算法分析与设计-独立任务最优调度问题实验报告

动态规划法-1.独⽴任务最优调度问题C++实现问题描述：⽤2台处理机A和B处理n个作业。

设第i个作业交给机器A处理时需要时间，若由机器B来处理，则需要时间。

由于各作业的特点和机器的性能关系，很可能对于某些i，有，⽽对于某些j,j≠i，有。

既不能将⼀个作业分开由2台机器处理，也没有⼀台机器能同时处理2个作业。

设计⼀个动态规划算法，使得这2台机器处理完这n个作业的时间最短(从任何⼀台机器开⼯到最后⼀台机器停⼯的总时间)。

研究⼀个实例：(a1,a2,a3,a4,a5,a6)＝(2,5,7,10,5,2)；(b1,b2,b3,b4,b5,b6)＝(3,8,4,11,3,4)。

算法设计：对于给定的2台处理机A和B处理n个作业，找出⼀个最优调度⽅案，使2台机器处理完这n个作业的时间最短。

数据输⼊：由⽂件input.txt提供输⼊数据。

⽂件的第1⾏是1个正整数n, 表⽰要处理n个作业。

接下来的2⾏中，每⾏有n个正整数，分别表⽰处理机A和B 处理第i个作业需要的处理时间。

结果输出:将计算出的最短处理时间输出到⽂件output.txt中。

输⼊⽂件⽰例输出⽂件⽰例input.txt output.txt1562 5 7 10 5 23 84 11 3 4问题分析：对于这个问题，我们可以考虑，当完成第k个任务时，有两种可能：⼀是A处理机完成了第k个任务，那么B处理机完成k个任务的最短时间就与B处理机完成k-1个任务所需的最短时间是相同的⼆是B处理机完成了第k个任务，那么B处理机完成k个任务的最短时间就等于B处理机完成k-1个任务的最短时间加上B处理机完成第k个任务所需要的时间设F[k][x]表⽰完成第k个任务时A耗费的时间为x的情况下B所花费的最短时间，其中0<=k <= n， 0<=x<= Σai，那么，状态转移⽅程为F[k] [x]=minF[k−1][x−ak],F[k−1][x]+bk处理好特殊情况（如x⼩于0时）开始填表即可。

一、实验目的1. 理解任务调度的基本概念和原理。

2. 掌握任务调度的常用算法和策略。

3. 通过实验，验证任务调度算法的性能和效率。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 开发工具：PyCharm三、实验内容1. 任务调度算法：基于优先级、基于时间、基于轮转等。

2. 实验任务：模拟多任务并行执行，测试不同调度算法的性能。

四、实验步骤1. 定义任务类```pythonclass Task:def __init__(self, task_id, arrival_time, execution_time): self.task_id = task_idself.arrival_time = arrival_timeself.execution_time = execution_timeself.finish_time = 0self.wait_time = 0```2. 定义任务调度类```pythonclass TaskScheduler:def __init__(self):self.tasks = []def add_task(self, task):self.tasks.append(task)def schedule_tasks(self, algorithm):passdef get_task_info(self):for task in self.tasks:print(f"Task ID: {task.task_id}, Arrival Time:{task.arrival_time}, Execution Time: {task.execution_time}, Finish Time: {task.finish_time}, Wait Time: {task.wait_time}")```3. 定义基于优先级的调度算法```pythonclass PriorityScheduler(TaskScheduler):def schedule_tasks(self):self.tasks.sort(key=lambda x: x.arrival_time)self.tasks.sort(key=lambda x: x.execution_time, reverse=True)for task in self.tasks:task.finish_time = task.arrival_time + task.execution_timetask.wait_time = task.finish_time - task.arrival_time```4. 定义基于时间的调度算法```pythonclass TimeScheduler(TaskScheduler):def schedule_tasks(self):current_time = 0for task in self.tasks:if task.arrival_time <= current_time:task.finish_time = current_time + task.execution_time task.wait_time = task.finish_time - task.arrival_time current_time = task.finish_time```5. 定义基于轮转的调度算法```pythonclass RoundRobinScheduler(TaskScheduler):def __init__(self, quantum):super().__init__()self.quantum = quantumdef schedule_tasks(self):current_time = 0index = 0while index < len(self.tasks):task = self.tasks[index]if task.arrival_time <= current_time:if task.execution_time <= self.quantum:task.finish_time = current_time +task.execution_timetask.wait_time = task.finish_time -task.arrival_timecurrent_time = task.finish_timeindex += 1else:task.finish_time = current_time + self.quantumtask.wait_time = task.finish_time -task.arrival_timecurrent_time = task.finish_timetask.execution_time -= self.quantumelse:current_time = max(current_time, task.arrival_time) index += 1```6. 添加任务并执行调度```pythonscheduler = PriorityScheduler()scheduler.add_task(Task(1, 0, 5))scheduler.add_task(Task(2, 1, 3))scheduler.add_task(Task(3, 4, 2))scheduler.schedule_tasks()scheduler.get_task_info()```五、实验结果与分析1. 基于优先级的调度算法：任务执行顺序为3, 1, 2，平均等待时间为2.6667。

