千里眼最短工作优先(SJF)

千里眼最短工作优先(SJF)是一种基于最短作业优先算法的调度算法，其核心思想是对系统中等待时间最短的作业进行优先调度。相对于其他调度算法，SJF可以使平均等待时间更加短，从而提高系统的效率。

算法原理

SJF算法的核心思想是找出当前系统中等待时间最短的作业，并优先调度该作业。下面是SJF算法的基本过程：

1. 将作业按照作业长度从小到大排序；
2. 选择等待时间最短的作业进行调度；
3. 当有新的作业进入系统时，将其插入到已排序的作业队列中；
4. 重复上述步骤，直至所有作业完成。

SJF算法类似于最短作业优先算法，但是它不需要事先知道作业的长度。

优缺点

优点

• SJF算法可以使平均等待时间更加短，从而提高系统的效率；
• SJF算法可以避免长作业占用CPU，提高系统的响应速度。

缺点

• 如果作业长度不均匀分布，SJF算法可能导致长作业的等待时间过长；
• SJF算法需要准确估计作业长度，但在实际情况中，很难准确预测作业长度；
• SJF算法会导致短作业频繁插入和删除，可能会影响系统的稳定性。

实现

下面是SJF算法的实现代码：

def sjf(processes, n):
    # 对作业按照作业长度从小到大排序
    processes = sorted(processes, key=lambda x: x[1])
    # 初始化等待时间和平均等待时间
    wt = [0] * n
    avg_wt = 0
    # 计算每个作业的等待时间
    for i in range(1, n):
        wt[i] = processes[i - 1][1] + wt[i - 1]
        avg_wt += wt[i]
    avg_wt /= n
    # 返回平均等待时间
    return avg_wt

使用

可以通过以下步骤使用SJF算法：

1. 将所有作业按照作业长度封装为一个列表，例如 processes = [(1, 10), (2, 5), (3, 8)]；
2. 调用 sjf(processes, n) 函数，其中 n 为作业总数，函数将返回平均等待时间。

结论

SJF算法是一种基于最短作业优先算法的调度算法，其核心思想是对系统中等待时间最短的作业进行优先调度。相对于其他调度算法，SJF可以使平均等待时间更加短，从而提高系统的效率。但是，SJF算法需要准确估计作业长度，且在作业长度不均匀分布的情况下，可能导致长作业的等待时间过长。