L3-2 任务调度的合理性

本文介绍了一个工程项目中子任务调度的可行性判断方法。通过构建任务依赖关系图,利用拓扑排序思想,实现对任意给定任务调度方案的可行性验证。
L3-2 任务调度的合理性   (30分)

假定一个工程项目由一组子任务构成,子任务之间有的可以并行执行,有的必须在完成了其它一些子任务后才能执行。“任务调度”包括一组子任务、以及每个子任务可以执行所依赖的子任务集。

比如完成一个专业的所有课程学习和毕业设计可以看成一个本科生要完成的一项工程,各门课程可以看成是子任务。有些课程可以同时开设,比如英语和C程序设计,它们没有必须先修哪门的约束;有些课程则不可以同时开设,因为它们有先后的依赖关系,比如C程序设计和数据结构两门课,必须先学习前者。

但是需要注意的是,对一组子任务,并不是任意的任务调度都是一个可行的方案。比如方案中存在“子任务A依赖于子任务B,子任务B依赖于子任务C,子任务C又依赖于子任务A”,那么这三个任务哪个都不能先执行,这就是一个不可行的方案。你现在的工作是写程序判定任何一个给定的任务调度是否可行。

输入格式:

输入说明:输入第一行给出子任务数NNN≤100\le 100100),子任务按1~NNN编号。随后NNN行,每行给出一个子任务的依赖集合:首先给出依赖集合中的子任务数KKK,随后给出KKK个子任务编号,整数之间都用空格分隔。

输出格式:

如果方案可行,则输出1,否则输出0。

输入样例1:

12
0
0
2 1 2
0
1 4
1 5
2 3 6
1 3
2 7 8
1 7
1 10
1 7

输出样例1:

1

输入样例2:

5
1 4
2 1 4
2 2 5
1 3
0

输出样例2:

0


/*关键在于找到c[i][j]的代表意思*/

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
int c[110][110],vis[110],a[110],n;
int main(){
	cin>>n;
	memset(vis,0,sizeof(vis));
	memset(c,0,sizeof(c));
	memset(a,0,sizeof(a));
	int i,j,k,x;
	for(i=1;i<=n;i++){    //i号任务
		cin>>k;          //i号任务的前任务个数
		for(j=1;j<=k;j++){
			cin>>x;       //x是i的前任务
			c[x][i]=1;    //这里是重点,等于1表示i是 x 的后任务,x 完成后,i 可以释放一个前任务
			a[i]++;       //i 的前任务个数
		}
	}
	int num;
	do{
		num=0;
		for(i=1;i<=n;i++){
			if(a[i]==0 && !vis[i]){  //表示i节点前任务个数为0;且还没有释放过它的子任务
				vis[i]=1;            //开始释放
				for(j=1;j<=n;j++){
					if(c[i][j]==1){    //i 是 j 的前任务
					     a[j]--;        //释放一个 j 的前任务数量
						c[i][j]=0;
					    if(a[j]==0){
						   num++;         //如果释放之后j 的前任务为0,则代表有新的可释放点
				    	}
					}
				}
			}
		}

	}while(num!=0);   //有新的释放点就再次循环释放
	
	for(i=1;i<=n;i++){
		if(a[i]>0){           //当释放完全后,还有任务没完成,代表这个项目不可完成
			cout<<"0"<<endl;
			return 0;
		}
	}
	cout<<"1"<<endl;
	return 0;
}