南阳理工学院算法分析与设计实验报告册开课学院：计算机与软件学院实验项目：实验4：贪心法（作业调度问题）实验时间：第10周周3（3,4）节实验地点： 15#515指导教师：学生姓名：学生学号：专业班级：2020-2021学年第1学期一、实验目的1.了解贪心算法思想及基本原理2.掌握使用贪心算法求解问题的一般特征3.能够针对实际问题，能够正确选择贪心策略4.能够针对选择的贪心策略，证明算法的正确性5.能够根据贪心策略，正确编码6.能够正确分析算法的时间复杂度和空间复杂度二、实验平台1.JDK1.82.IDEA三、实验内容设有n个独立的作业{1, 2, …,n}，由m台相同的机器{M1, M2, …,Mm}进行加工处理，作业i所需的处理时间为ti （1≤i≤n），每个作业均可在任何一台机器上加工处理，但不可间断、拆分。

多机调度问题要求给出一种作业调度方案，使所给的n个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。

提示：贪心法求解多机调度问题的贪心策略是最长处理时间作业优先，即把处理时间最长的作业分配给最先空闲的机器，这样可以保证处理时间长的作业优先处理，从而在整体上获得尽可能短的处理时间。

按照最长处理时间作业优先的贪心策略，当m≥n时，只要将机器i的[0, ti)时间区间分配给作业i即可；当m＜n时，首先将n 个作业依其所需的处理时间从大到小排序，然后依此顺序将作业分配给空闲的处理机。

四、算法设计1.问题分析设有n个独立的作业{1, 2, …, n}, 由m台相同的机器进行加工处理. 作业i所需时间为t i. 约定:任何作业可以在任何一台机器上加工处理, 但未完工前不允许中断处理,任何作业不能拆分成更小的子作业。

要求给出一种作业调度方案，使所给的n 个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。

多机调度问题是一个NP完全问题，到目前为止还没有完全有效的解法。

对于这类问题，用贪心选择策略有时可以设计出一个比较好的近似算法。

实验一递归与分治策略一、实验目的1．加深学生对分治法算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握；2．提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力；3．提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。

二、实验内容1、①设a[0:n-1]是已排好序的数组。

请写二分搜索算法，使得当搜索元素x不在数组中时，返回小于x的最大元素位置i和大于x的最小元素位置j。

当搜索元素在数组中时，i和j相同，均为x在数组中的位置。

②写出三分搜索法的程序。

三、实验要求（1）用分治法求解上面两个问题；（2）再选择自己熟悉的其它方法求解本问题；（3）上机实现所设计的所有算法；四、实验过程设计（算法设计过程）1、已知a[0:n-1]是一个已排好序的数组，可以采用折半查找（二分查找）算法。

如果搜索元素在数组中，则直接返回下表即可；否则比较搜索元素x与通过二分查找所得最终元素的大小，注意边界条件，从而计算出小于x的最大元素的位置i和大于x的最小元素位置j。

2、将n个元素分成大致相同的三部分，取在数组a的左三分之一部分中继续搜索x。

如果x>a[2(n-1)/3]，则只需在数组a的右三分之一部分中继续搜索x。

上述两种情况不成立时，则在数组中间的三分之一部分中继续搜索x。

五、实验结果分析二分搜索法：三分搜索法：时间复杂性：二分搜索每次把搜索区域砍掉一半，很明显时间复杂度为O(log n)。

（n代表集合中元素的个数）三分搜索法：O（3log3n）空间复杂度：O（1）。

六、实验体会本次试验解决了二分查找和三分查找的问题，加深了对分治法的理解，收获很大，同时我也理解到学习算法是一个渐进的过程，算法可能一开始不是很好理解，但是只要多看几遍，只看是不够的还要动手分析一下，这样才能学好算法。

七、附录：（源代码）二分搜索法：#include<iostream.h>#include<stdio.h>int binarySearch(int a[],int x,int n){int left=0;int right=n-1;int i,j;while(left<=right){int middle=(left+right)/2;if(x==a[middle]){i=j=middle;return 1;}if(x>a[middle])left=middle+1;else right=middle-1;}i=right;j=left;return 0;}int main(){ int a[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};int n=10;int x=9;if(binarySearch(a,x,n))cout<<"找到"<<endl;elsecout<<"找不到"<<endl;return 0;}实验二动态规划——求解最优问题一、实验目的1．加深学生对动态规划算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握；2．提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力；3．提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。

