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先来先服务调度算法（FCFS）
先来先服务调度算法（First-Come, First-Served Scheduling，简称FCFS）是一种最简单的进程调度算法，也是最容易实现的一种算法。FCFS调度算法按照进程到达的先后顺序进行调度，即先到先服务。当一个进程进入就绪队列后，就一直等待CPU的分配，直到分配到CPU后才开始执行。
下面是一个简单的FCFS调度算法的Python代码实现示例：
“`python
class Process:
def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time):
self.pid = pid
self.arrival_time = arrival_time
self.burst_time = burst_time
def fcfs(process_list):
process_list.sort(key=lambda x: x.arrival_time)
current_time = 0
waiting_time = 0
for process in process_list:
if current_time < process.arrival_time:
current_time = process.arrival_time
current_time += process.burst_time
waiting_time += current_time – process.arrival_time – process.burst_time
return waiting_time / len(process_list)
# 测试样例
process_list = [Process(1, 0, 5), Process(2, 1, 3), Process(3, 2, 8)]
print(fcfs(process_list)) # 输出平均等待时间
“`
以上代码中，我们定义了一个`Process`类来表示一个进程，包含进程ID、到达时间和执行时间三个属性。`fcfs`函数实现了FCFS调度算法，输入参数为一个进程列表，输出平均等待时间。在算法实现中，我们首先按照到达时间对进程列表进行排序，然后按照顺序执行进程，计算每个进程的等待时间，并最终返回平均等待时间。
希望这个示例能够帮助您理解FCFS调度算法的原理和Python代码实现。
当我们需要同时执行多个任务时，多线程是一种非常有用的技术。在C++中，可以使用线程库来实现多线程。以下是一个简单的示例程序，演示如何在C++中创建和使用线程：
“`c++
#include <iostream>
#include <thread>
using namespace std;
// 定义一个线程函数
void threadFunction() {
cout << “Hello from thread!” << endl;
}
int main() {
// 创建一个新线程
thread t(threadFunction);
// 等待新线程完成
t.join();
// 输出主线程的消息
cout << “Hello from main!” << endl;
return 0;
}
“`
在这个程序中，我们首先定义了一个线程函数`threadFunction()`，它将被在新线程中执行。然后，在主函数中，我们创建了一个新线程`t`，并使用`join()`函数等待该线程完成。最后，我们输出了主线程的消息。
当程序运行时，它将输出以下内容：
“`
Hello from thread!
Hello from main!
“`
这表明线程函数`threadFunction()`在新线程中执行，而主函数在主线程中执行。
除了创建线程，C++线程库还提供了其他一些有用的功能，例如线程同步和互斥锁，可以帮助我们更好地控制多个线程之间的交互和共享资源的访问。
- 2.优先级调度算法
优先级调度算法是一种常见的进程调度算法，其基本思想是将进程分为不同的优先级，优先级高的进程优先执行。在实现中，通常需要为每个进程分配一个优先级值，然后按照优先级从高到低的顺序执行进程。
下面是一个简单的优先级调度算法的 Python 实现示例：
“`
# 定义进程类
class Process:
def __init__(self, name, priority):
self.name = name
self.priority = priority
# 定义进程列表
processes = [
Process(‘P1’, 2),
Process(‘P2’, 1),
Process(‘P3’, 3),
Process(‘P4’, 2),
Process(‘P5’, 1)
]
# 按照优先级从高到低排序
processes = sorted(processes, key=lambda p: p.priority, reverse=True)
# 依次执行进程
for process in processes:
print(‘执行进程：’, process.name)
“`
在上面的示例中，我们首先定义了一个进程类，包含进程名和优先级属性。然后定义了一个进程列表，其中包含了多个进程实例。接着，我们使用 Python 的内置函数 sorted() 对进程列表进行排序，按照优先级从高到低的顺序。最后，我们依次执行排序后的进程列表中的进程。
当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要考虑更多的因素，比如进程的执行时间、进程的状态等等。
- 3.最短作业优先调度算法（SJF）
- 最短作业优先调度算法（SJF）是一种非抢占式的进程调度算法，它根据每个进程的执行时间来决定下一个要执行的进程。SJF算法的思想是，优先选择执行时间最短的进程，以最大化CPU的利用率。如果有多个进程的执行时间相同，则按照先到先服务（FCFS）的原则进行调度。
- 下面是一个简单的Python实现，假设有三个进程P1、P2和P3，它们的执行时间分别为6、8和3：
- “`python
- # 定义进程类
