多道批处理调度

本文探讨了一种多处理器批处理系统,该系统采用最短作业优先(SJF)调度策略。当作业数量超过处理器数量时,系统会优先处理执行时间最短的作业。文章通过示例解释了如何计算所有作业处理完的总耗时,并提供了相应的代码实现,展示如何在处理过程中确定最大耗时的策略。

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题目描述:
某多处理器多道批处理系统一次允许将所有作业调入内存,且能并行执行,其并行数等于处理机个数。该系统采用SJF的调度方式(最短作业优先,系统在调度时,总是优先调度执行处理时间最短的作业)。

现给定处理器个数m,作业数n,每个作业的处理时间分别为t1,t2 ... tn。

当 n > m时,首先处理时间短的 m 个作业进入处理器处理,其他的进入等待,当某个作业处理完成时,依次从等待队列中取出处理时间最短的作业进入处理。

求系统处理完所有作业的耗时为多少?

注:不考虑作业切换的消耗。

输入描述:
输入2行,第一行为2个整数(采用空格分隔),分别表示处理器个数m和作业数n;第二行输入n个整数(采用空格分隔),表示每个作业的处理时长t1,t2...tn。

0<m,n<100,0<t1,t2...tn<100。

输出描述:
输出处理总时长

示例:

输入

3  5

8  4  3  1  10

输出

13

思路:

按照题目所说:依次从等待队列中取出处理时间最短的作业进入处理。如此,只需将整个队列划分成n(任务数) /  m (处理器数)个列数为 m的数组就可以了,只关心最后一个最大时长的任务结束时间,

如此如果 n / m 可以整除,那么只需要把最后一列累加就可得到最大数字,否则获取余数个数,将余数的那一列累加得到最大工作时间:

134
810 

 

以示例为例,则一眼看出,最大时间是13,我们看一个比示例稍微复杂一些的:

1348
10131619
21232527
3031  

 

如此我们可以看出,最大时间其实是第二列,他们的和为 70

有了上面的思路,代码就非常容易写了:

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;

int main()
{
    int m, n;
    std::cin >> m >> n;
    std::vector<int> v(n);
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        std::cin >> v[i];
    }
    std::sort(v.begin(), v.end());
    int rows = (n % m) == 0 ? (n / m) : (n / m) + 1;    // 获取任务行数
    int remainder = (n % m) == 0 ? m - 1 : (n % m) - 1; // 获取最后执行完任务的一列
    int max_time = 0;
    for (int i = 0; i < rows; ++i) {
        max_time += v[i * m + remainder];
    }

    std::cout << max_time << std::endl;
    return 0;
}

 

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