操作系统实验报告——调度算法1. 实验目的本实验旨在探究操作系统中常用的调度算法，通过编写代码模拟不同的调度算法，了解它们的特点和应用场景。

2. 实验环境本次实验使用的操作系统环境为Linux，并采用C语言进行编码。

3. 实验内容3.1 调度算法1：先来先服务（FCFS）FCFS调度算法是一种简单且常见的调度算法。

该算法按照进程到达的先后顺序进行调度。

在本实验中，我们使用C语言编写代码模拟FCFS算法的调度过程，并记录每个进程的等待时间、周转时间和响应时间。

3.2 调度算法2：最短作业优先（SJF）SJF调度算法是一种非抢占式的调度算法，根据进程的执行时间来选择下一个要执行的进程。

在本实验中，我们使用C语言编写代码模拟SJF算法的调度过程，并计算每个进程的等待时间、周转时间和响应时间。

3.3 调度算法3：轮转调度（Round Robin）Round Robin调度算法是一种经典的时间片轮转算法，每个进程在给定的时间片内依次执行一定数量的时间。

如果进程的执行时间超过时间片，进程将被暂时挂起，等待下一次轮转。

在本实验中，我们使用C语言编写代码模拟Round Robin算法的调度过程，并计算每个进程的等待时间、周转时间和响应时间。

4. 实验结果分析通过对不同调度算法的模拟实验结果进行分析，可以得出以下结论：- FCFS算法适用于任务到达的先后顺序不重要的场景，但对于执行时间较长的进程可能会导致下一个进程需要等待较久。

- SJF算法适用于任务的执行时间差异较大的场景，能够提高整体执行效率。

- Round Robin算法适用于时间片相对较小的情况，能够公平地为每个进程提供执行时间。

5. 实验总结本次实验通过模拟不同调度算法的实际执行过程，深入了解了各种调度算法的原理、特点和适用场景。

通过对实验结果的分析，我们可以更好地选择合适的调度算法来满足实际应用的需求。

在后续的学习中，我们将进一步探索更多操作系统相关的实验和算法。

调度的调度算法实验报告调度的调度算法实验报告引言：调度是计算机科学中一个重要的概念，它涉及到任务分配、资源管理和优化等方面。

调度算法则是实现调度的关键，它决定了任务的执行顺序和资源的分配方式。

在本次实验中，我们将探讨几种常见的调度算法，并通过实验对其性能进行评估和比较。

一、先来先服务算法（FCFS）先来先服务算法是最简单的调度算法之一，它按照任务到达的先后顺序进行处理。

实验中，我们模拟了一个任务队列，每个任务有不同的执行时间。

通过实验结果可以看出，FCFS算法的优点是简单易懂，但当任务的执行时间差异较大时，会导致平均等待时间较长。

二、最短作业优先算法（SJF）最短作业优先算法是一种非抢占式调度算法，它根据任务的执行时间来进行排序。

实验中，我们将任务按照执行时间从短到长进行排序，并进行调度。

实验结果显示，SJF算法的优点是能够最大程度地减少平均等待时间，但当任务的执行时间无法预测时，该算法可能会导致长任务等待时间过长的问题。

三、时间片轮转算法（RR）时间片轮转算法是一种抢占式调度算法，它将任务分为多个时间片，并按照顺序进行调度。

实验中，我们设置了每个时间片的长度，并将任务按照到达顺序进行调度。

实验结果表明，RR算法的优点是能够公平地分配资源，但当任务的执行时间超过一个时间片时，会导致上下文切换频繁，影响系统的性能。

四、最高响应比优先算法（HRRN）最高响应比优先算法是一种动态调度算法，它根据任务的等待时间和执行时间来计算响应比，并选择响应比最高的任务进行调度。

实验中，我们根据任务的到达时间、执行时间和等待时间计算响应比，并进行调度。

实验结果显示，HRRN算法能够在一定程度上平衡长任务和短任务的等待时间，但当任务的执行时间过长时，会导致其他任务的等待时间过长。

五、多级反馈队列算法（MFQ）多级反馈队列算法是一种综合性的调度算法，它将任务分为多个队列，并根据任务的执行情况进行调度。

实验中，我们设置了多个队列，并根据任务的执行时间和等待时间进行调度。

湖南涉外经济学院计算机科学与技术专业《算法设计与分析》课程多机调度问题实验报告班级：计科 1 0 0 2学号：***************姓名：教师：成绩：2012年5月【实验目的】1 掌握贪心算法2 利用贪心算法解决多机调度问题3 分析实验结果，是否能将机器处理时间最短化【系统环境】Windows 7 平台【实验工具】VC++6.0英文企业版【问题描述】描述：设有n个独立的作业{1,2，…，n}，由m台相同的机器进行加工处理。

作业i所需的处理时间为t。

现约定，任何作业可以在任何一台机器上加工处理，但未完工前不允许中断处理。

任何作业不能拆分成更小的子作业。

多机调度问题要求给出一种作业调度方案，使所给的n个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。

例：设7个独立作业{1,2,3,4,5,6,7}有3台机器m1，m2，m3来加工处理。

各作业所需的处理时间分别为{2,14,4,16,6,5,3}。

现要求用贪心算法给出最优解。

【实验原理】贪心算法的应用，该算法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。

贪心法基本策略：1、分析问题性质，确定适当的贪心选择标准；2、按贪心选择标准对n个输入进行排序，初始化部分解；3、按序每次输入一个量，如果这个输入和当前已构成在这种选择标准下的部分解加在一起不能产生一个可行解，则此输入不能加入到部分解中，否则形成新的部分解；4、继续处理下一输入，直至n个输入处理完毕，最终的部分解即为此问题的最优解。

