时间片轮转与最高优先权调度算法研究

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资源摘要信息: "本次分享的资源重点在于解释和比较两种在操作系统中常见的进程调度算法——时间片轮转法(Round Robin Scheduling)和最高优先权算法(Priority Scheduling)。这两个算法在操作系统设计中扮演着关键角色,用于决定多任务操作系统如何在多个进程或线程之间分配CPU时间。" 时间片轮转法(Round Robin Scheduling)是一种被广泛使用的时间共享调度算法。在这种调度策略下,系统中的每个进程都会获得一个固定长度的时间片(time quantum),用来执行进程中的指令。一旦时间片用完,进程会被暂时中断,CPU会切换到另一个等待中的进程执行。时间片轮转法的主要特点是它保证了各个进程能够较为公平地共享CPU时间,从而减少了进程的饥饿问题。时间片的长度对算法的效率有很大影响,若时间片太长,那么时间片轮转法将接近先来先服务(FCFS)的调度方式;若时间片太短,则可能导致大量的上下文切换,增加系统的开销。 最高优先权算法(Priority Scheduling)是一种根据进程的优先级来进行调度的算法。每个进程都拥有一个优先级,调度器会选择当前优先级最高的进程来运行。通常情况下,优先级是根据一些指标来设置的,比如进程的等待时间、内存需求、IO需求等。在最高优先权算法中,可能会出现优先级较低的进程长期得不到执行,即出现“饥饿”现象。为了避免这种饥饿现象,一般会采用老化(aging)技术,即随着时间的推移逐渐增加进程的优先级。 在这两种调度算法中,时间片轮转法倾向于提供较好的响应时间,而最高优先权算法则更加灵活,可以按照进程的不同需求给予不同的优先级,从而满足多样化的服务需求。每种算法在实现时都需要考虑进程的创建、终止、就绪、运行和等待等状态转换。调度算法的设计对于系统的性能有重大影响,包括CPU利用率、吞吐量、周转时间、等待时间和响应时间等性能指标。 在压缩包子文件的文件名称列表中,time,super.cpp可能代表了一个具体的编程实现示例,这里的时间(time)可能指代时间片轮转法,而super可能表示的是最高优先权算法的实现。这表明该文件可能包含了这两种算法在某个具体编程语言中的实现代码,比如C++。开发者在阅读这些代码时,不仅可以学习到调度算法的理论,还能了解到如何在实际编程中应用这些理论,例如如何在代码中管理进程状态、如何选择下一个要执行的进程以及如何处理进程中断和上下文切换等问题。 总之,时间片轮转法和最高优先权算法作为两种经典的操作系统调度算法,它们在现代计算机系统设计中扮演着不可或缺的角色。理解这些算法不仅对于系统设计者和开发者至关重要,对于维护和优化系统性能的IT专业人员来说也是一项必备的技能。

class Process: def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time): self.pid = pid self.arrival_time = arrival_time self.burst_time = burst_time self.waiting_time = 0 self.turnaround_time = 0 self.response_ratio = 0 self.start_time = 0 self.complete_time = 0 def hrrn(processes): n = len(processes) current_time = 0 completed_processes = [] while len(completed_processes) < n: # 计算每个进程的响应比 for p in processes: if p not in completed_processes: waiting_time = current_time - p.arrival_time p.response_ratio = 1 + waiting_time / p.burst_time # 选择响应比最大的进程执行 selected_process = max(processes, key=lambda x: x.response_ratio) selected_process.start_time = current_time selected_process.complete_time = current_time + selected_process.burst_time selected_process.turnaround_time = selected_process.complete_time - selected_process.arrival_time current_time = selected_process.complete_time completed_processes.append(selected_process) return completed_processes # 创建进程列表 processes = [ Process(1, 0, 10), Process(2, 1, 5), Process(3, 2, 8), Process(4, 3, 6), ] # 运行调度算法 completed_processes = hrrn(processes) # 输出结果 total_wait_time = sum([p.waiting_time for p in completed_processes]) total_turnaround_time = sum([p.turnaround_time for p in completed_processes]) total_weighted_turnaround_time = sum([p.turnaround_time / p.burst_time for p in completed_processes]) for p in completed_processes: print( f"Process {p.pid}:到达时间 {p.arrival_time},所需执行时间{p.burst_time},开始时间{p.start_time},结束时间 {p.complete_time},周转时间 {p.turnaround_time},带权周转时间 {p.turnaround_time / p.burst_time:.2f}") print(f"平均周转时间:{total_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") print(f"平均带权周转时间:{total_weighted_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") 解释这段代码的设计思路

2023-06-13 上传

class Process: def init(self, pid, arrival_time, burst_time): self.pid = pid #进程id self.arrival_time = arrival_time #到达时间 self.burst_time = burst_time #执行时间 self.waiting_time = 0 #等待时间 self.turnaround_time = 0 #周转时间 self.response_ratio = 0 #响应比 self.start_time = 0 #开始时间 self.complete_time = 0 #结束时间 def hrrn(processes): n = len(processes) current_time = 0 completed_processes = [] while len(completed_processes) < n: # 计算每个进程的响应比 for p in processes: if p not in completed_processes: waiting_time = current_time - p.arrival_time p.response_ratio = 1 + waiting_time / p.burst_time #响应比=1+作业等待时间/估计运行时间 # 选择响应比最大的进程执行 selected_process = max(processes, key=lambda x: x.response_ratio) selected_process.start_time = current_time selected_process.complete_time = current_time + selected_process.burst_time selected_process.turnaround_time = selected_process.complete_time - selected_process.arrival_time current_time = selected_process.complete_time completed_processes.append(selected_process) return completed_processes #重复上述过程直到所有进程都完成。 # 创建进程列表 processes = [ Process(1, 0, 7), #(进程id,到达时间,执行时间) Process(2, 1, 8), Process(3, 2, 6), Process(4, 3, 4), ] # 运行调度算法 completed_processes = hrrn(processes) # 输出结果 total_wait_time = sum([p.waiting_time for p in completed_processes]) total_turnaround_time = sum([p.turnaround_time for p in completed_processes]) total_weighted_turnaround_time = sum([p.turnaround_time / p.burst_time for p in completed_processes]) for p in completed_processes: print( f"Process {p.pid}:到达时间 {p.arrival_time},所需执行时间{p.burst_time},开始时间{p.start_time},结束时间 {p.complete_time},周转时间 {p.turnaround_time},带权周转时间 {p.turnaround_time / p.burst_time:.2f}") print(f"平均周转时间:{total_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") print(f"平均带权周转时间:{total_weighted_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") #对进程列表进行修改 #结果预计为: # Process 1:到达时间 0,所需执行时间7,开始时间0,结束时间 7,周转时间 7,带权周转时间 1.00 # Process 4:到达时间 3,所需执行时间4,开始时间7,结束时间 11,周转时间 8,带权周转时间 2.00 # Process 3:到达时间 2,所需执行时间6,开始时间11,结束时间 17,周转时间 15,带权周转时间 2.50 # Process 2:到达时间 1,所需执行时间8,开始时间17,结束时间 25,周转时间 24,带权周转时间 3.00 # 平均周转时间:13.50 # 平均带权周转时间:2.12 简述上述程序的设计思路

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