(First Come First Served) 按照作业进入系统的先后次序来挑选作业,先进入系统的作业优先被挑选. FCFS算法的优缺点: 算法容易实现.但效率不高,只顾及作业等候时间,没考虑作业要求服务时间的长短.因此优待了长作业而不利于短作业:有利于CPU繁忙型作业,而不利于I/O繁忙型作业. 例如,三个作业同时到达系统并立即进入调度: 作业名 所需CPU时间 作业1 作业2 作业3 若三个作业提交顺序改为作业2.1.3,平均作业周转时间约为29.采用FCFS算法,三个作业的周转时间分别

实验二.作业调度模拟实验 专业:商业软件工程  姓名:王泽锴 学号:201406114113 一.实验目的 (1)加深对作业调度算法的理解: (2)进行程序设计的训练. 二.实验内容和要求 (1)实验要求 用高级语言编写一个或多个作业调度的模拟程序. 单道批处理系统的作业调度程序.作业一投入运行,它就占有计算机的一切资源直到作业完成为止,因此调度作业时不必考虑它所需要的资源是否得到满足,它所运行的时间等因素. (2)实验内容 根据指定的实验课题,完成设计.编码和调试工作,完成实验报告. 三.实验

分析图: 答案: (1) 8 : 00作业1到达,占有资源并调入主存运行. 8: 20作业2和3同时到达,但作业2因分不到打印机,只能在后备队列等待.作业3资源满足,可进主存运行,并与作业1平分CPU时间. 8 : 30作业1在8: 30结束,释放磁带与打印机.但作业2仍不能执行,因不能移动而没有30KB的空闲区,继续等待.作业4在8: 30到达,并进入主存执行,与作业3分享CPU 8 : 35作业5到达,因分不到磁带/打印机,只能在后备队列等待. 9: 00作业3运行结束,释放磁带机.此时作业

#include<stdio.h> #define PNUMBER 5//进程个数 #define SNUMBER 3//资源种类个数 //资源的种类,三种 char stype[SNUMBER]={'A','B','C'}; //各种资源的总数量,a种资源总10,b种资源总5,c种资源总7 ,,}; //每个进程对应的完成进程需要的各种类型的资源需求量,静态值 ,,},{,,},{,,},{,,},{,,}}; //每个进程已经分配的资源情况,动态值 ,,},{,,},{,,},{,,},{

前言: 近来在准备校招的笔试面试,复习到操作系统时感觉概念性的东西比较多,不过对于以下的几类算法还是有必要做个小小总结. [作业调度算法] 先来先服务(FCFS, First Come First Serve)是最简单的调度算法,按先后顺序进行调度. 短作业优先(SJF, Shortest Job First)又称为“短进程优先”SPN(Shortest Process Next):这是对FCFS算法的改进,其目标是减少平均周转时间. 优先级算法(Priority Scheduling)是多级队

[操作系统] 先来先服务算法和短作业优先算法实现 介绍: 1.先来先服务 (FCFS: first come first service) 如果早就绪的进程排在就绪队列的前面,迟就绪的进程排在就绪队列的后面,那么先来先服务(FCFS: first come first service)总是把当前处于就绪队列之首的那个进程调度到运行状态.也就说,它只考虑进程进入就绪队列的先后,而不考虑它的下一个CPU周期的长短及其他因素.FCFS算法简单易行,是一种非抢占式策略,但性能却不大好. 简单来说,先来先

隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲. 用最经典的例子,掷骰子.假设我手里有三个不同的骰子.第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6.第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现的概率是1/4.第三个骰子有八个面(称这个骰子为D8),每个面(1,2,3,4,5,6,7,8)出现的概率是1/8. &lt;img src="https://pic4.zhimg.com/435fb8d2d675d

定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n),它是n的某一函数 T(n)称为这一算法的“时间复杂性”. 当输入量n逐渐加大时,时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”. 我们常用大O表示法表示时间复杂性,注意它是某一个算法的时间复杂性.大O表示只是说有上界,由定义如果f(n)=O(n),那显然成立f(n)=O(n^2),它给你一个上界,但并不是上确界,但人们在表示的时候一般都习惯表示前者. 此外,一个问题本身也有它的复杂性,如果某个算法的复杂性到达了这个问题复