【源程序代码】#include<stdio.h>#define N 10typedef struct node{int ID,time;//作业所需时间}jobnode;typedef struct Node{int ID,avail;//ID 机器编号 avail 每次作业的初始时间}manode;manode machine[N];jobnode job[N];/*找出下个作业执行机器*/manode* Find_min(manode a[],int m){manode* temp=&a[0];for(int i=1;i<m;i++){if(a[i].avail<temp->avail)temp=&a[i];}return temp;}/*对作业时间由大到小进行排序*/void Sort(jobnode t[],int n){jobnode temp;for(int i=0;i<n-1;i++)for(int j=n-1;j>i;j--){if(job[j].time>job[j-1].time){temp=job[j];job[j]=job[j-1];job[j-1]=temp;}}}void main(){int n,m,temp,i;manode* ma;printf("输入作业数目(作业编号按输入顺序处理)\n");scanf("%d",&n);printf("输入相应作业所需处理时间:\n");for( i=0;i<n;i++){scanf("%d",&job[i].time);job[i].ID=i+1;}printf("输入机器数目(机器编号按输入顺序处理)\n");scanf("%d",&m);for( i=0;i<m;i++)//给机器进行编号并初始化{machine[i].ID=i+1;machine[i].avail=0;}putchar('\n');if(n<=m){printf("为每个作业分配一台机器,可完成任务!\n");return;}Sort(job,n);for( i=0;i<n;i++){ma=Find_min(machine,m);printf("将机器: M%d 从 %d -----> %d 的时间段分配给作业: %d\n",ma->ID,ma->avail,ma->avail+job[i].time,job[i].ID); ma->avail+=job[i].time;}temp=machine[0].avail;for( i=1;i<m;i++){if(machine[i].avail>temp)temp=machine[i].avail;}putchar('\n');printf("该批作业处理完成所需加工时间为: %d\n",temp);while (1);}【实验结果】1.输入作业数目2.输入每个作业所需要的处理时间3.输入机器数目4.输出结果。

算法分析与设计实验报告算法分析与设计实验报告一、引言算法是计算机科学的核心，它们是解决问题的有效工具。

算法分析与设计是计算机科学中的重要课题，通过对算法的分析与设计，我们可以优化计算机程序的效率，提高计算机系统的性能。

本实验报告旨在介绍算法分析与设计的基本概念和方法，并通过实验验证这些方法的有效性。

二、算法分析算法分析是评估算法性能的过程。

在实际应用中，我们常常需要比较不同算法的效率和资源消耗，以选择最适合的算法。

常用的算法分析方法包括时间复杂度和空间复杂度。

1. 时间复杂度时间复杂度衡量了算法执行所需的时间。

通常用大O表示法表示时间复杂度，表示算法的最坏情况下的运行时间。

常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)和O(n^2)等。

其中，O(1)表示常数时间复杂度，O(log n)表示对数时间复杂度，O(n)表示线性时间复杂度，O(n log n)表示线性对数时间复杂度，O(n^2)表示平方时间复杂度。