- class Process:
- def __init__(self, name, burst_time):
- self.name = name
- self.burst_time = burst_time
- # 定义进程列表
- processes = [Process(‘P1’, 6), Process(‘P2’, 8), Process(‘P3’, 3)]
- # 按照进程的执行时间进行排序
- processes.sort(key=lambda x: x.burst_time)
- # 打印进程的执行顺序
- for process in processes:
- print(process.name)
- “`
- 输出结果为：
- “`
- P3
- P1
- P2
- “`
- 可以看到，SJF算法首先选择执行时间最短的进程P3，然后是P1和P2。
- 需要注意的是，SJF算法有可能会导致长作业饥饿的问题，即执行时间长的进程可能会长时间得不到执行。为了避免这个问题，可以使用SJF算法的改进版本——最短剩余时间优先调度算法（SRTF），它会在每个时间片结束时重新选择下一个要执行的进程，以确保长作业不会一直占用CPU。
- 4.最高响应比优先调度算法（HRRN）
最高响应比优先调度算法（HRRN）是一种进程调度算法，它根据进程的响应比来确定下一个要执行的进程。响应比是指等待时间与服务时间之和与服务时间的比值，响应比越大，优先级越高。
以下是 Python 实现 HRRN 调度算法的示例代码：
“`
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
def calculate_waiting_time(self, prev_process):
self.waiting_time = prev_process.turnaround_time – self.arrival_time if prev_process is not None else 0
def calculate_turnaround_time(self):
self.turnaround_time = self.waiting_time + self.burst_time
def calculate_response_ratio(self):
self.response_ratio = (self.waiting_time + self.burst_time) / self.burst_time
def hrrn(processes):
current_time = 0
total_waiting_time = 0
total_turnaround_time = 0
n = len(processes)
prev_process = None
for i in range(n):
p = processes[i]
p.calculate_waiting_time(prev_process)
p.calculate_turnaround_time()
p.calculate_response_ratio()
if i == n – 1:
break
max_response_ratio = -1
max_response_ratio_process = None
for j in range(i + 1, n):
if processes[j].arrival_time <= current_time:
if processes[j].response_ratio > max_response_ratio:
max_response_ratio = processes[j].response_ratio
max_response_ratio_process = processes[j]
if max_response_ratio_process is None:
current_time = processes[i+1].arrival_time
else:
prev_process = p
current_time += p.burst_time
total_waiting_time += p.waiting_time
total_turnaround_time += p.turn
- 5.轮转调度算法（RR）
轮转调度算法（Round Robin, RR）是一种常见的CPU调度算法，它将CPU时间分成一个个时间片，每个进程轮流使用一个时间片，如果进程在时间片结束前没有执行完毕，则该进程被放到就绪队列的末尾，等待下一次轮转。这种算法可以有效地避免进程长时间占用CPU的情况，提高CPU的利用率。
以下是Python实现轮转调度算法的代码示例：
“`python
class Process:
def __init__(self, name, burst_time):
self.name = name
self.burst_time = burst_time
self.remaining_time = burst_time
def execute(self, quantum):
if self.remaining_time > quantum:
self.remaining_time -= quantum
return quantum
else:
time = self.remaining_time
self.remaining_time = 0
return time
def round_robin(processes, quantum):
queue = processes.copy()
waiting_time = 0
while queue:
process = queue.pop(0)
time = process.execute(quantum)
waiting_time += time
if process.remaining_time > 0:
queue.append(process)
return waiting_time / len(processes)
“`
