2))
processes.append(Process('E', 4, 4))

# 调用时间片轮转算法
RR(processes)