logo

TechCodeview

Najpierw algorytm planowania najkrótszego pozostałego czasu (wywłaszczający SJF).

Wywłaszczająca wersja planowania najkrótszego zadania (SJF) nazywana jest najpierw najkrótszym pozostałym czasem (SRTF). W SRTF do uruchomienia wybierany jest proces, któremu pozostało najmniej czasu do zakończenia. Bieżący proces trwa do momentu jego zakończenia lub pojawienia się nowego procesu z krótszym czasem pozostałym, dzięki czemu priorytet ma zawsze najszybszy proces wykańczania.

Przykład algorytmu SJF:

Scenariusz 1: Procesy o tym samym czasie przybycia

Przykład: Rozważ poniższą tabelę czasu przybycia i czasu serii dla trzech procesów P1 P2 i P3 .

Proces Czas wybuchu Czas przybycia
 P1   6 ms0 ms
 P2 8 ms0 ms
 P3 5 ms0 ms

Wykonanie krok po kroku:



  1. Czas 0-5 (P3) : P3 działa przez 5 ms (całkowity pozostały czas: 0 ms), ponieważ pozostał mu najkrótszy pozostały czas.
  2. Czas 5-11 (P1) : P1 działa przez 6 ms (całkowity pozostały czas: 0 ms), ponieważ pozostał mu najkrótszy pozostały czas.
  3. Czas 11-19 (P2) : P2 działa przez 8 ms (całkowity pozostały czas: 0 ms), ponieważ pozostał mu najkrótszy pozostały czas.

Wykres Gantta:


ffilm

Teraz obliczmy średnią czas oczekiwania i zawróć czas:

Jak wiemy

  • Czas zawrócenia = Czas realizacji – czas przybycia
  • Czas oczekiwania = Czas odwracania - czas wybuchu
Proces  

Czas przybycia

wiek Ankity Lokhande

(NA)

Czas wybuchu

(BT)

Czas realizacji (CT)Czas zawrócenia (TAT)Czas oczekiwania (WT)
 P1  

6

1111-0 = 1111-6 = 5
 P2

8

1919-0 = 1919-8 = 11
 P3

Numer „eulera” w Javie”

5

55-0 = 55-5 = 0

Teraz 

  • Średni czas zwrotu = (11 + 19 + 5)/3 = 11,6 ms
  • Średni czas oczekiwania = (5 + 0 + 11 )/3 = 16/3 = 5,33 ms

Scenariusz 2: Procesy o różnych czasach przybycia

Rozważ poniższą tabelę czasu przybycia i czasu impulsu dla trzech procesów P1, P2 i P3.

Proces Czas wybuchu Czas przybycia
 P1   6 ms0 ms
 P2 3 ms1 ms
 P3 7 ms2 ms

Wykonanie krok po kroku:

  1. Czas 0-1 (P1) : P1 działa przez 1 ms (całkowity pozostały czas: 5 ms), ponieważ pozostał mu najkrótszy pozostały czas.
  2. Czas 1-4 (P2) : P2 działa przez 3 ms (całkowity pozostały czas: 0 ms), ponieważ pozostał mu najkrótszy pozostały czas pomiędzy P1 i P2.
  3. Czas 4-9 (P1) : P1 działa przez 5 ms (całkowity pozostały czas: 0 ms), ponieważ pozostał mu najkrótszy pozostały czas pomiędzy P1 i P3.
  4. Czas 9-16 (P3) : P3 działa przez 7 ms (całkowity pozostały czas: 0 ms), ponieważ pozostał mu najkrótszy pozostały czas.