<think>嗯,用户这次聚焦在操作系统的多核调度机制上,看来ta对计算机底层原理很感兴趣。之前已经解释了CPU/GPU/内核的协作关系,现在需要深入调度算法的技术细节。 用户引用的资料很有价值:[1]提到调度策略类型,[2]说明内核态权限,[3]涉及多核负载均衡,[4]展示核心绑定工具。不过用户特别强调要参考历史对话,得注意延续之前关于SoC和异构计算的讨论框架。 核心问题是如何将任务分配到多个CPU核心。需要分三层说明: 第一层是调度策略基础,必须解释时间片轮转(RR)和完全公平调度(CFS)的数学原理,比如CFS的虚拟时间公式$vruntime = \frac{实际执行时间 \times NICE\_0\_LOAD}{权重}$。这里可以结合引用[1][3]说明Linux如何用红黑树实现O(log n)的调度决策。 第二层要讲多核扩展性。现代CPU有NUMA架构,比如AMD EPYC的L3缓存分组,内核的调度域(sched_domain)会据此优化。引用[3]提到的irqbalance服务其实是通过/proc/interrupts重定向硬件中断,这部分需要补充中断亲和性的概念。 第三层涉及用户控制,引用[4]的taskset命令本质是调用sched_setaffinity()系统调用。但更先进的cgroup v2允许动态调整核心分配,比如Kubernetes用它实现容器绑核。 用户可能混淆了两个概念:"内核"在问题中既指OS内核又指GPU计算内核。在回答时需要区分,重点说明OS内核的scheduler模块行为。另外要提醒用户,默认调度器在物联网场景可能不如PREEMPT_RT实时内核可靠。 最后生成的问题要引导到实践方向:如何观测调度延迟(用perf sched)、如何避免缓存抖动(cmpxchg指令的作用)、以及ARM big.LITTLE架构的能效调度。这些都能关联之前讨论的SoC设计。</think>操作系统内核通过**多核调度算法**将任务分配到多个CPU核心,核心机制包括调度策略、负载均衡和硬件协同。以下是详细流程: --- ### 一、**调度策略与机制** 1. **时间片轮转(Round Robin)** - 每个任务分配固定时间片(如10ms),超时后由内核强制切换任务。 - **公式**:若系统有$n$个核心,总任务数为$m$,则每个核心的调度周期为$T = \frac{m \times t}{n}$($t$为时间片)[^1]。 - **优势**:公平性高,避免单任务长期占用核心。 2. **完全公平调度(CFS)** - Linux默认策略,通过**红黑树**动态管理任务队列。 - 任务按虚拟运行时间($vruntime$)排序: $$ vruntime = \frac{实际执行时间 \times NICE\_0\_LOAD}{任务权重} $$ 权重低的进程(后台任务)获得更少CPU时间[^1][^3]。 3. **实时优先级调度** - 高优先级任务(如工业控制程序)可抢占低优先级任务。 - 分为两类: - **SCHED_FIFO**:先进先出,不主动释放核心。 - **SCHED_RR**:时间片轮转的实时任务[^1]。 --- ### 二、**多核负载均衡** 1. **核心间任务迁移** - **irqbalance服务**:自动将中断请求均匀分配到各核心(如网卡中断绑定到不同核心)[^3]。 - **调度域(Sched Domain)**: - 物理核心 → CPU缓存组 → NUMA节点,分层管理负载。 - 定期检测核心负载,将任务从过载核心迁移到空闲核心[^3]。 2. **避免核心饥饿** - 若某核心的任务无系统调用(如纯计算循环),内核通过**时钟中断**强制切换任务(需配置`CONFIG_PREEMPT=y`)[^3]。 --- ### 三、**任务与核心绑定** 1. **CPU亲和性(Affinity)** - 通过`taskset`命令绑定任务到指定核心: ```bash taskset -p 0x0F 10056 # 绑定PID 10056到0-3号核心 ``` 位掩码`0x0F`(二进制1111)表示使用前4个核心[^4]。 - **API**:`sched_setaffinity()`系统调用实现编程级绑定。 2. **异构核心调度**(如ARM big.LITTLE) - 高性能核心运行计算密集型任务,低功耗核心处理后台任务。 - 内核通过`EAS`(节能感知调度器)动态迁移任务以平衡性能与功耗[^3]。 --- ### 四、**多核调度流程示例** 1. **任务创建**:进程fork线程时,内核为其分配虚拟运行时间($vruntime=0$)。 2. **核心选择**: - 检查各核心负载,选择$vruntime$最小的核心队列。 - 若所有核心过载,触发**负载均衡迁移**。 3. **执行与切换**: - 任务运行至时间片结束或被高优先级任务抢占。 - 更新$vruntime$并重新入队红黑树。 > ✅ **关键点**:调度决策发生在**内核态**(Ring 0),通过中断/系统调用触发[^2]。 --- ### 性能影响与优化 - **缓存局部性**:频繁迁移任务导致缓存失效,降低性能。需合理设置亲和性[^4]。 - **实时性**:实时任务需配置`SCHED_FIFO`+核心独占,避免调度延迟。 - **NUMA架构**:跨NUMA节点迁移任务会引发高内存延迟,内核优先在同节点内调度[^3]。 --- ### 总结 内核通过**动态优先级队列**(CFS)、**分层负载均衡**和**核心绑定机制**实现多核调度。核心公式为: $$ 调度效率 = f(\text{负载均衡}, \text{缓存命中率}, \text{任务优先级}) $$ 实际需根据场景调整策略(如服务器用CFS,嵌入式系统用实时调度)[^1][^3][^4]。
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