短作业优先算法代码python python短作业优先调度算法

SJF算法：

最短作业优先（SJF）调度算法将每个进程与其下次 CPU 执行的长度关联起来。实际上，短进程/作业（要求服务时间最短）在实际情况中占有很大比例，为了使得它们优先执行，追求最少的平均等待时间时间、平均周转时间、平均带权周转时间。短作业优先可能导致长作业一直得不到处理）

总体构想

用python绘图这个想法产生于写调度图作业那段时间。当时就想着用python绘图，有两个想法trutle动态绘制调度图，还有就是现在所使用的方法。为什么用类写这次的作业，一是下次的作业可以直接继承SJF类，然后修改调度函数和排序函数就行了。二是用类写代码解决一类问题，代码看起来比较漂亮。

算法设计结构图

程序执行结果图

作业信息

作业名	到达时间	运行时间
A	0	5
B	1	4
C	2	1
D	4	2
E	5	1

基本思路

（1）类初始化：

对于进程调度SJF算法这个类，首先我们需要有成员变量，也就是大致所需要的成员变量。 基本也就需要这么多。

self.data = []	存储进程
= ''	进程名字
self.service_time = 0	服务时间
self.arrival_time = 0	到达时间
self.state = ''	初始状态
self.number = 0	进程数量
self.timeout = 0	超时限定
self.start = 0	开始时间
self.end = 0	结束时间

copydef __init__(self):
         super(Solution, self).__init__()
         # save tasks
         self.data = []
          = ''
         self.service_time = 0
         self.arrival_time = 0
         self.state = ''
         self.number = 0
         self.timeout = 0
         self.start = 0
         self.end = 0

（2）获取数据：

获取数据可以从文件（如.txt）中读入，亦可以从console读入。这里要求一个地方，就是数据的格式，名字，到达时间，服务时间。中间用空格分开。如下面表格：

name	arrival_time	service_time
A	0	5
B	1	4
C	2	1
D	4	2
E	5	1

copydef get_data_file(self):
         with open('data.txt', "r", encoding="utf-8") as file:
             for line in file.read().splitlines():
                 name, arrival_time, service_time = line.split()
                 # insert the task
                 self.insert_data(name, arrival_time, service_time)
         file.close()
         # initial queue
         # sort first arrival_time and second service_time
         self.data.sort(key=lambda x: (x['arrival_time'], x['service_time']))
         # update and recode id
         for i in range(self.number):
             self.data[i]['index'] = i
 
 def get_data_input(self):
         print('How many tasks do you want input?')
         tasks_number = int(input('Please enter an integer of type int:'))
         print('Please enter name and arrival_time and service_time of task')
         print('such as:A 0 5')
         for _ in range(tasks_number):
             name, arrival_time, service_time = input('Please enter\n').split()
             self.insert_data(name, arrival_time, service_time)
         # initial queue
         # sort first arrival_time and second service_time
         self.data.sort(key=lambda x: (x['arrival_time'], x['service_time']))
         # update and recode id
         for i in range(self.number):
             self.data[i]['index'] = i

（3）进行调度：

也就是设计算法，来实现SJF。基本的算法思路，就是维护一个优先队列。如图：

每次调度的时候根据需要，然后更新信息，更改作业的状态和到达和结束的时间。同时获取下一个或者多个作业，这里需要考虑到一种情况，就是当前时间片不能获取下一个作业，需要等待一段时间作业到达，才能执行。这种情况特判一下。然后执行排序，维护这个优先队列。

copydef implement(self):
         '''start algorithm'''
         # get first task
         data = [self.data[0]]
         # update the time of start
         self.start = self.end = data[0]['arrival_time']
         while data:
             # update information
             self.update_information(
                 data[0]['index'], self.end, self.end + data[0]['service_time'])
             # get next task or tasks
             data += self.get_next_data(data.pop(0)['index'], data)
             # maintain the queue
             data = self.sort_data(data)
         self.data.sort(key=lambda x: x['id'])

（4）排序和信息更新：

对于排序的实现其实很简单，前面的结构图也已经展示了，对于SJF算法一共有两种排序方式，分别在不同的过程进行使用。数据更新就是更新原始的数据，包括计算状态，开始时间，结束时间，周转时间，平均周转时间等等。

copydef update_information(self, index, start, end):
         self.data[index]['start'] = start
         self.data[index]['end'] = end
         self.data[index]['state'] = 'f'
         self.data[index]['turnaround_time'] = end - \
             self.data[index]['arrival_time']
         self.data[index]['authorized_turnover_time'] = self.data[index]['turnaround_time'] / \
             self.data[index]['service_time']
         self.start = start
         self.end = end
         self.show_data_running(start, end, self.data[index])

