深入解析操作系统进程调度机制与算法

版权申诉
0 下载量 199 浏览量 更新于2024-10-11 收藏 262KB RAR 举报
资源摘要信息:"os.rar_os 进程调度_操作系统进程调度_进程调度_进程调度算法" 在现代计算机系统中,进程调度是操作系统的核心功能之一,它负责决定哪个进程获得处理器的控制权,以及时长多长。合理的进程调度算法可以提高计算机资源的利用率,减少进程等待时间,提高系统的吞吐量和响应时间。在【标题】中提到的"os.rar_os 进程调度"可能指向一个压缩包文件,其内容涉及到操作系统中的进程调度技术。 根据【描述】中的描述,我们可以提炼出几个关键的知识点: 1. 操作系统(OS):操作系统是一组控制计算机硬件与软件资源的程序,它是管理软硬件资源的系统软件,同时提供用户与计算机硬件之间的一个接口。操作系统是计算机系统的核心部分,其主要功能包括进程管理、内存管理、文件系统管理、设备管理和用户接口。 2. 进程调度:进程调度指的是操作系统中的调度器如何选择一个进程来使用CPU,并在何时切换进程。进程调度器需要考虑多种因素,比如进程的状态、优先级、所需资源等。 3. 进程调度算法:进程调度算法是决定进程调度策略的关键,不同的算法适用于不同的应用场景。常见的进程调度算法包括: - 先来先服务(FCFS,First-Come, First-Served):这是一种最简单的调度算法,按照进程到达的顺序进行调度。 - 短作业优先(SJF,Shortest Job First):选择预计运行时间最短的进程进行调度,可以减少平均等待时间和平均周转时间。 - 优先级调度:每个进程被赋予一个优先级,调度器根据优先级来进行进程的选择,优先级高的进程先执行。 - 时间片轮转(Round-Robin,RR):时间片轮转调度算法给每个进程分配一个固定时间的CPU时间片,按顺序执行每个进程。如果进程在时间片结束时未完成,则放入队列尾部等待下一轮调度。 - 多级队列调度:结合了多种调度算法,比如按照不同类型的进程设置多个队列,每个队列使用不同的调度策略。 【标签】中所列的"os_进程调度"、"操作系统进程调度"、"进程调度"和"进程调度算法"均指向本篇资源摘要信息的核心内容。 文件名称"***.txt"可能表示这个压缩包文件来源于***这个网站,该网站提供了丰富的计算机编程资源,包括代码、电子书籍、技术文档等,而.txt后缀表明该文件可能是一个文本文件,其内容可能是相关的说明文档或技术细节描述。 在编写这篇文章时,我将会详细阐述上述知识点,并尝试进一步探索和解释每个调度算法的适用环境、优势、劣势以及在现代操作系统中的实现方式。通过分析和比较不同的进程调度算法,我们可以更好地理解操作系统如何管理进程,以及如何根据不同的系统需求和特点选择合适的调度策略。

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

2023-06-13 上传