利用MATLAB绘制CPU时间曲线：MSRA面试问题解析

1. Matlab编程基础 Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，它允许用户通过编写脚本或函数来实现复杂的数值计算和图形绘制。本资源涉及Matlab开发，适用于具备一定Matlab知识背景的用户。进行CPU时间曲线的绘制是一个典型的编程练习，主要考察应聘者对操作系统底层工作原理的理解以及Matlab编程能力。 2. CPU时间测量与分析 CPU时间是指CPU执行程序所耗费的时间资源。在多任务操作系统中，CPU时间通常用于衡量程序运行效率和调度进程。本资源中的问题，即如何将CPU时间曲线变成一条直线或曲线，实际上是在考察应聘者是否了解如何通过编程来测量和分析CPU时间，并对程序性能做出相应的优化。 3. 操作系统底层知识 在面试中提问如何改变CPU时间曲线，实际上是在检验应聘者是否对操作系统的进程调度、时间片分配、线程优先级等底层机制有深入的理解。掌握这些知识有助于应聘者理解程序运行与CPU时间分配之间的关系，并可能采取措施改善程序的性能。 4. Matlab在性能分析中的应用 Matlab不仅能用于数学计算和图形绘制，还可以作为性能分析的工具。本资源通过编写Matlab程序来测量CPU时间并绘制出相应的时间曲线图，展示了Matlab在性能分析中的实用性。用户通过Matlab编写的特定函数，如本例中的conductCpuTime.cpp，可以在Matlab环境中直接执行，进而获得CPU时间曲线数据，并进行进一步分析。 5. 实现CPU时间曲线分析的具体步骤 本资源提供了一个具体实现CPU时间曲线分析的例子，即通过调用Matlab函数conductCpuTime来生成数据，并使用Matlab的绘图工具对CPU时间曲线进行可视化。具体的代码调用格式为conductCpuTime(200, 300, 5)，这里200、300、5分别代表函数执行的三个参数，其具体含义未在描述中详细解释，但可以推测这些参数可能涉及程序运行的时间、频率等配置。 6. 性能优化方法 当面试官提问能否将CPU时间曲线变成一条直线或曲线时，这暗示着对程序性能优化的要求。在实际应用中，优化CPU时间可能包括减少程序中的阻塞调用、优化算法逻辑、减少不必要的资源申请等。Matlab提供的分析工具可以帮助开发者发现程序中的性能瓶颈，并尝试采用各种策略进行优化。 7. Matlab函数使用与开发 资源中的例子conductCpuTime.zip，可能包含了用于CPU时间曲线分析的具体Matlab函数和相关文件。用户需要通过Matlab的导入功能，将该压缩文件包解压并引入到Matlab的工作环境中。随后，通过编写相应的Matlab脚本调用这些函数，执行CPU时间的测量和曲线绘制。 综上所述，本资源是针对Matlab开发中的一个特定应用实例，即测量并可视化CPU时间曲线。它不仅需要用户具备Matlab编程技能，还要对操作系统的底层原理有所理解，以及能够将这些知识运用到程序性能分析和优化中去。通过这类问题，面试官可以评估应聘者在系统编程和性能分析方面的能力。