2. 空间复杂度空间复杂度衡量了算法执行所需的存储空间。

通常用大O表示法表示空间复杂度，表示算法所需的额外存储空间。

常见的空间复杂度有O(1)、O(n)和O(n^2)等。

其中，O(1)表示常数空间复杂度，O(n)表示线性空间复杂度，O(n^2)表示平方空间复杂度。

三、算法设计算法设计是构思和实现算法的过程。

好的算法设计能够提高算法的效率和可靠性。

常用的算法设计方法包括贪心算法、动态规划、分治法和回溯法等。

1. 贪心算法贪心算法是一种简单而高效的算法设计方法。

它通过每一步选择局部最优解，最终得到全局最优解。

贪心算法的时间复杂度通常较低，但不能保证得到最优解。

2. 动态规划动态规划是一种将问题分解为子问题并以自底向上的方式求解的算法设计方法。

它通过保存子问题的解，避免重复计算，提高算法的效率。

动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构的问题。

3. 分治法分治法是一种将问题分解为更小规模的子问题并以递归的方式求解的算法设计方法。

第1篇本实验报告针对动态规划算法进行深入研究和实践，旨在通过一系列实验，加深对动态规划思想、基本原理及实际应用的理解。

实验内容涵盖了动态规划算法的多个经典问题，包括找零钱问题、独立任务最优调度问题、最长公共子序列问题、矩阵连乘问题、剪绳子问题以及0-1背包问题等。

一、实验目的1. 理解动态规划算法的概念，掌握动态规划的基本思想和解决问题的基本步骤。

2. 学习动态规划算法设计策略，提高算法设计能力。

3. 通过实际案例，体会动态规划算法在解决实际问题中的应用价值。

二、实验内容与步骤1. 找零钱问题实验要求设计一个动态规划算法，对给定面值的硬币组合，计算出所有可能找零方式的硬币个数。

通过实验，掌握了动态规划算法的基本原理，并熟悉了动态规划在解决组合优化问题中的应用。

2. 独立任务最优调度问题实验要求设计一个动态规划算法，使得两台处理机处理完n个作业的时间最短。

通过实验，了解了动态规划在解决调度问题中的应用，并掌握了多阶段决策问题的求解方法。

3. 最长公共子序列问题实验要求找出两个序列的最长公共子序列。

通过实验，学习了动态规划在解决序列匹配问题中的应用，并掌握了如何通过动态规划算法优化问题求解过程。

4. 矩阵连乘问题实验要求确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得所需数乘次数最少。

通过实验，了解了动态规划在解决矩阵连乘问题中的应用，并掌握了如何通过动态规划算法优化计算过程。

5. 剪绳子问题实验要求将一根绳子剪成m段，使得各段乘积最大。

通过实验，掌握了动态规划在解决资源分配问题中的应用，并学会了如何通过动态规划算法找到最优解。

6. 0-1背包问题实验要求用动态规划算法解决0-1背包问题。

通过实验，了解了动态规划在解决背包问题中的应用，并掌握了如何通过动态规划算法优化问题求解过程。

三、实验结果与分析通过对以上问题的动态规划算法实现，实验结果表明：1. 动态规划算法能够有效地解决组合优化问题、调度问题、序列匹配问题、矩阵连乘问题、资源分配问题以及背包问题等。

操作系统优先级调度算法实验报告一、引言在操作系统中，进程调度是指将进程从就绪队列中选取一个最优的进程分配给CPU执行的过程。

优先级调度算法是一种常用的调度算法，根据进程的优先级来确定执行顺序。

本次实验旨在通过实例验证优先级调度算法的正确性和性能。

二、实验内容本次实验主要包括以下几个步骤：1.设计一个简单的操作系统，包括进程控制块（PCB）、就绪队列、等待队列等基本数据结构。

2.设计并实现优先级调度算法，包括进程创建、进程调度和进程结束等功能。

3.设计测试用例，并根据测试结果分析算法的正确性和性能。

三、实验设计1.数据结构设计(1)进程控制块（PCB）：用于描述进程的属性和状态，包括进程ID、优先级、状态等信息。

(2)就绪队列：存放已经创建且处于就绪状态的进程。

(3)等待队列：存放因等待资源而暂停运行的进程。

2.优先级调度算法设计(1)进程创建：根据用户输入的优先级创建进程，并将进程添加到就绪队列中。

(2)进程调度：根据进程的优先级从就绪队列中选取一个进程，将其从就绪队列中移除，并将其状态设为运行。

(3)进程结束：当一个进程运行完成或被中断时，将其从就绪队列或等待队列中移除。

四、实验过程1.初始化操作系统，包括创建就绪队列和等待队列等数据结构。

2.设计测试用例，包括优先级相同和不同的进程。

3.执行测试用例，观察进程的执行顺序和调度性能。

4.根据测试结果分析算法的正确性和性能，包括是否按照优先级从高到低进行调度，以及调度过程中的上下文切换次数等指标。

五、实验结果与分析经过多次测试，实验结果如下：1.优先级相同的进程可以按照先来先服务的原则进行调度，无需进行优先级调度，因为它们具有相同的优先级。

2.优先级不同的进程可以按照优先级从高到低的顺序进行调度，优先级高的进程先执行，优先级低的进程后执行。

3.调度过程中的上下文切换次数与进程的切换次数相关，当优先级较高的进程频繁抢占CPU时，会导致上下文切换的次数增加，降低系统的性能。

一、实验目的1. 理解操作系统调度算法的基本原理和概念。

2. 掌握几种常见调度算法的原理和实现方法。

3. 分析不同调度算法的性能特点，为实际应用提供参考。

二、实验内容本次实验主要涉及以下几种调度算法：先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、优先级调度（Priority Scheduling）、最高响应比优先（HRRN）和时间片轮转（Round Robin）。

1. 先来先服务（FCFS）调度算法FCFS调度算法按照进程到达就绪队列的顺序进行调度，先到达的进程先执行。

该算法简单易实现，但可能导致长作业等待时间过长，从而降低系统吞吐量。

2. 最短作业优先（SJF）调度算法SJF调度算法优先选择执行时间最短的进程进行调度。

该算法可以最大程度地减少平均等待时间和平均周转时间，但可能导致长作业等待时间过长。

3. 优先级调度（Priority Scheduling）算法优先级调度算法为每个进程设置一个优先级，优先选择优先级高的进程进行调度。

该算法可以满足高优先级作业的需求，但可能导致低优先级作业长时间等待。

4. 最高响应比优先（HRRN）调度算法HRRN调度算法为每个进程设置一个响应比，优先选择响应比高的进程进行调度。

响应比是作业的等待时间与作业所需时间的比值。

该算法综合考虑了作业的等待时间和所需时间，是一种较为公平的调度算法。

5. 时间片轮转（Round Robin）调度算法时间片轮转调度算法将CPU时间划分为固定的时间片，按照进程到达就绪队列的顺序，每次只允许一个进程运行一个时间片。