Wykres Gantta:

Teraz obliczmy średnią czas oczekiwania i zawróć czas:

iteracja mapy w Javie
Proces  

Czas przybycia (AT)

Czas wybuchu (BT)

Czas realizacji (CT)Czas zawrócenia (TAT)Czas oczekiwania (WT)
 P1  

6

99-0 = 99-6 = 3
 P2

1

3

44-1 = 33-3 = 0
 P3

2

status git -s

7

1616-2 = 1414-7 = 7
  • Średni czas zwrotu = (9 + 14 + 3)/3 = 8,6 ms
  • Średni czas oczekiwania = (3 + 0 + 7 )/3 = 10/3 = 3,33 ms

Implementacja algorytmu SRTF

Krok 1: Wprowadź liczbę procesów wraz z czasem przybycia i czasem impulsu.
Krok 2: Zainicjuj pozostałe czasy (czasy serii), bieżący czas = 0 i liczniki.
Krok 3: Każdorazowo dodawaj procesy, które przybyły do ​​kolejki gotowych.
Krok 4: Wybierz proces z najkrótszym pozostałym czasem (wywłaszczaj, jeśli nadejdzie krótszy).
Krok 5: Wykonaj wybrany proces dla 1 jednostki, zmniejsz pozostały czas i zwiększ bieżący czas.
Krok 6: Jeśli proces się zakończy:

  • Czas realizacji = Czas zakończenia — Czas przybycia
  • Czas oczekiwania = Czas realizacji — Czas serii

Krok 7: Powtarzaj kroki 3–6, aż do zakończenia wszystkich procesów.
Krok 8: Oblicz średni czas oczekiwania i czas realizacji.
Krok 9: Wyświetlaj czas oczekiwania na zakończenie i czas realizacji każdego procesu wraz ze średnimi.

Implementacja kodu

Program wdrożenia Najkrótszego pozostałego czasu w pierwszej kolejności jest następujący:

