四种调度算法,可以通过一个生活中的例子来理解:假设你是一家餐厅的经理,需要决定哪些订单先做哪些后做。你的目标是确保顾客满意并且高效地使用厨房资源。
① 判断置换算法好坏的标准: 具有较低的页面置换频率。 ② 内存抖动: 页面的频繁更换,导致整个系统效率急剧下降,这个现象称为内存抖动。 一、最佳置换算法 1.作用 其所选择的被淘汰页,
嵌入式操作系统是一种专为控制和管理嵌入式系统硬件而设计的操作系统。它们通常在资源有限的环境中运行,比如微控制器和专用处理器上。根据对时间敏感程度的不同,嵌入式操作系统可以分为实时和非实时操作系统。
贪心算法(Greedy Algorithm)是一种常见的优化算法,用于解决一类最优化问题。在每一步选择中,贪心算法总是选择当前看起来最优的选择,而不考虑该选择会不会影响未来的选择。这种贪心选择的策略通常是局部最优的,但不一定是全局最优的。
作业调度算法 1、FCFS算法(先来先服务算法):算法每次从后备作业队列中选择最先进入该队列的一个或几个作业,将它们调入内存,分配必要的资源,创建进程并放入就绪队列。FCFS调度算法的特点是算法简单,但效率低;对长作业比较有利,但对短作业不利(相对SJF和高响应比);有利于CPU繁忙型作业,而不利于I/O繁忙型作业。 2、SJF算法(短作业优先算法):从后备队列中选择一个或若干个估计运行时间最短的作业,将它们调入内存运行。SJF调度算法的平均等待时间、平均周转时间最少;但对长作业非常不利。 3、HRN算法(
今天就为大家科普一下电梯调度算法,为在等电梯之余,打发时间做出一点贡献。(电梯调度算法可以参考各种硬盘换道算法,下面内容整理自网络)
解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤,每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题,只需要采用简单的贪心算法就可以解决,而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的,通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问题的过程中,依据某种贪心标准,从问题的初始状态出发,直接去求每一步的最优解,通过若干次的贪心选择,最终得出整个问题的最优解,这种求解方法就是贪心算法。
先来先服务(FCFS-First Come First Serve)算法,是一种随即服务算法,它不仅仅没有对寻找楼层进行优化,也没有实时性的特征,它是一种最简单的电梯调度算法。它根据乘客请求乘坐电梯的先后次序进行调度。此算法的优点是公平、简单,且每个乘客的请求都能依次地得到处理,不会出现某一乘客的请求长期得不到满足的情况。这种方法在载荷较轻松的环境下,性能尚可接受,但是在载荷较大的情况下,这种算法的性能就会严重下降,甚至恶化。人们之所以研究这种在载荷较大的情况下几乎不可用的算法,有两个原因:
PERT图是软件工程中非常重要的工具之一。通过它,我们可以更好地理解项目流程,评估项目风险制定有效的项目计划。同时,通过对PERT图的相关计算,我们可以更好地把握项目进度和资源分配情况从而确保项目的顺利完成。
发生进程切换时,本质是CPU资源占用者间的切换。此时需要保存当前进程在PCB中的执行上下文(CPU状态),然后恢复下一个进程的执行上下文。
先来先服务算法指的是按照作业/进程到达的先后顺序进行服务的,主要从“公平”的角度考虑。用于作业调度时,考虑的是哪个作业先到达后备队列;用于进程调度时,考虑的是哪个进程先到达就绪队列,是非抢占式算法,不会导致饥饿(某进程/作业长时间得不到服务)
很多学习完《操作系统原理》这门课程的小伙伴都应该对“FCFS(先到先服务)”、“SJF(短作业优先)”等调度算法原理比较熟悉。但是在实际做题的时候,往往一不小心就把概念搞错,不容易区分“作业调度”和“进程调度”的区别。下面我主要针对这两个概念进行解析并给出经典习题解答。 PS:本博客并不详解每种调度算法的原理,因此有这方面需求的小伙伴可以直接pass了。
统计学习方法 (李航) 维特比算法例题 的代码实现, (HMM 预测) import numpy as np num_hidden_states = 3 num_observations = 2 # 红, 黑 obs_map = {'红': 0, '白': 1} # matrix[t-1, t] ===> t-1 --> t transition_matrix = np.array([[.5, .2, .3], [.3, .5, .2],
分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解,就可得到原问题的解。即一种分目标完成程序算法,简单问题可用二分法完成。
它的基本思想是假设某问题的解决步骤可能有N步,且每一步的解决方法又可能有M种,那么就按照某种顺序依次试探每一步中的各种方法,一旦某一步的所有方法都失效,那么就返回上一步继续试探上一步骤的其他M−1种方法。简而言之就是从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。
让i,j向中间移动,如果i ≤ x,则继续移动,否则等待交换,如果 j ≥ x ,则继续移动,否则等待交换。当i和j都等待交换的时候,交换ij,然后继续移动。直到i大于为止。
软件开发工具是帮助软件开发者进行有效编程、调试、维护、测试和管理应用程序的软件。这些工具的目标是提高开发效率、简化开发过程、增强代码质量,并支持团队协作。软件开发工具涵盖了从简单的编程工具到复杂的管理系统的广泛范围。
在上一篇文章中[2],我们介绍了单调栈这种特殊的栈结构,单调栈是一种非常适合处理 “下一个更大元素问题” 的数据结构。今天,分享到单调栈的孪生兄弟 —— 单调队列(Monotonic Queue)。类似地,单调队列也是在队列的基础上增加了单调的性质(单调递增或单调递减)。那么单调队列是用来解决什么问题的呢?