如果进程在一个时间片内无法完成，则将其放入就绪队列的末尾，等待下一次调度。

该算法可以平衡各个进程的执行时间，但可能导致进程响应时间较长。

三、实验步骤1. 编写一个进程调度程序，实现上述五种调度算法。

2. 生成一个包含多个进程的作业队列，每个进程具有到达时间、所需运行时间和优先级等信息。

3. 分别采用五种调度算法对作业队列进行调度，并记录每个进程的执行情况。

第1篇一、实验目的1. 理解快速排序算法的基本原理和实现方法。

2. 掌握快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度分析。

3. 通过实验验证快速排序算法的效率。

4. 提高编程能力和算法设计能力。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发工具：Visual Studio 2019三、实验原理快速排序算法是一种分而治之的排序算法，其基本思想是：选取一个基准元素，将待排序序列分为两个子序列，其中一个子序列的所有元素均小于基准元素，另一个子序列的所有元素均大于基准元素，然后递归地对这两个子序列进行快速排序。

快速排序算法的时间复杂度主要取决于基准元素的选取和划分过程。

在平均情况下，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，但在最坏情况下，时间复杂度会退化到O(n^2)。

四、实验内容1. 快速排序算法的代码实现2. 快速排序算法的时间复杂度分析3. 快速排序算法的效率验证五、实验步骤1. 设计快速排序算法的C++代码实现，包括以下功能：- 选取基准元素- 划分序列- 递归排序2. 编写主函数，用于生成随机数组和测试快速排序算法。

3. 分析快速排序算法的时间复杂度。

4. 对不同规模的数据集进行测试，验证快速排序算法的效率。

六、实验结果与分析1. 快速排序算法的代码实现```cppinclude <iostream>include <vector>include <cstdlib>include <ctime>using namespace std;// 生成随机数组void generateRandomArray(vector<int>& arr, int n) {srand((unsigned)time(0));for (int i = 0; i < n; ++i) {arr.push_back(rand() % 1000);}}// 快速排序void quickSort(vector<int>& arr, int left, int right) { if (left >= right) {return;}int i = left;int j = right;int pivot = arr[(left + right) / 2]; // 选取中间元素作为基准 while (i <= j) {while (arr[i] < pivot) {i++;}while (arr[j] > pivot) {j--;}if (i <= j) {swap(arr[i], arr[j]);i++;j--;}}quickSort(arr, left, j);quickSort(arr, i, right);}int main() {int n = 10000; // 测试数据规模vector<int> arr;generateRandomArray(arr, n);clock_t start = clock();quickSort(arr, 0, n - 1);clock_t end = clock();cout << "排序用时：" << double(end - start) / CLOCKS_PER_SEC << "秒" << endl;return 0;}```2. 快速排序算法的时间复杂度分析根据实验结果，快速排序算法在平均情况下的时间复杂度为O(nlogn)，在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)。

最高优先数优先调度算法实验总结(共10篇)：优先调度算法实验短作业优先调度算法sjf 算法c 高响应比优先调度算法篇一：优先级调度算法实验报告优先级调度算法实验报告院系:****************学院班级:***********姓名:***学号:************一、实验题目：优先级调度算法二、实验目的进程调度是处理机管理的核心内容。

本实验要求用高级语言编写模拟进程调度程序，以便加深理解有关进程控制快、进程队列等概念，并体会和了解优先级算法的具体实施办法。

三、实验内容1.设计进程控制块PCB的结构，通常应包括如下信息：进程名、进程优先数（或轮转时间片数）、进程已占用的CPU 时间、进程到完成还需要的时间、进程的状态、当前队列指针等。

2.编写优先级调度算法程序3.按要求输出结果。

四、实验要求每个进程可有三种状态；执行状态（RUN）、就绪状态（READY,包括等待状态）和完成状态（FINISH），并假定初始状态为就绪状态。

（一）进程控制块结构如下：NAME——进程标示符PRIO/ROUND——进程优先数NEEDTIME——进程到完成还需要的时间片数STATE——进程状态NEXT——链指针注：1.为了便于处理，程序中进程的的运行时间以时间片为单位进行计算；2.各进程的优先数或，以及进程运行时间片数的初值，均由用户在程序运行时给定。

（二）进程的就绪态和等待态均为链表结构，共有四个指针如下：RUN——当前运行进程指针READY——就需队列头指针TAIL——就需队列尾指针FINISH——完成队列头指针五、实验结果：六、实验总结：首先这次实验的难度不小，它必须在熟悉掌握数据结构的链表和队列的前提下才能完成，这次实验中用了三个队列，就绪队列，执行队列和完成队列，就绪队列中的优先级数是有序插入的，当进行进程调度的时候，需要先把就绪队列的队首节点（优先级数最大的节点）移入执行队列中，当执行进程结束后，判断该进程是否已经完成，如果已经完成则移入完成队列，如果没有完成，重新有序插入就绪队列中，这就是这次实验算法的思想。

