sjf算法例题详解

sjf算法例题详解
SJF算法例题解析
什么是SJF算法
•SJF（Shortest Job First）算法是一种非抢占式的调度算法，也被称为最短作业优先算法。

•SJF调度算法根据进程的执行时间来进行调度，先执行执行时间短的任务，以减少平均等待时间。

SJF算法的执行过程
1.将进程按照执行时间从小到大进行排序，得到一个等待队列。

2.从等待队列中选择执行时间最短的进程进行执行。

3.若有多个进程的执行时间相同，则根据其到达时间进行选择，选
择最先到达的进程执行。

4.执行完当前进程后，更新等待队列，继续选择执行时间最短的进
程进行执行，直到所有进程执行完毕。

SJF算法的例题解析
•假设有以下五个进程需要执行，进程的执行时间和到达时间如下：进程 | 到达时间 | 执行时间 |
—- | | |
P1 | 0 | 5 |
P2 | 1 | 3 |
P3 | 2 | 8 |
P4 | 3 | 6 |
P5 | 4 | 4 |
1.首先，将进程按照到达时间进行排序：
进程 | 到达时间 | 执行时间 |
—- | | |
P1 | 0 | 5 |
P2 | 1 | 3 |
P3 | 2 | 8 |
P4 | 3 | 6 |
P5 | 4 | 4 |
2.然后，根据执行时间进行排序，若执行时间相同，则根据到达时
间进行选择：
进程 | 到达时间 | 执行时间 |
—- | | |
P2 | 1 | 3 |
P5 | 4 | 4 |
P1 | 0 | 5 |
P4 | 3 | 6 |
P3 | 2 | 8 |
3.根据执行时间选择要执行的进程：
进程 | 到达时间 | 执行时间 |
—- | | |
P2 | 1 | 3 |
4.执行完P2进程后，更新等待队列：
进程 | 到达时间 | 执行时间 |
—- | | |
P5 | 4 | 4 |
P1 | 0 | 5 |
P4 | 3 | 6 |
P3 | 2 | 8 |
5.继续选择执行时间最短的进程执行，执行完毕后更新等待队列，
直到所有进程执行完毕。

SJF算法的优缺点
优点： - SJF算法能够最大程度地减少平均等待时间。

- 对于执行时间较短的进程，能够快速得到响应和执行。

缺点： - SJF算法无法预测进程的执行时间，若某个进程的执行时间较长，则可能导致其他进程长时间等待。

- 对于长作业来说，可能会出现”饥饿”现象，即长作业一直得不到执行。

结语
SJF算法是一种基于执行时间的调度算法，在短作业定向中有着重要应用。

然而，该算法无法解决长作业的等待问题，因此在实际应用中需要结合其他调度算法进行综合考虑，以达到较好的调度效果。

SJF算法的改进和应用
•SJF算法的改进方法有以下几种：
1.预测执行时间：通过统计分析进程的历史执行时间，预测
出每个进程的执行时间，并根据预测结果进行调度。

2.动态优先级：根据进程的执行时间动态调整其优先级，以
保证执行时间较长的进程得到更早的调度。

3.最短剩余时间优先（SRTF）：在SJF算法的基础上，每次
都选择当前剩余执行时间最短的进程进行调度，以进一步
提高调度效果。

•SJF算法的应用场景有以下几种：
1.批处理系统：在批处理系统中，通常需要按照作业的执行
时间进行调度，以最大化利用系统资源。

2.实时系统：在实时系统中，通常需要保证响应时间较短，
因此可以使用SJF算法来调度实时任务。

3.多任务系统：在多任务系统中，通常需要根据任务的执行
时间来进行调度，以提高系统的并发性和响应能力。

SJF算法的实现
•SJF算法的实现可以采用以下伪代码：
1. Sort the processes based on their execution time.
2. Set the current_time to 0.
3. While there are processes in the waiting queue:
a. Find the process with the shortest execution time that has arrived.
b. Execute the process.
c. Update the current_time.
d. Remove the executed process from the waiting queu
e.
4. Calculate the average waiting time.
5. Print the results.
•示例代码：
import queue
def SJF(processes):
waiting_queue = queue.Queue()
current_time = 0
total_waiting_time = 0
num_processes = len(processes)
for process in processes:
waiting_queue.put(process)
while not waiting_queue.empty():
shortest_process = None
shortest_time = float('inf')
for _ in range(waiting_queue.qsize()):
process = waiting_queue.get()
if process['arrival_time'] <= current_time a nd process['execution_time'] < shortest_time:
shortest_process = process
shortest_time = process['execution_time'] waiting_queue.put(process)
if shortest_process is None:
current_time += 1
else:
waiting_time = current_time - shortest_proce ss['arrival_time']
total_waiting_time += waiting_time
current_time += shortest_process['execution_ time']
waiting_queue.get()
average_waiting_time = total_waiting_time / num_proc esses
print("Average waiting time: %.2f" % average_waiting _time)
# Example usage
processes = [
{'arrival_time': 0, 'execution_time': 5},
{'arrival_time': 1, 'execution_time': 3},
{'arrival_time': 2, 'execution_time': 8},
{'arrival_time': 3, 'execution_time': 6},
{'arrival_time': 4, 'execution_time': 4}
]
SJF(processes)
•以上是对SJF算法的详细解释和实现。

SJF算法能够根据执行时间来进行调度，以减少平均等待时间。

在实际应用中，还需要考虑改进和应用场景，以此来更好地满足系统的需求。