多任务处理：单片机中的任务调度与优先级控制

# 1. 单片机中的多任务处理概述

在单片机应用中，多任务处理是指系统能够同时处理多个任务，提高系统的效率和响应速度。单片机是一种集成了微处理器、存储器和各种接口功能于一体的微型计算机系统，广泛应用于嵌入式系统中。多任务处理的优势在于可以同时执行多个任务，提高系统的利用率，减少任务响应时间，并且方便任务之间的协同工作。单片机中实现多任务处理需要合理设计任务调度算法、任务优先级控制机制以及中断处理与任务挂起管理等。通过合理的多任务处理方式，可以更好地发挥单片机的性能，实现复杂功能的嵌入式系统设计。

# 2. **任务调度算法与实现**

在多任务处理系统中，任务调度算法扮演着至关重要的角色，它负责合理安排各任务的执行顺序，以提高系统的效率和性能。本章将介绍各种任务调度算法的工作原理及实现方式。

### 2.1 基本任务调度算法

#### 2.1.1 先来先服务（FCFS）调度

先来先服务调度算法是一种简单直观的任务调度方式，按照任务到达的先后顺序执行。当一个任务到达后，就把它放入就绪队列，等待CPU执行；CPU在执行完当前任务后，会依次执行队列中的下一个任务。

# Python实现先来先服务（FCFS）调度算法
def fcfs_scheduler(tasks):
    current_time = 0
    for task in tasks:
        if current_time < task.arrival_time:
            current_time = task.arrival_time
        print(f"Task {task.name} starts at time {current_time}")
        current_time += task.burst_time

#### 2.1.2 轮转调度（RR）

轮转调度算法将系统中的任务按顺序放入就绪队列，每个任务执行一个时间片后切换到下一个任务，直到所有任务都执行完毕。这种方式确保了每个任务都有机会执行，并且避免了长时间任务的霸占问题。

# Python实现轮转调度（RR）算法
def rr_scheduler(tasks, time_quantum):
    queue = tasks.copy()
    while queue:
        task = queue.pop(0)
        if task.burst_time <= time_quantum:
            print(f"Task {task.name} completes in {task.burst_time} seconds")
        else:
            print(f"Task {task.name} executes for {time_quantum} seconds")
            task.burst_time -= time_quantum
            queue.append(task)

### 2.2 高级任务调度算法

#### 2.2.1 优先级调度

优先级调度算法根据任务的优先级来决定任务的执行顺序。优先级高的任务先执行，如果有多个任务具有相同优先级，则按照FCFS的方式执行。这种调度算法适合带有紧急程度或重要性需求的任务。

# Python实现优先级调度算法
def priority_scheduler(tasks):
    sorted_tasks = sorted(tasks,