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过模拟操作系统中的进程调度过程，加深对进程调度算法的理解。

实验中，我们重点研究了先来先服务（FCFS）、时间片轮转（RR）和动态优先级调度（DP）三种常见的调度算法。

通过编写C语言程序模拟这些算法的运行，我们能够直观地观察到不同调度策略对进程调度效果的影响。

二、实验内容1. 数据结构设计在实验中，我们定义了进程控制块（PCB）作为进程的抽象表示。

PCB包含以下信息：- 进程编号- 到达时间- 运行时间- 优先级- 状态（就绪、运行、阻塞、完成）为了方便调度，我们使用链表来存储就绪队列，以便于按照不同的调度策略进行操作。

2. 算法实现与模拟（1）先来先服务（FCFS）调度算法FCFS算法按照进程到达就绪队列的顺序进行调度。

在模拟过程中，我们首先将所有进程按照到达时间排序，然后依次将它们从就绪队列中取出并分配CPU资源。

（2）时间片轮转（RR）调度算法RR算法将CPU时间划分为固定的时间片，并按照进程到达就绪队列的顺序轮流分配CPU资源。

当一个进程的时间片用完时，它将被放入就绪队列的末尾，等待下一次调度。

（3）动态优先级调度（DP）算法DP算法根据进程的优先级进行调度。

在模拟过程中，我们为每个进程分配一个优先级，并按照优先级从高到低的顺序进行调度。

3. 输出调度结果在模拟结束后，我们输出每个进程的调度结果，包括：- 进程编号- 到达时间- 运行时间- 等待时间- 周转时间同时，我们还计算了平均周转时间、平均等待时间和平均带权周转时间等性能指标。

三、实验结果与分析1. FCFS调度算法FCFS算法简单易实现，但可能会导致进程的响应时间较长，尤其是在存在大量短作业的情况下。

此外，FCFS算法可能导致某些进程长时间得不到调度，造成饥饿现象。

2. 时间片轮转（RR）调度算法RR算法能够有效地降低进程的响应时间，并提高系统的吞吐量。

然而，RR算法在进程数量较多时，可能会导致调度开销较大。

×××实验报告纸计算机科学与工程学院（院、系）网络工程专业071班组计算机算法设计与分析课学号2007102241 姓名实验日期2010.教师评定批处理系统作业调度问题1、实验目的：加深对作业概念的理解。

深入了解批处理系统如何组织作业、管理作业和调度作业。

2、算法分析：1.采用响应比高者优先的作业调度算法2.确定作业控制块的内容、组织方式。

3.完成作业调度。

4.编写主函数对所做工作进行测试。

3、程序代码：#include <stdio.h>#include <string.h>#define n 10 //后备队列中JCB的最大数量//作业控制块typedef struct{char name[4]; //作业名int length; //作业长度int printer; //打印机数量int tape; //磁带机数量int runtime; //运行时间int waittime; //等待时间int next; //指针} JCB;//后备队列(对结构)JCB jobTable[n]; //作业表int jobCount; //作业表中当前作业数量int head; //作业表头指针//初始化函数void Init(){head=-1;jobCount=0;}//入队函数void PushQueue(JCB job){if(jobCount>=n){printf("队列已满，不能加入\n");return;}if(head==-1)head=0;jobTable[jobCount].length=job.length;strcpy(jobTable[jobCount].name,);jobTable[jobCount].printer=job.printer;jobTable[jobCount].runtime=job.runtime;jobTable[jobCount].tape=job.tape;jobTable[jobCount].waittime=job.waittime;jobTable[jobCount-1].next=jobCount;jobTable[jobCount].next=-1;jobCount++;}//出队函数void PopQueue(int num){if(jobCount==0){printf("空队不能出队");return;}if(num>=jobCount){printf("队列中不存在该元素");return;}if(jobCount==1){head=-1;jobTable[0].next=-1;jobCount=0;}else{jobTable[num-1].next=jobTable[num].next;jobTable[num].next=-1;jobCount--;}}//系统资源int memory=65536; //主存大小64MB，65536KBint tape=4; //磁带机数量int printer=2; //打印机数量//作业调度函数void Schedule(){int currJob,maxJob;double currJobRatio,maxJobRatio;while(head!=-1){currJob=maxJob=head;currJobRatio=maxJobRatio=0;//找出响应比最大的作业while(1){//找出满足资源的作业if(jobTable[currJob].length<=memory && jobTable[currJob].printer<=printer && jobTable[currJob].tape<=tape){currJobRatio=(double)jobTable[currJob].waittime/jobTable[currJob].runtime; //计算响应比if(currJobRatio>maxJobRatio){maxJobRatio=currJobRatio;maxJob=currJob;}}if(jobTable[currJob].next==-1)break;elsecurrJob=jobTable[currJob].next;}//输出响应比最大的作业、分配资源if(maxJobRatio!=0){memory-=jobTable[maxJob].length;tape-=jobTable[maxJob].tape;printer-=jobTable[maxJob].printer;printf("选中作业的作业名为：%s\n",jobTable[maxJob].name);PopQueue(maxJob);}}}void main(){//用于作业的临时变量char tmp_name[4];int tmp_length;int tmp_printer;int tmp_tape;int tmp_runtime;int tmp_waittime;int tmp_count; //记录输入作业数量JCB tmp_job; //临时作业变量printf("请输入作业相关信息，以作业名为Q为输入结束。

