优先级调度算法例题详解？

一、优先级调度算法例题详解？

以下是优先级调度算法例题详解：

题目：各进程到达就绪队列的时间、需要的运行时间、进程优先数 。使用优先级调度算法，分析进程运行情况。

解答：

非抢占式优先级调度算法：

进程名：P1、P2、P3、P4；

到达时间：0、7、7、8；

运行时间：4、3、2、1；

优先数：40、30、20、10。

调度过程：正在处理的进程处理结束，接下来每次调度时选择当前已到达且优先级最高的进程。

0时刻(P1)：只有P1到达，P1上处理机。

7时刻(P2、P3，P4)：P1运行完成主动放弃处理机，其余进程都已到达，P3优先级最高，P3上处理机。

8时刻(P2、P4)：P3完成，P2P4优先级相同，由于P2先到达，因此P2优先上处理机。

二、最短剩余时间优先算法例题？

假设有以下三个进程需要执行：

进程A：需要执行时间为10，剩余执行时间为10。

进程B：需要执行时间为5，剩余执行时间为5。

进程C：需要执行时间为8，剩余执行时间为8。

使用最短剩余时间优先算法来排序执行顺序的例题如下：

1. 首先进程B的剩余执行时间最短，因此先执行进程B，执行时长为5。

   执行后状态：

   进程A：需要执行时间为10，剩余执行时间为10。

   进程B：需要执行时间为5，剩余执行时间为0。

   进程C：需要执行时间为8，剩余执行时间为8。

2. 接下来进程A的剩余执行时间最短，因此执行进程A，执行时长为10。

   执行后状态：

   进程A：需要执行时间为10，剩余执行时间为0。

   进程B：需要执行时间为5，剩余执行时间为0。

   进程C：需要执行时间为8，剩余执行时间为8。

3. 最后执行进程C，执行时长为8。

   执行后状态：

   进程A：需要执行时间为10，剩余执行时间为0。

   进程B：需要执行时间为5，剩余执行时间为0。

   进程C：需要执行时间为8，剩余执行时间为0。

所以，按照最短剩余时间优先算法的执行顺序为B -> A -> C。

三、为什么图的广度优先遍历采用队列来实现算法？

图的广度优先遍历采用队列来实现算法是因为队列具有先进先出的特性，符合广度优先搜索的需求。在广度优先遍历中，首先遍历起始节点，将其加入队列，然后依次从队列中取出节点，并将其未访问的邻居节点加入队列。

这样可以保证先访问离起始节点最近的节点，然后再访问离起始节点更远的节点，从而实现广度优先遍历的效果。

通过队列的先进先出特性，确保每一层的节点都能按顺序被访问，避免遗漏节点或重复访问节点。

四、java深度和广度优先搜索

深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是解决各种算法和数据结构问题的常见方法。在本文中，我们将探讨这两种搜索算法在Java中的实现及其应用场景。

深度优先搜索 (DFS)

深度优先搜索是一种重要且常用的算法，用于遍历或搜索树和图的结构。在DFS中，算法沿着树的深度尽可能远的路径进行搜索，直到达到叶子节点或无法继续前进为止。DFS通常通过递归或使用栈来实现。

在Java中实现DFS可以使用递归方法。以下是一个简单的示例代码，用于在树或图中搜索元素：

public void dfs(Node node) { if (node == null) { return; } visit(node); node.visited = true; for (Node neighbor : node.neighbors) { if (!neighbor.visited) { dfs(neighbor); } } }

广度优先搜索 (BFS)

广度优先搜索是另一种常见的搜索算法，与DFS不同的是，BFS以层级顺序逐层搜索图的结构。BFS通常使用队列来实现，确保先访问离起始节点最近的子节点。

在Java中实现BFS也可以通过队列来实现。以下是一个简单的示例代码，用于实现广度优先搜索：

public void bfs(Node start) {
    Queue queue = new LinkedList<>();
    queue.offer(start);
    start.visited = true;

    while (!queue.isEmpty()) {
        Node current = queue.poll();
        visit(current);

        for (Node neighbor : current.neighbors) {
            if (!neighbor.visited) {
                neighbor.visited = true;
                queue.offer(neighbor);
            }
        }
    }
}

深度优先搜索与广度优先搜索的比较

DFS和BFS各有其优点和缺点，通常取决于特定问题的需求来选择使用哪种算法。以下是它们的一些对比：

• DFS：
• 适用于查找单条路径的问题，比如解决迷宫问题。
• 通过递归实现简单且直观。
• 可能会占用较多的内存空间。
• BFS：
• 适用于寻找最短路径的问题，比如网络路由问题。
• 更好地避免陷入死循环。
• 可能需要更多的运行时间。

在实际编程中，可以根据具体问题的特点和需求来选择合适的搜索算法，并结合Java的数据结构来实现。

Java中的深度和广度优先搜索的应用

深度优先搜索和广度优先搜索在Java中有广泛的应用，特别是在解决图、树等数据结构相关问题时。以下是一些常见的应用场景：

• 解决迷宫问题：使用DFS来找到从起点到终点的路径。
• 查找最短路径：使用BFS来找到两个节点之间的最短路径。
• 拓扑排序：使用DFS来对有向无环图进行拓扑排序。
• 连通性检测：使用DFS或BFS来检测图中的连通性。