C++ 
#include    #include  #include    using namespace std; struct Process {  int id arrivalTime burstTime remainingTime waitingTime turnaroundTime completionTime; }; int main() {  int n currentTime = 0 completed = 0;  cout << 'Enter number of processes: ';  cin >> n;  vector<Process> p(n);    for (int i = 0; i < n; i++) {  p[i].id = i + 1;  cin >> p[i].arrivalTime >> p[i].burstTime;  p[i].remainingTime = p[i].burstTime;  }  while (completed < n) {  int idx = -1;  for (int i = 0; i < n; i++) {  if (p[i].arrivalTime <= currentTime && p[i].remainingTime > 0 && (idx == -1 || p[i].remainingTime < p[idx].remainingTime)) {  idx = i;  }  }  if (idx != -1) {  p[idx].remainingTime--;  currentTime++;  if (p[idx].remainingTime == 0) {  p[idx].completionTime = currentTime;  p[idx].turnaroundTime = currentTime - p[idx].arrivalTime;  p[idx].waitingTime = p[idx].turnaroundTime - p[idx].burstTime;  completed++;  }  } else {  currentTime++;  }  }  double totalWT = 0 totalTAT = 0;  for (auto &proc : p) {  totalWT += proc.waitingTime;  totalTAT += proc.turnaroundTime;  cout << 'P' << proc.id << ' CT: ' << proc.completionTime << ' WT: ' << proc.waitingTime << ' TAT: ' << proc.turnaroundTime << endl;  }  cout << 'Avg WT: ' << totalWT / n << ' Avg TAT: ' << totalTAT / n << endl; }
Java 
import java.util.*; class Process {  int id arrivalTime burstTime remainingTime waitingTime turnaroundTime completionTime;  public Process(int id int arrivalTime int burstTime) {  this.id = id;  this.arrivalTime = arrivalTime;  this.burstTime = burstTime;  this.remainingTime = burstTime;  } } public class SRTF {  public static void main(String[] args) {  Scanner sc = new Scanner(System.in);  int n = sc.nextInt();  Process[] processes = new Process[n];    for (int i = 0; i < n; i++) {  int arrivalTime = sc.nextInt() burstTime = sc.nextInt();  processes[i] = new Process(i + 1 arrivalTime burstTime);  }  Arrays.sort(processes Comparator.comparingInt(p -> p.arrivalTime));  int currentTime = 0 completed = 0;  while (completed < n) {  int idx = -1;  for (int i = 0; i < n; i++) {  if (processes[i].arrivalTime <= currentTime && processes[i].remainingTime > 0 && (idx == -1 || processes[i].remainingTime < processes[idx].remainingTime)) {  idx = i;  }  }  if (idx != -1) {  processes[idx].remainingTime--;  currentTime++;  if (processes[idx].remainingTime == 0) {  processes[idx].completionTime = currentTime;  processes[idx].turnaroundTime = currentTime - processes[idx].arrivalTime;  processes[idx].waitingTime = processes[idx].turnaroundTime - processes[idx].burstTime;  completed++;  }  } else {  currentTime++;  }  }  double totalWT = 0 totalTAT = 0;  for (Process p : processes) {  totalWT += p.waitingTime;  totalTAT += p.turnaroundTime;  System.out.println('P' + p.id + ' CT: ' + p.completionTime + ' WT: ' + p.waitingTime + ' TAT: ' + p.turnaroundTime);  }  System.out.println('Avg WT: ' + totalWT / n + ' Avg TAT: ' + totalTAT / n);  } }
Python 
class Process: def __init__(self id arrival_time burst_time): self.id = id self.arrival_time = arrival_time self.burst_time = burst_time self.remaining_time = burst_time def srtf(processes): current_time completed = 0 0 while completed < len(processes): idx = -1 for i p in enumerate(processes): if p.arrival_time <= current_time and p.remaining_time > 0 and (idx == -1 or p.remaining_time < processes[idx].remaining_time): idx = i if idx != -1: processes[idx].remaining_time -= 1 current_time += 1 if processes[idx].remaining_time == 0: processes[idx].completion_time = current_time processes[idx].turnaround_time = current_time - processes[idx].arrival_time processes[idx].waiting_time = processes[idx].turnaround_time - processes[idx].burst_time completed += 1 else: current_time += 1 def print_results(processes): total_wt total_tat = 0 0 for p in processes: total_wt += p.waiting_time total_tat += p.turnaround_time print(f'P{p.id} CT: {p.completion_time} WT: {p.waiting_time} TAT: {p.turnaround_time}') print(f'Avg WT: {total_wt / len(processes)} Avg TAT: {total_tat / len(processes)}') n = int(input('Enter number of processes: ')) processes = [Process(i + 1 *map(int input(f'Enter arrival and burst time for P{i + 1}: ').split())) for i in range(n)] srtf(processes) print_results(processes)

Wyjście 
Enter number of processes: Avg WT: -nan Avg TAT: -nan

Zalety SRTF Planowanie

  1. Minimalizuje średni czas oczekiwania : SRTF skraca średni czas oczekiwania, nadając priorytet procesom z najkrótszym pozostałym czasem wykonania.
  2. Skuteczny w przypadku krótkich procesów : Krótsze procesy są realizowane szybciej, co poprawia ogólną responsywność systemu.
  3. Idealny do systemów, w których czas ma krytyczne znaczenie : Zapewnia szybką realizację procesów wrażliwych na czas.

Wady SRTF Planowanie

  1. Głód długich procesów : Dłuższe procesy mogą zostać opóźnione w nieskończoność, jeśli napływają krótsze procesy.
  2. Trudno przewidzieć czas wybuchu : Dokładne przewidywanie czasów serii procesów jest wyzwaniem i wpływa na decyzje dotyczące planowania.
  3. Wysokie obciążenie : Częste przełączanie kontekstu może zwiększyć obciążenie i spowolnić wydajność systemu.
  4. Nie nadaje się do systemów czasu rzeczywistego : Zadania realizowane w czasie rzeczywistym mogą ulegać opóźnieniom z powodu częstych wywłaszczeń.
Utwórz quiz