在学习完项目进度管理其它的过程之后,我们最后再来学习制订项目进度计划这个过程。主要的原因也是在这个过程中有非常多的工具和技术牵涉到计算相关的内容。同时也和我们之前学习过的许多内容有关联,所以就将它放到了最后再来进行学习。
但说起电梯调度算法,我觉得还是可以给大家科普一下,好为大家在等电梯之余,打发时间而做出一点贡献。(电梯调度算法可以参考各种硬盘换道算法,下面内容整理自网络)
长按识别上方二维码,关注公众号:后端面试那些事 回复“报告”,获取你的GitHub年度报告! 来源 | GitChat / DS 作为程序员,今天你决定翘掉晚上的加班,约女朋友看电影。 电影是 20:00 开始。 虽然翘掉了加班,但你从公司出来,就已经 19:00 了。 公司在望京 SOHO,约会地点在朝阳大悦城。 (这点时间,祝你好运吧) 也许你运气真的很好,19:50 就赶到商场了。 心里想:“还有10分钟才开始,电影院在 F8,乘个直梯,两分钟就到,今天真美好。” 你按了上行按钮,并行的 3 部电梯,
平均寻道长度是磁盘调度算法的性能指标之一,用于评估磁头在访问磁盘上的数据时的平均移动距离。
在多道程序环境下,主存中有着多个进程,其数目往往多于处理机数目。这就要求系统能按某种算法,动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程,使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。由于处理机是最重要的计算机资源,提高处理机的利用率及改善系统性能(吞吐量、响应时间),在很大程度上取决于处理机调度性能的好坏,因而,处理机的调度问题便成为操作系统设计的中心问题之一。
https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6279498
1 2 3//坐标缩小后就可以更方便的选择 double pos = (double)i / n * (n + m);//原来雕像的位置 ans += fabs(pos - floor(pos + 0.5))/(n + m);//*n+m后就选四舍五入最近的
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本文在写作过程中参考了大量资料,不能一一列举,还请见谅。 贪心算法的定义: 贪心算法是指在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关。 解题的一般步骤是: 1.建立数学模型来描述问题; 2.把求解的问题分成若干个子问题; 3.对每一子问题求解,得到子问题的局部最优解; 4.把子问题的局部最
严格来说,Linux 不是实时操作系统,但 Linux 却支持实时调度算法。与通用调度算法(如完全公平调度算法)相比,实时调度算法更注重任务(进程)的实时性。为什么 Linux 支持实时调度算法,却不是实时操作系统呢?有兴趣的同学可以去网上查阅相关的文献或者资料。
matlab中switch语句看了好几本教材上的例子都未看懂核心,不知谁能提供if-else-end语句所对应的是多重判断选择,而有时也会遇到多分支判断选择的问题。 MATLAB语言为解决多分支判断选择提供了switch-case语句。 switch-case语句的一般表达形式为: switch〈选择判断量〉 Case 选择判断值1 选择判断语句1 case 选择判
在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。
📷 软考中级(软件设计师)——数据结构与算法(上午10分题)(下午15分) ---- 目录 软考中级(软件设计师)——数据结构与算法(上午10分题)(下午15分) 数组与矩阵(★★) 稀疏矩阵 线性表(★★★★★) 链表的基本操作 队列与栈 广义表(★★) 二叉树遍历 反向构造二叉树 哈夫曼树 图(★★) 完全图 拓扑排序 时间复杂度与空间复杂度(★★★★★) 深度优先·广度有限 ---- 数组与矩阵(★★) 数组的下标从0开始。 一维数组a[n]:a[i]的存储地址为: a+i*len 二维数组a[m]
上篇一文学会动态规划解题技巧 被不少号转载了,其中发现有一位读者提了一个疑惑,在求三角形最短路径和时,能否用贪心算法求解。所以本文打算对贪心算法进行简单地介绍,介绍完之后我们再来看看是否这道三角形最短路径问题能用贪心算法来求解。
进程控制块PCB(Process Control Block)描述的是进程的基本信息以及进程的运行状态,我们说的创建及撤销进程都是对进程控制块PCB的操作。
基础数据结构 例题 例题1 UVa11995 AC I Can Guess the Data Structure! ADT 题解 例题2 UVa11991 AC Easy Problem from Rujia Liu 排序或者善用STL 题解 例题3 LA3135 AC Argus 优先队列;模拟 题解 例题4 UVa11997 AC K Smallest Sums 优先队列;有序表合并 题解 例题5 LA3644 AC X-Plosives 并查集