通过灵活运用深度优先搜索和广度优先搜索算法，我们可以高效地解决各种复杂的图论和树相关问题，在Java编程中发挥重要作用。

总之，深度优先搜索和广度优先搜索在Java编程中具有重要意义，掌握它们的实现原理和应用场景对于提高算法解决问题的效率和准确性至关重要。

五、fifo算法例题？

数据速率小于写数据的速率时，为了防止数据丢失，我们需要用fifo缓冲数据，计算fifo大小也是面试常考的点之一。

只有突发传输过程fifo深度才有意义，若连续的写和读，且写速率大于读速率，那不管fifo有多深，都会被填满。

确定fifo的深度，关键在于计算突发读写时间内有多少个数据没有被读走，也就是说fifo最小深度等于没有读走的数据个数。

六、技术深度和广度哪个优先？

技术深度优先，先精通掌握一个领域的知识后，可以成为这个领域的专家，这个要比泛泛了解多个领域知识有优势。

七、dda算法例题？

这次我们要学的是直线的生成算法。

**简单来说就是画一条从(x1, y1)到(x2, y2)的直线，实质上是一个发现最佳逼近直线的像素序列，并填入色彩数据的过程。这过程也称为直线光栅化。

直线光栅化，首先我们要保证三个特点：

连续性

粗细、亮度要均匀

像素逼近待画直线

直线的生成算法步骤：先要确定像素序列→确定像素点的坐标

我们先来看看最常见的方法：DDA算法(数字微分分析式算法)

1、首先设(x1, y1)和(x2, y2)分别为所求直线的起点和终点坐标然后分别设x的增量和y的增量dx=(x2-x1)dy=(y2-y1)

2、dy为y的增量，dx为x的增量，那么直线的斜率m为

然后又因为直线中每一点坐标可由前一点坐标变化一个增量(Dx,Dy)，所以我们又可以得到：

3、接着，我们要比较x2－ x1和y2 － y1，选择其中较大者，作为点前进的方向(假设x2－ x1较大)取该方向上的增量为一个像素单位(Dx=1)然后利用公式计算另一个方向的增量(Dy=Dx·m=m)。通过递推公式，把每次计算出的

经取整后输出，则可生成直线。

接着我们来看下代码：

#include <graphics.h> // 就是需要引用这个图形库 #include <conio.h> void DDA(int x1,int y1,int x2,int y2); void main() { initgraph(500, 500); //窗口大小 DDA(0,0,300,500); getch(); // 按任意键继续 closegraph(); // 关闭图形界面 } void DDA(int x1,int y1,int x2,int y2) { double m=0.0; int dx=x2-x1; int dy=y2-y1; double x=0.0,y=0.0; if(dx!=0) { m=(double)dy/dx; if(m<=1) { y=(double)y1; for(x=(double)x1;x<=x2;x++) { putpixel((int)x,(int)y+0.5,WHITE); y+=m; } } else { x=x1; m=1/m; for(y=y1;y<=y2;y++) { putpixel((int)x+0.5,y,WHITE); x+=m; } } } else { x=x1; for(y=y1;y1<=y2;y++) { putpixel(x,y,WHITE); } } }

八、elgamal算法例题？

ElGamal算法是一种常见加密算法, 与Diffie-Hellman算法有密切关联。

该算法安全性依赖于计算有限域上离散对数难题：求解离散对数(目前)是困难的,其逆运算指数运算简单。

算法思路:

假设有2个用户Alice 和 Bob，Bob欲使用ElGamal加密算法向Alice发送信息。对于Alice,首先要选择一个素数q, α是素数q的本原根。 [本原根的概念对应模q乘法群(需循环群)中的生成元。

Alice产生一个

,

∈(1, q - 1)

计算

=

mod q

A的私钥为

, 公钥为 {q, α,

}

公钥存在于某个可信公开中心目录,任何用户都可访问对于Bob, 首先去上述中心目录访问得Alice的公钥 {q, α,

}

然后将自己欲发送的明文M, (M ∈ [1, q - 1]）洗干净备好。

选一个随机整数k, k ∈ [1, q - 1]

计算可解密自己密文的秘钥 PrivateK =

mod q

C1 =

mod q , C2 = PrivateK * M mod q

明文对发送给Alice

Alice收到明文对：

PrivateK =

mod

M = C2 *

mod q

到这里..发现算法大多就是一些乘法,求幂之类的运算。剩下个关键内容就是如何寻找素数p的本原根，或者说如何找有限域GF(p)中的生成元。

我们在群这个概念里讨论。

p是素数，令Zp = {1, 2, 3, ..., p - 1},因为考虑乘法，去掉了0元素。

2个定理：

Euler定理：设P和a是互素的两个整数，则有aφ(p)＝1 mod p

拉格朗日定理: 设 G 是有限群， H 是 G 的子群,|H| 整除 |G|

回顾这样2个概念：设G是群, a∈G, 使得等式ak = e成立的最小整数k称为元素a的阶。而群的阶是指该群中的元素个数。值得留意的是，以某个生成元去生成某个子群，该子群的阶就是该元素的阶(当然了）。