这里定义了一个`Process`类来表示一个进程，包含进程名和执行时间等信息。`round_robin`函数接收一个进程列表和时间片大小作为参数，使用一个队列来模拟就绪队列，依次执行队列中的进程，如果进程执行时间超过时间片，则将该进程放回队列末尾，直到所有进程执行完毕。最后计算平均等待时间并返回。
- 6.多级反馈轮转调度算法
多级反馈轮转调度算法是一种常见的进程调度算法，它通过多个级别的时间片轮转和反馈机制来实现进程的调度。具体来说，多级反馈轮转调度算法将进程划分为多个队列，每个队列拥有不同的时间片大小。进程首先被放入最高优先级队列，如果该进程在时间片结束前完成了执行，那么它就会被移出队列，否则它就会被放入下一个更低优先级的队列，并使用更长的时间片。这个过程会一直持续下去，直到进程被执行完毕或者被放入最后一个队列。
以下是一个简单的 Python 实现：
“`python
class Process:
def __init__(self, pid, burst_time):
self.pid = pid
self.burst_time = burst_time
self.remaining_time = burst_time
def execute(self, time_slice):
self.remaining_time -= time_slice
if self.remaining_time < 0:
self.remaining_time = 0
def is_finished(self):
return self.remaining_time == 0
class MultiLevelFeedbackScheduler:
def __init__(self, quantum_list):
self.queues = [[] for i in range(len(quantum_list))]
self.quantum_list = quantum_list
def add_process(self, process):
self.queues[0].append(process)
def execute(self):
current_queue = 0
while True:
if len(self.queues[current_queue]) == 0:
current_queue = (current_queue + 1) % len(self.queues)
continue
current_process = self.queues[current_queue][0]
time_slice = self.quantum_list[current_queue]
current_process.execute(time_slice)
if current_process.is_finished():
self.queues[current_queue].pop(0)
if current_queue < len(self.queues) – 1:
self.queues[current_queue+1].append(current_process)
else:
current_queue = (current_queue + 1) % len(self.queues)
if all(len(queue) == 0 for queue in self.queues):
break
“`
在这个实现中，Process 类表示进程，包括进程 ID、执行时间等信息。MultiLevelFeedbackScheduler 类表示多级反馈轮转调度器，包括多个队列和时间片大小列表。add_process 方法用于将进程添加到第一个队列中，execute 方法用于执行调度算法。在 execute 方法中，我们首先从当前队列中选择第一个进程，然后执行一个时间片。如果进程在该时间片结束前完成了执行，那么它就会被移出队列，否则它就会被放入下一个更低优先级的队列，并使用更长的时间片。这个过程会一直持续下去，直到所有队列都为空。
- 7.实时系统的调度算法
实时系统的调度算法有很多种，不同的算法适用于不同的场景。以下是一些常见的实时系统调度算法及其Python实现：
1. 最早截止时间优先算法（Earliest Deadline First，EDF）：
“`python
def edf_scheduler(tasks):
# 按照最早截止时间排序
tasks = sorted(tasks, key=lambda x: x[‘deadline’])
# 执行任务
for task in tasks:
if task[‘deadline’] < task[‘execution_time’]:
raise Exception(‘Deadline missed’)
time.sleep(task[‘execution_time’])
“`
2. 固定优先级调度算法（Fixed Priority Scheduling，FPS）：
“`python
def fps_scheduler(tasks):
# 按照优先级排序
tasks = sorted(tasks, key=lambda x: x[‘priority’])
# 执行任务
for task in tasks:
time.sleep(task[‘execution_time’])
“`
3. 轮转调度算法（Round Robin Scheduling，RR）：
“`python
def rr_scheduler(tasks, time_slice):
# 按照到达时间排序
tasks = sorted(tasks, key=lambda x: x[‘arrival_time’])
# 执行任务
while tasks:
task = tasks.pop(0)
if task[‘execution_time’] > time_slice:
task[‘execution_time’] -= time_slice
tasks.append(task)
else:
time.sleep(task[‘execution_time’])“`
以上是三种常见的实时系统调度算法的Python实现，你可以根据自己的需求选择适合的算法。
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