（5）数据输出：

为什么要数据输出，其实这就是一个数据可视化的一种方法。也就是直观的表达各种信息。所以数据输出部分，就是自己设置自己的排版，布局，可以利用\t制表符来打表。

copydef show_data(self):
         print("{:<6}{:<10}{:<10}{:<10}{:<6}{:<8}{:<7}{:<6}".format(
             'name', 'arr_time', 'ser_time', 'state', '周转时间', '带权周转时间', 'start', 'end'))
         for task in sorted(self.data, key=lambda x: x['id']):
             print("{:<6}{:<10}{:<10}{:<10}{:<10}{:<14.2f}{:<7}{:<4}".format(
                 task['name'],
                 task['arrival_time'],
                 task['service_time'],
                 task['state'],
                 task['turnaround_time'],
                 task['authorized_turnover_time'],
                 task['start'],
                 task['end']))

（6）plt生成调度图展示：

利用python的第三方库，根据数据进行绘图，然后展示出好看的图片。

copydef init_image(self):
         # size = 1000 * 500
         plt.figure('SJF', figsize=(10, 5))
         self.drow_image()
         # setting xticks for 0 to self.end + 2
         plt.xticks([i for i in range(self.end + 3)])
         # setting title
         plt.title('the time of task about SJF')
 
         plt.xlabel('')
         plt.ylabel('tasks')
         # setting yticks.such as A == 0
         plt.yticks(self.get_y_ticks()[0], self.get_y_ticks()[1])

copydef drow_image(self):
         for task in self.data:
             # the time line of task from start to end
             plt.plot([task['start'], task['end']],
                      [task['id'], task['id']],
                      label=task['name'],
                      lw=2)
             # annotation of the key point
             plt.plot([task['end'], task['end']],
                      [-1, task['id']],
                      'k--',
                      lw=1)
         # legend
         plt.legend(loc='best')

copydef set_ax(self):
         ax = plt.gca()  # 获取到当前坐标轴信息
         ax.spines['right'].set_color('none')
         ax.spines['bottom'].set_color('none')
         ax.xaxis.set_ticks_position('top')   # 将X坐标轴移到上面
         ax.invert_yaxis()  # 反转Y坐标轴
         ax.grid(True, linestyle='-.')  # 网格

copydef show_image(self):
        self.init_image()
        self.set_ax()
        plt.savefig('SJF.png', dpi=300)
        plt.show()

程序执行过程：

支持两种输入方式，手动输入和数据导入。

数据导入：

原始数据

调度前：

调度中：

调度后：

生成调度图：

手动输入数据：

调度前

调度中

调度后

生成调度图：

程序源代码：

copy# -*- coding: utf-8 -*-
 # @Author: wfy
 # @Date:   2020-04-10 15:31:44
 # @Last Modified by:   wfy
 # @Last Modified time: 2020-04-14 13:46:31
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 
 class Solution():
     """to achieve SJF"""
 
     def __init__(self):
         super(Solution, self).__init__()
         # save tasks
         self.data = []
          = ''
         self.service_time = 0
         self.arrival_time = 0
         self.state = ''
         self.number = 0
         self.timeout = 0
         self.start = 0
         self.end = 0
 
     def insert_data(self, name, arrival_time, service_time):
         self.data.append({
             'id': self.number,
             'name': name,
             'arrival_time': int(arrival_time),
             'service_time': int(service_time),
             'state': 'w',
             'turnaround_time': 0,
             'authorized_turnover_time': 0,
             'start': 0,
             'end': 0
         })
         self.timeout = max(self.timeout, int(arrival_time))
         self.number += 1
 
     def get_data_file(self):
         with open('data.txt', "r", encoding="utf-8") as file:
             for line in file.read().splitlines():
                 name, arrival_time, service_time = line.split()
                 # insert the task
                 self.insert_data(name, arrival_time, service_time)
         file.close()
         # initial queue
         # sort first arrival_time and second service_time
         self.data.sort(key=lambda x: (x['arrival_time'], x['service_time']))
         # update and recode id
         for i in range(self.number):
             self.data[i]['index'] = i
 
     def get_data_input(self):
         print('How many tasks do you want input?')
         tasks_number = int(input('Please enter an integer of type int:'))
         print('Please enter name and arrival_time and service_time of task')
         print('such as:A 0 5')
         for _ in range(tasks_number):
             name, arrival_time, service_time = input('Please enter\n').split()
             self.insert_data(name, arrival_time, service_time)
         # initial queue
         # sort first arrival_time and second service_time
         self.data.