因Zp中所有元素与p互素,由欧拉定理，Zp中所有元素的阶不超过p-1,(因为群的阶φ(p)是p-1,而至少有aφ(p)＝1 mod p)。

对于Zp中的任一元素，以该元素为生成元形成的一个循环群，设为S(群S的阶在数值上即该元素的阶)，根据群的封闭性可知S必然为Zp的子群，根据拉格朗日定理，可知Zp的元素的阶必然是|Zp| (即p-1)的因子。

于是可以得到这样一个结论：若有这样一个元素a，其阶为Ka, Ka是p-1的平凡因子(即因子1 或者因子p-1), 那么a或者是单位元，或者是生成元。 又知Zp的单位元是1，那么根据单位元的唯一性，可知若a非1，则a必为生成元。问题在于，p-1的因子可能很多，我们还不是得一个个去找到阶是p-1的平凡因子的元素？

为此，我们构造一种特殊的素数，使得p-1的因子数量很少。取p - 1 = 2 * Q ，其中p是素数，Q也是素数。 因为Q是素数，因子仅1， Q。所以p - 1的因子只有 {1, 2, Q, p - 1}四个。

到此已经非常明朗，我们找到满足上述条件的素数p，然后在Zp中寻找这样一个元素a，a的阶非2，非Q，即a^2 mod p != 1 && a^Q mod p != 1，若a又非单位元1，那么a必然是生成元

留意Zp未必一定有生成元, 若1 到 (p - 1)经上述检验都不满足, 考虑另取一个素数p。至于代码实现上出现的问题：若mpz_probab_prime_p(tmp.mt, 6) == 1 改为 mpz_probab_prime_p(tmp.mt, 6) == 2，p一旦较大，程序运行速度很慢。取2为真素数检验，速度很慢，1为概率素数检验，速度快

九、dag优先算法？

#include<bits/stdc++.h>

#define FER freopen("input.txt","r",stdin);

#define FEW freopen("output.txt","w",stdout);

using namespace std;

const int maxn=100;

int n,kase=0;

struct Cub

{

int x, y,h;

};

Cub cub[maxn];

int d[maxn],G[maxn][maxn],a[3],height;

void haveadge(int i,int j)

{

if ((cub[i].x>cub[j].x&&cub[i].y>cub[j].y)||(cub[i].x>cub[j].y&&cub[i].y>cub[j].x))

{

G[i][j]=1;

}

}

int dp(int i)

{

int &ans=d[i];

if (ans>0)

return ans;

ans=cub[i].h;

for (int j=0;j<3*n;j++)

{

if (G[i][j])

{

ans=max(ans,cub[i].h+dp(j));

}

}

return ans;

}

int main()

{

FER

FEW

while (scanf("%d",&n)&&n)

{

memset(G,0,sizeof(G));

memset(d,0,sizeof(d));

height=0;

for (int i=0;i<n;i++)

{

scanf("%d%d%d",&a[0],&a[1],&a[2]);

cub[3*i+0].x=a[0],cub[3*i+0].y=a[1],cub[3*i+0].h=a[2];

cub[3*i+1].x=a[0],cub[3*i+1].y=a[2],cub[3*i+1].h=a[1];

十、宽度优先算法java

宽度优先算法（Breadth-First Search）是一种常见的图算法，用于遍历或搜索树或图的数据结构。在计算机科学中，宽度优先算法是一种广度优先遍历图形的算法，它从根节点开始，沿着树的宽度遍历节点，直到找到目标节点或遍历完整个树。今天我们将探讨如何使用Java实现宽度优先算法。

宽度优先算法的基本概念

宽度优先算法通过维护一个队列来实现，它从根节点开始将相邻的节点逐层加入到队列中，然后逐个访问队列中的节点，直到队列为空为止。宽度优先算法保证能够找到从根节点到目标节点的最短路径，因为它是逐层向外遍历的。

在Java中实现宽度优先算法

下面是一个基本的Java实现宽度优先算法的示例代码：

import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; class BFS { void breadthFirstSearch(Node root) { Queue queue = new LinkedList<>(); if (root == null) { return; } queue.add(root); while (!queue.isEmpty()) { Node node = queue.poll(); System.out.print(node.data + " "); if (node.left != null) { queue.add(node.left); } if (node.right != null) { queue.add(node.right); } } } }

示例说明

在上面的代码示例中，我们首先创建了一个队列来存储待访问的节点，然后从根节点开始进行宽度优先搜索。只要队列不为空，我们就依次取出队首节点，并打印其数值，然后将其左右子节点（如果存在）加入队列中。通过不断重复这个过程，我们可以按照广度优先的顺序遍历整棵树。

总结

宽度优先算法是一种非常常见且有用的图算法，在解决各种问题中都有着广泛的应用。通过本文我们了解了宽度优先算法的基本概念，以及如何在Java中实现它。希望本文对您理解宽度优先算法和Java编程有所帮助。