Python之路,Day21 - 常用算法学习   本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一

选择排序 时间复杂度 二.计算方法 1.一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了.并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多. 一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n). 2.一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记做:T(n)=O(f

原理 我们知道,使用Breadth-first search算法能够找到到达某个目标的最短路径,但这个算法没考虑weight,因此我们再为每个edge添加了权重后,我们就需要使用Dijkstra算法来寻找权重和最小的路径. 其实原理很简单,我们最终的目的是计算出每一个节点到起点的权重之和,同时获取得到这个权重和的路径数组. 那么权重和最小的那个自然就是我们要的结果. 在该算法中有一下几个核心的思想: 当我们遍历到某个节点时,计算出该节点到起点的权重和之后=,该节点就不在使用了,或删除或者标记为已

一,算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一个算法应该具有以下七个重要的特征: ①有穷性(Finiteness):算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步

本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一个算法应该具有以下七个重要的特征: ①有穷性(Fin

#include <stdio.h> #include<malloc.h> int sum2(int n)//时间复杂度为常数,记为大欧-->O(1) { ; sum = (n +)*n / ; return sum; } int sum1(int n)//n-> ∞时,时间复杂度O(n) { ; ; i <= n; i++) sum += i;//n return sum; } /* 算法测试求1到n的和 */ int main(void) { printf()

(一)算法时间复杂度定义: 在进行算法分析时,语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级.算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度,记作:T(n)=O(f(n)).它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度.其中f(n)是问题规模n的某个函数. (二)分析一个算法的时间复杂度(推导大O阶): 1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数. 2.在修改后的运行次数函数中,只保留最

canopy是聚类算法的一种实现 它是一种快速,简单,但是不太准确的聚类算法 canopy通过两个人为确定的阈值t1,t2来对数据进行计算,可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆 由于canopy算法本身的目的只是将混乱的数据划分成大概的几个类别,所以它是不太准确的 但是通过canopy计算出来的n个类别可以用在kmeans算法中的k值的确定(因为人为无法准确的确定k值到底要多少才合适,而有kmeans算法本身随机产生的话结果可能不是很精确.有关kmeans算法的解释请看点击打开链

本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一个算法应该具有以下七个重要的特征: ①有穷性(Fin

canopy是聚类算法的一种实现 它是一种快速,简单,但是不太准确的聚类算法 canopy通过两个人为确定的阈值t1,t2来对数据进行计算,可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆 由于canopy算法本身的目的只是将混乱的数据划分成大概的几个类别,所以它是不太准确的 但是通过canopy计算出来的n个类别可以用在kmeans算法中的k值的确定(因为人为无法准确的确定k值到底要多少才合适,而有kmeans算法本身随机产生的话结果可能不是很精确.有关kmeans算法的解释请看点击打开链

操作系统实验--SSTF磁盘调度算法 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描述 磁盘调度在多道程序设计的计算机系统中,各个进程可能会不断提出不同的 对磁盘进行读/写操作的请求.由于有时候这些进程的发送请求的速度比磁盘响应的还要快,因此我们有必要为每个磁盘设备建立一个等待队列,最短寻道时间优先 算法(Shortest Seek Time First-SSTF)是常用的磁盘调度算法之一. SSTF算法选择调度处理的磁道是与当

前言 前面两篇文章介绍了快速排序的基础知识和优化方向,今天来看一下STL中的sort算法的底层实现和代码技巧. 众所周知STL是借助于模板化来支撑数据结构和算法的通用化,通用化对于C++使用者来说已经很惊喜了,但是如果你看看STL开发者强大的阵容就意识到STL给我们带来的惊喜绝不会止步于通用化,强悍的性能和效率是STL的更让人惊艳的地方. STL极致表现的背后是大牛们炉火纯青的编程技艺和追求极致的工匠精神的切实体现.笔者能力所限,只能踏着前人的肩膀来和大家一起看看STL中sort算法的背后究竟隐