C语言实现时间片轮转算法的详细解析

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资源摘要信息: "时间片轮转算法(Time-slice rotation algorithm)是一个经典的进程调度算法,在多任务操作系统中被广泛使用。该算法将CPU的运行时间划分为若干个长度相等的时间片,操作系统按照顺序轮流为每个进程分配一个时间片用于执行,直到所有进程都执行完毕或者被阻塞。在这个算法中,每个进程被看作是一个等待执行的任务,操作系统根据一定的规则(如先进先出、优先级、随机选择等)来安排这些任务的执行顺序。当一个进程的时间片用完时,它将被放到就绪队列的末尾,等待下一次被调度。这样,即使一个进程占用了大量CPU时间,其他进程也有机会获得执行。时间片轮转算法是操作系统课程中的重要内容,对于理解计算机系统的并发处理和时间管理有着关键的作用。 在提供的文件中,包含了一个用C语言编写的该算法的实现。C语言因其高效的运行时性能和接近硬件级别的操作能力,常常被用来编写系统级的程序和算法,如进程调度算法。该文件可能包含以下几个重要部分: 1. 时间片轮转算法的核心逻辑,包括如何初始化进程列表、如何分配CPU时间片、如何处理进程的状态变化(如就绪、运行、等待、终止)等。 2. 进程的管理,可能包含对进程信息的存储结构(如进程控制块PCB)、进程队列的操作等。 3. 时间片的分配机制,可能涉及时间片长度的确定和如何在各个进程之间公平地分配时间片。 4. 进程调度策略,可能使用了某些特定的调度算法来决定进程的执行顺序,例如先来先服务(FCFS)、短作业优先(SJF)等。 5. 同步和通信机制,用于进程间或进程与操作系统之间的协调,确保数据的一致性和系统的稳定性。 6. 测试代码和相关的测试用例,用于验证算法的正确性和性能分析。 除了上述的C语言源代码文件外,还可能包括其他的文本文件,例如: - 'yufa100.txt':可能包含与时间片轮转算法相关的100条规则、使用说明或者是一些约定的编程规范。 - 'TestPrj.txt':可能包含了测试项目(TestPrj)的说明,例如测试计划、测试环境的搭建、测试步骤和预期结果等。 在具体实现上,时间片轮转算法的C语言代码可能涉及到进程控制块的定义、进程状态的表示、时间片的计算、进程调度队列的管理、中断处理机制等关键点。程序可能会用到操作系统提供的系统调用和库函数,例如创建进程、销毁进程、进程挂起和唤醒等操作。在实现时,程序需要处理中断,及时地更新进程状态,并且在时间片耗尽时将进程放回就绪队列。这些操作通常通过调用操作系统提供的接口来完成。 总体来看,时间片轮转算法是一个设计多任务操作系统时不可或缺的算法之一。它的实现涉及到对操作系统进程管理、同步机制、调度策略的深入理解和应用。通过研究和分析这一算法的C语言实现,不仅能够加深对操作系统进程调度原理的认识,而且还能够提高编程技能,特别是在系统编程方面的实践能力。"

def connect(self): s = self.get_slice() if self.connected: return # increment connect attempt self.stat_collector.incr_connect_attempt(self) if s.is_avaliable(): s.connected_users += 1 self.connected = True print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connected to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return True else: self.assign_closest_base_station(exclude=[self.base_station.pk]) if self.base_station is not None and self.get_slice().is_avaliable(): # handover self.stat_collector.incr_handover_count(self) elif self.base_station is not None: # block self.stat_collector.incr_block_count(self) else: pass # uncovered print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connection refused to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return False def disconnect(self): if self.connected == False: print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] is already disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') else: slice = self.get_slice() slice.connected_users -= 1 self.connected = False print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return not self.connected def start_consume(self): s = self.get_slice() amount = min(s.get_consumable_share(), self.usage_remaining) # Allocate resource and consume ongoing usage with given bandwidth s.capacity.get(amount) print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] gets {amount} usage.') self.last_usage = amount def release_consume(self): s = self.get_slice() # Put the resource back if self.last_usage > 0: # note: s.capacity.put cannot take 0 s.capacity.put(self.last_usage) print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] puts back {self.last_usage} usage.') self.total_consume_time += 1 self.total_usage += self.last_usage self.usage_remaining -= self.last_usage self.last_usage = 0中的资源分配

2023-06-01 上传