使用带甘特图的优先级队列在操作系统中进行 CPU 调度

在操作系统中，CPU 调度是一个非常重要的任务，必须确保不同进程之间的 CPU 时间分配合理，从而保证系统的平稳运行。而优先级队列是一个常用的数据结构，可以方便地实现进程的优先级调度。本文将介绍如何使用带甘特图的优先级队列来进行 CPU 调度。

什么是带甘特图的优先级队列？

带甘特图的优先级队列，是一种特殊的优先级队列，它可以根据任务的优先级自动创建甘特图。甘特图可以更直观地展示任务的执行情况，方便进行 CPU 时间分配和进程调度。

带甘特图的优先级队列中，每个任务都包含以下几个属性：

1. 任务名称
2. 任务优先级
3. 任务需要执行的 CPU 时间
4. 任务已经执行的 CPU 时间

如何使用带甘特图的优先级队列进行 CPU 调度？

下面我们将介绍如何使用带甘特图的优先级队列进行 CPU 调度的步骤：

第一步：定义任务

首先，我们需要定义每个任务的属性，包括任务名称、优先级、需要执行的 CPU 时间和已经执行的 CPU 时间。可以使用一个类来表示每个任务：

class Task:
    def __init__(self, name, priority, burst_time):
        self.name = name
        self.priority = priority
        self.burst_time = burst_time
        self.executed_time = 0

在这个类中，name 表示任务的名称，priority 表示任务的优先级，burst_time 表示任务需要执行的 CPU 时间，executed_time 表示任务已经执行的 CPU 时间。

第二步：创建带甘特图的优先级队列

接下来，我们需要创建一个带甘特图的优先级队列。可以使用 Python 内置的 heapq 模块来实现优先级队列。同时，我们需要提供一个函数来比较两个任务的优先级：

import heapq

def compare_priority(task1, task2):
    if task1.priority == task2.priority:
        return task1.burst_time <= task2.burst_time
    else:
        return task1.priority > task2.priority

queue = []
heapq.heapify(queue, cmp=compare_priority)

在这个代码中，queue 表示优先级队列，使用 heapq.heapify 函数将列表转换为堆。同时，我们提供了一个 compare_priority 函数，用于比较两个任务的优先级，并根据优先级将任务添加到队列中。

第三步：添加任务到队列中

接下来，我们将所有的任务添加到队列中：

task1 = Task('Task 1', 1, 10)
task2 = Task('Task 2', 2, 8)
task3 = Task('Task 3', 3, 6)

heapq.heappush(queue, task1)
heapq.heappush(queue, task2)
heapq.heappush(queue, task3)

在这个代码片段中，我们定义了三个任务：task1、task2 和 task3，并将它们添加到队列中。这里的添加操作会根据优先级进行排序，优先级数字越小，优先级越高。

第四步：执行任务并创建甘特图

现在，我们可以开始执行任务，并在每个任务执行结束时创建一个甘特图。可以使用 Python 内置的 time.sleep() 函数来模拟任务执行的时间：

import time

current_time = 0
while queue:
    task = heapq.heappop(queue)
    print('Executing task:', task.name)
    time.sleep(task.burst_time)
    task.executed_time += task.burst_time
    current_time += task.burst_time
    print('Task', task.name, 'completed at', current_time)

在这个代码片段中，我们不断从队列中取出执行时间最短的任务，并执行它。执行任务时，我们使用 time.sleep() 函数来模拟任务执行的时间。同时，我们记录当前时间，并更新每个任务的已执行时间。

在任务执行结束时，我们可以利用已执行的时间创建一个甘特图：

    print('Creating Gantt chart...')
    for i in range(max_time):
        chart = ''
        for task in tasks:
            if task.executed_time > i:
                chart += 'X'
            elif task.executed_time + task.burst_time <= i:
                chart += '_'
            else:
                chart += task.name
        print(chart)

在这个代码片段中，我们遍历所有的任务，并根据已执行时间和任务执行时间来创建甘特图。甘特图中，X 表示任务正在执行，_ 表示任务没有执行，任务名称表示任务已经执行完成。

完整代码

下面是完整的代码，包括定义任务、创建带甘特图的优先级队列、添加任务、执行任务和创建甘特图：

import heapq
import time

class Task:
    def __init__(self, name, priority, burst_time):
        self.name = name
        self.priority = priority
        self.burst_time = burst_time
        self.executed_time = 0

def compare_priority(task1, task2):
    if task1.priority == task2.priority:
        return task1.burst_time <= task2.burst_time
    else:
        return task1.priority > task2.priority

queue = []
heapq.heapify(queue, cmp=compare_priority)
tasks = []

task1 = Task('Task 1', 1, 10)
task2 = Task('Task 2', 2, 8)
task3 = Task('Task 3', 3, 6)

heapq.heappush(queue, task1)
heapq.heappush(queue, task2)
heapq.heappush(queue, task3)

max_time = max([task.burst_time for task in [task1, task2, task3]])

current_time = 0
while queue:
    task = heapq.heappop(queue)
    print('Executing task:', task.name)
    time.sleep(task.burst_time)
    task.executed_time += task.burst_time
    current_time += task.burst_time
    print('Task', task.name, 'completed at', current_time)

    tasks.append(task)

    print('Creating Gantt chart...')
    for i in range(max_time):
        chart = ''
        for task in tasks:
            if task.executed_time > i:
                chart += 'X'
            elif task.executed_time + task.burst_time <= i:
                chart += '_'
            else:
                chart += task.name
        print(chart)

总结

带甘特图的优先级队列，在 CPU 调度中有着广泛的应用。它可以根据任务的优先级自动创建甘特图，方便了 CPU 时间分配和进程调度。通过本文的介绍，相信读者已经对于如何使用带甘特图的优先级队列进行 CPU 调度有了更深入的理解。