首先声明一下,本文以下介绍都是本人自己的见解、自己的经验;都是用大白话去说,不会引入一些什么规范性的概念。
贪心算法属于比较简单的算法,它总是会选择当下最优解,而不去考虑单次递归时是否会对未来造成影响,也就是说不考虑得到的解是否是全局最优。在很多实际问题中,寻找全局最优解的代价是非常大的,这时候就可以通过求次优解来解决问题,这种思想其实在软件工程中很常见,例如React中著名的DOM Diff算法中需要对比两棵DOM树,树的完全对比时间复杂度为O(n^3),而React团队通过只比较同层节点的策略将问题简化为O(n),也就是说得到的结果从全局角度来说并不一定是绝对最优的,但是它可以在大多数情况下表现并不差。
复杂度分析: 在一般情况下,每一个数都要与之后的数进行匹配,所以匹配次数将与数据量n挂钩,又由于每轮匹配都要进行(n-1)次比较,所以平均时间复杂度为O(n^2)。
目前本专栏正在进行优惠活动,在博主主页添加博主好友(好友位没有满的话),可以获取 付费专栏优惠券。 从本节开始,我们就要开始学习 「 C语言 」 了,学习方式很简单,每天我会提供一篇文章供群成员阅读,阅读完本文,做完课后的 「习题练习 」 ,在 万人千题 社区对应的 「打卡帖 」 下打卡,今天的任务就算完成了。 因为大家都在学习,所以一旦遇到问题都可以在群里问,群成员能够做出更加快速的反馈,高效的达成学习的目的。学有余力的同学可以在 万人千题 社区发布每天练习的解题报告。 我的学习策略很简单 —— 题海策略。当然,这 100 讲如果都能够自己认认真真把代码写出来,那入门肯定是没问题了,至于后面的进阶就要看 「 个人的天赋 」 以及 「 后天的努力 」 了。 本文将介绍这套试题的最基础的四种输入方式,题目都是围绕 a + b a + b a+b 进行展开。是适合C语言初学者做的 第一套题,解题过程我会写的非常详细。如果理解不了,可以在群里或者社区,询问咨询! 这个系列的题目都会以三部分进行呈现,分别是【题目描述】【解题思路】【代码详解】。
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进程优先级 📷 Linux内核中进程优先级一般分为动态优先级和静态优先级,动态优先级是内核根据进程的nice值、IO密集行为或者计算密集行为以及等待时间等因素,设置给普通的进程;静态优先级是用户态应用设置给实时进程。在调度中静态优先级的进程优先级更高。 📷 一般应用分为IO密集型和计算密集型;I/O密集型是进程执行I/O操作时候等待资源或者事件时候,数据读取到后恢复进程的运行,这样基本出于等待IO和运行之间进行交替,由于具有这样的特性,进程调度器通常会将短的CPU时间片分配给I/O密集型进程。计算密集型是进
上周我们一起聊了贪心法的原理,并且一起解析了两道例题。可能因为标题起的不好,很多小伙伴当成广告了。错过的小伙伴可以点一下下方的传送门,回顾一下上期的内容。
铺垫了那么久,不知道大家期待不期待。总算到了挣值计算这一课,这个名字很奇怪呀,什么叫做挣值?成本不就是我们的投资吗?这个挣值到底是要干嘛?带着这些疑问,我们就来看看挣值计算到底是在计算个啥。
设想我们现在以第一视角身处一个巨大的迷宫当中,没有上帝视角,没有通信设施,更没有热血动漫里的奇迹,有的只是四周长得一样的墙壁。于是我们只能自己想办法走出去。如果迷失了内心,随便乱走,那么很可能会被四周完全相同的景色绕晕在其中,这时只能放弃所谓的侥幸,而去采取下面这种看上去很盲目但实际上会很有效的方法。
Linux内核的DL调度器是一个全局EDF调度器,它主要针对有deadline限制的sporadic任务。注意:这些术语已经在本系列文章的第一部分中说明了,这里不再赘述。在这本文中,我们将一起来看看Linux DL调度器的细节以及如何使用它。另外,本文对应的英文原文是https://lwn.net/Articles/743946/,感谢lwn和Daniel Bristot de Oliveira的分享。
顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。希望贪心算法得到的最终结果是整体最优的。贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解。 在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却是最优解的很好近似。
用于作业调度时,考虑的是哪个作业先到达后备队列;用于进程调度时,考虑的是哪个进程先到达就绪队列
建立一个队列,退出队列中的元素,然后把这个队列对应下一组元素放入队列中,没有下一组则结束。
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