【操作系统】C语言模拟操作系统优先数调度算法

操作系统_高响应比优先算法_c语言实现 主函数 int main() { int n; //进程数量 scanf_s("%d", &n); struct pcb p[333]; input(p, n); sort(p, n); hrrf(p, n); output(p, n); return 0; } 核心算法 高响应比优先 void hrrf(struct pcb* p, int n) { int finishedcount = 0; //记录已经完成的进程数 int unfini. 阅读详情

——————————————————————————————————头文件———————————————————————————————————

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 
#ifndef _SCHEDULING_H__
#define _SCHEDULIHG_H__

#define N 5
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
#include<string.h>
typedef struct PCB       //封装进程结构体
{
	char name[2];
	int time;
	int prior_num;
	char state;
	struct PCB *next;
}PCB, *pPCB; //结构体名为PCB,pPCB是指向结构体的指针

pPCB CreateLink(PCB *arr);   //创建链表把5个进程链起来
void InitPCB(PCB *arr,int *a);   //初始化进程
pPCB runPCB(PCB *arr, pPCB pcb);  //进程运行
void printPCB(PCB *arr);           //输出进程的初始状态
void random(int a[], int n);        //将数组内容打乱顺序
void PrintRun(pPCB head);          //输出运行后的进程
#endif

——————————————————————————————————函数实现—————————————————————————————————

#include"head.h"


void random(int a[], int n)
{
	int index, tmp, i;
	srand((unsigned int)time(NULL));
	for (i = 0; i <n; i++)
	{
		index = rand() % (n - i) + i;
		if (index != i)
		{
			tmp = a[i];
			a[i] = a[index];
			a[index] = tmp;
		}
	}
}


pPCB CreateLink(PCB *arr)
{
	int i = 0;
	int j = 0;
	int pos = 0;
	int pos1 = 0;
	pPCB head = NULL;
	for (i = 0; i < N; i++)   //先找出优先级最高的进程,赋给头结点
	{
		if (arr[i].prior_num == N)
		{
			pos = i;
			break;
		}
	}
	head = &arr[pos];
	for (i = N - 1; i > 0; i--)    //按优先级大小依次找到其他进程,链起来
	{
		for (j = 0; j < N; j++)
		{
			if (arr[j].prior_num == i)
			{
				pos1 = j;
				break;
			}
		}
		arr[pos].next = &arr[pos1];
		pos = pos1;
	}
	return head;        //返回头结点
}


void InitPCB(PCB *arr,int *a)
{
	int i = 0;
	char *str[] = { "p1", "p2", "p3", "p4", "p5" };
	
	for (i = 0; i < N; i++)       //将5个进程初始化
	{
		strcpy(arr[i].name, str[i]);
		arr[i].prior_num = a[i];
		arr[i].state = 'R';
		arr[i].next = NULL;
		arr[i].time = (rand() % 4) + 1;  //这里将所需运行时间控制在4以内
	}
}


void printPCB(PCB *arr)      //打印进程最初状态
{
	int i = 0;
	for (i = 0; i < N; i++)
	{
		printf("进程名称:%s\n", arr[i].name);
		printf("进程优先级:%d\n", arr[i].prior_num);
		printf("进程所需运行时间:%d\n", arr[i].time);
		printf("进程当前状态:%c\n", arr[i].state);
		printf("\n");
	}
}


pPCB runPCB(pPCB head, pPCB pcb)   //进程执行函数
{
	int i = 0;
	pPCB cur=head;
	pPCB prev = NULL;
	while (cur)
	{
		
		cur->time--;         //先让进程的时间和优先级减一
		cur->prior_num--;
		
		if (cur->time == 0)    //判断所需运行时间是否为0
		{
			if (cur == head)    //判断是否是头结点
			{
				cur->state = 'E';
				head = head->next;
				cur = head;
			}
			else
			{
				cur->state = 'E';
				prev->next = cur->next;
				cur = cur->next;
			}
		}
		else       //若时间不为0,指针向后移动
		{
			prev = cur;
			cur = cur->next;
		}
	}
	return head;
}


void PrintRun(pPCB head)
{
	pPCB cur = head;
	printf("进程运行:\n");
	while (cur)
	{
		printf("进程名称:%s\n", cur->name);
		printf("进程优先级:%d\n", cur->prior_num);
		printf("所需运行时间:%d\n", cur->time);
		printf("当前状态:%c\n", cur->state);
		printf("\n");
		cur = cur->next;
	}
}

——————————————————————————————————主函数—————————————————————————————————

#include"head.h"


int main()
{
	PCB pcb;
	pPCB head;
	int a[] = { 1, 2, 3, 4, 5 };
	random(a, N);
	PCB arr[N];
	InitPCB(arr,a);
	printPCB(arr);
	head = CreateLink(arr);
	printf("运行一次:\n");
	head = runPCB(head, &pcb);
	PrintRun(head);
	printf("运行二次:\n");
	head = runPCB(head, &pcb);
	PrintRun(head);
	printf("运行三次:\n");
	head = runPCB(head, &pcb);
	PrintRun(head);
	getchar();
	return 0;
}


操作系统:实验一:进程调度算法模拟——动态优先数与PCB管理的C语言实现 本文详细介绍了动态优先数调度算法在操作系统中的C语言实现,包括PCB数据结构设计、进程状态管理和调度器核心逻辑。通过模拟实验展示了最高优先数优先调度算法的工作原理,并提供了完整的代码实现与测试用例,帮助读者深入理解进程调度机制。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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【实验目的】 用高级语言编写和调试一个进程调度程序,以加深对进程的概念及进程调度算法的理解. 【实验设备与软件】 实验运行环境: C语言编程环境 上机前的准备工作包括: 1.按实验指导书要求事先编好程序; 2.准备好需要输入的中间数据; 3.估计可能出现的问题;

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操作系统进程调度模拟算法实现(C/C++)

目录实验内容实验目的实验内容实验代码参考源码短进程优先算法--无优先级短进程优先算法--无优先级 运行结果短进程优先调度--有优先级短进程优先调度--有优先级 运行结果进程调度综合算法进程调度综合算法 运行结果参考 实验内容 实验目的 用高级语言编写和调试一个进程调度程序,以加深对进程的概念及进程调度算法的理解。 实验内容 1、设计简单的进程PCB 结构,完成进程信息记录; 2、设计一个有 N个进程并发执行的进程调度程序(以下三选一) 1)编写并调试一个模拟的进程调度程序,采用“最高优先数优先”调度算法对五

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