一、流水作业调度问题问题描述：n 个作业{0,1,2,…,n}在2台机器上M1和M2组成的流水线上完成加工。

每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，后在M2上加工。

在两台机器上加工的时间分别为ai 和bi 。

目标：确定这n 个作业的加工顺序，使得从第一台作业开始加工，到最后一个作业完成加工所需要的时间最少。

分析：这是一个非常经典的问题，与前面的问题都不相同。

设T(S,t)表示如下的情况：当M1开始加工S 中的作业时，M2还在加工其他作业，还需要t 时刻后才能使用。

在这种情况下完成S 中作业所需要的最短时间为T(S,t)。

根据题意，所需要的最少时间为T(N,0)。

考虑到每一个作业都有可能作为第一种情况，此时，可以考虑类似全排列的思想，得到如下的递推式：当t=0时，有)}},{({min )0,(1i i ni b i N T a N T -+=≤≤ 当0≠t 时，})}0,max{},{({min ),(i i i Si a t b i S T a t N T -+-+=∈递归算法：#include <stdio.h>#define n 4int a[n]={5,12,4,8};int b[n]={6,2,14,7};int index[n]={0,1,2,3}; //用来控制全排列的下标，这个下标与数组对应起来int f(int i, int t){int tt;if(i==n-1){tt=(t-a[index[n-1]])>0?(t-a[index[n-1]]):0;return b[index[n-1]]+tt+a[index[n-1]];}tt=(t-a[index[i]])>0?(t-a[index[i]]):0;int minvalue=a[index[i]]+f(i+1,b[index[i]]+tt);for(int j=i+1;j<n;j++){int temp=index[i];index[i]=index[j];index[j]=temp;tt=(t-a[index[i]])>0?(t-a[index[i]]):0;int tempvalue=a[index[i]]+f(i+1,b[index[i]]+tt);if(tempvalue<minvalue)minvalue=tempvalue;temp=index[i];index[i]=index[j];index[j]=temp;}return minvalue;}int main(){printf("%d\n",f(0,0));return 0;}二、独立任务最优调度问题问题描述：用两台处理机A 和B 处理n 个作业。

实验三一个任务调度问题1.问题描述:在单处理器上具有期限和惩罚的单位时间任务调度问题.2.算法原理:考虑一个给定的调度. 我们说一个任务在调度迟了, 如果它在规定的时间之后完成; 否则, 这个任务在该调度中是早的. 一个任意的调度总可以安排成早任务优先的形式, 其中早的任务总是在迟的任务之前. 为了搞清这一点, 请注意如果某个早任务a(i)跟在某个迟任务a(j)之后, 就可以交换a(i)和a(j)的位置, 并不影响a(i)是早的a(j)是迟的状态.类似的,任意一个调度可以安排成一个规范形式, 其中早的任务先于迟的任务, 且按期限单调递增顺序对早任务进行调度. 为了做到这一点, 将调度安排成早任务优先形式. 然而, 只要在该调度中有两个分别完成于时间k和k+1的早任务a(i)和a(j) 使得d(j)<d(i), 就交换a(i)和a(j)的位置. 因为在交换前任务j是早的, k+1<=d(j) . 所以k+1<d(j) , 则a(i)在交换之后任然是早的. 任务a(j) 被已到了调度中的更前位置,故它在交换后任然是早的.如此, 寻找最优调度问题就成为找一个由最优调度中早的任务构成的集合A的问题. 一旦A被确定后, 就可按期限的单调递增顺序列出A中的所有元素,从而给出实际的调度, 然后按任意顺序列出迟的任务(S-A), 就可以产生出最优调度的一个规范次序.称一个任务的集合A是独立的, 如果存在关于A中任务的一个调度, 使得没有一个任务是迟的. 显然, 某一调度中早任务的集合就构成一个独立的任务集.3.实验数据:●输入:没有输入, 有一个结构体task,系统会随机生成task的期限和惩罚●输出:分别输出随机生成task的集合后的早任务集合,迟任务惩罚以及将每个替换为后的早任务集合,迟任务惩罚.4.实验截图:5.结果分析:可以看出将每个替换为后的早任务集合基本上包括了没有替换是的早任务集合, 并且替换后的迟任务惩罚大于没有替换时的迟任务惩罚.6.源代码:普通排序/*贪心算法实现单处理器任务调度。