Python实现调度算法代码详解

调度算法

操作系统管理了系统的有限资源,当有多个进程(或多个进程发出的请求)要使用这些资源时,因为资源的有限性,必须按照一定的原则选择进程(请求)来占用资源。这就是调度。目的是控制资源使用者的数量,选取资源使用者许可占用资源或占用资源。

在操作系统中调度是指一种资源分配,因而调度算法是指:根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法。对于不同的的系统和系统目标,通常采用不同的调度算法,例如,在批处理系统中,为了照顾为数众多的段作业,应采用短作业优先的调度算法;又如在分时系统中,为了保证系统具有合理的响应时间,应当采用轮转法进行调度。目前存在的多种调度算法中,有的算法适用于作业调度,有的算法适用于进程调度;但也有些调度算法既可以用于作业调度,也可以用于进程调度。

目标阐述:

将中缀表达式转换为后缀表达式(Reverse Polish Notation:RPN 逆波兰式)
参与运算的数据的正则表示为:[0-9]{1,}形式的十进制数

运算符优先级:(从高到低)————————————————————————
( )   括号
/ * %  除乘余
+ -   加减————————————————————————

解:

第一步:使用正则词法分析器flex生成一个词法分析器,以处理输入的中缀表达式。
从stdin接收输入,检测非法字符,并将处理后的中缀表达式输出到stdout。

%option noyywrap
%{
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>%}

%%
[0-9]+ { printf("%s ",yytext); }
[()*/%+-] { printf("%s ",yytext); }
[[:space:]] {}
. { printf("\nError\n");exit(1); }
%%

int main()
{
 yylex();
 printf("\n");
 return 0;
}

第二步:使用Python进行转换。

从stdin接收一定格式的中缀表达式字符流,检测是否在词法分析器处理过程中出错,然后使用调度场算法处理数据,得到rpn列表。

import sys

line=sys.stdin.readline()
line2=sys.stdin.readline()

if len(line2)>0:
 sys.stderr.write("Syntax Error after : ")
 sys.stderr.write(line)
 sys.stderr.write("\n")
 exit(1)

lis=line.split(' ')
lis.pop()
lis_old=lis[:]
lis.reverse()

oplis=[]
rpnlis=[]
str=''
arith_op="+-*/%" # '(' ')' [0-9]+
prior={ '/':1,'*':1,'%':1, '+':2,'-':2 }

while len(lis)>0:
  str=lis.pop()
  if str=='(':
    oplis.append('(')
  elif str.isdigit():
    rpnlis.append(str)
  elif len(str)==1 and arith_op.find(str[0])!=-1:
    if len(oplis)==0 or oplis[len(oplis)-1]=='(':
      oplis.append(str)
    else:
      while len(oplis)>0 and oplis[len(oplis)-1]!='(' \
               and prior[oplis[len(oplis)-1]]<=prior[str]:
        rpnlis.append(oplis.pop())
      oplis.append(str)
  elif str==')':
    while len(oplis)>0 and oplis[len(oplis)-1]!='(':
      rpnlis.append(oplis.pop())
    if len(oplis)>0:
         oplis.pop()
        else:
         sys.stderr.write("Syntax Error while translating : Expected '('")
         sys.stderr.write("\n")
         exit(2)
    else:
     sys.stderr.write("Syntax Error : unkown notation -->")
     sys.stderr.write(str)
     sys.stderr.write("\n")
     exit(3)
while len(oplis)>0 :
  if oplis[len(oplis)-1]!='(':
     rpnlis.append(oplis.pop())
    else:
     sys.stderr.write("Syntax Error while translating : Unexpected '('")
     sys.stderr.write("\n")
     exit(1)

print lis_old
for i in lis_old:
  sys.stdout.write(i)
print ''
print rpnlis
for i in rpnlis:
  print i,
print ''

exit(0)

实验结果:

目前程序的局限:
未进行语法检测。
不支持函数、变量标识。

附录:

算法示意图,使用了3个空间。输入用符号代替,如果输入是一个数字则直接进输出队列,即图中 b),d),f),h)。如果输入是运算符,则压入操作符堆栈,即图中 c),e),但是,如果输入运算符的优先级低于或等于运算符栈顶的操作符优先级,则栈内元素进入输出队列(循环判定),输入操作符压入运算符堆栈,即图中 g)。 最后,运算符堆栈内元素入输出队列,算法结束。

附录中资料摘自维基百科•调度场算法词条。

总结

以上就是本文关于Python实现调度算法代码详解的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出!

(0)

相关推荐

  • python中文分词教程之前向最大正向匹配算法详解

    前言 大家都知道,英文的分词由于单词间是以空格进行分隔的,所以分词要相对的容易些,而中文就不同了,中文中一个句子的分隔就是以字为单位的了,而所谓的正向最大匹配和逆向最大匹配便是一种分词匹配的方法,这里以词典匹配说明. 最大匹配算法是自然语言处理中的中文匹配算法中最基础的算法,分为正向和逆向,原理都是一样的. 正向最大匹配算法,故名思意,从左向右扫描寻找词的最大匹配. 首先我们可以规定一个词的最大长度,每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配,如果没有找到,就缩短长度继续寻找,直

  • Python编程实现蚁群算法详解

    简介 蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为.蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值. 定义 各个蚂蚁在没有事先告诉

  • Python基于分水岭算法解决走迷宫游戏示例

    本文实例讲述了Python基于分水岭算法解决走迷宫游戏.分享给大家供大家参考,具体如下: #Solving maze with morphological transformation """ usage:Solving maze with morphological transformation needed module:cv2/numpy/sys ref: 1.http://www.mazegenerator.net/ 2.http://blog.leanote.com

  • Python算法输出1-9数组形成的结果为100的所有运算式

    问题: 编写一个在1,2,-,9(顺序不能变)数字之间插入+或-或什么都不插入,使得计算结果总是100的程序,并输出所有的可能性.例如:1 + 2 + 34–5 + 67–8 + 9 = 100. from functools import reduce operator = { 1: '+', 2: '-', 0: '' } base = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] def isHundred(num): #转化为8位3进制数,得

  • Python内存管理方式和垃圾回收算法解析

    概要 在列表,元组,实例,类,字典和函数中存在循环引用问题.有 __del__ 方法的实例会以健全的方式被处理.给新类型添加GC支持是很容易的.支持GC的Python与常规的Python是二进制兼容的. 分代式回收能运行工作(目前是三个分代).由 pybench 实测的结果是大约有百分之四的开销.实际上所有的扩展模块都应该依然如故地正常工作(我不得不修改了标准发行版中的 new 和 cPickle 模块).一个叫做 gc 的新模块马上就可以用来调试回收器和设置调试选项. 回收器应该是跨平台可移植

  • K-means聚类算法介绍与利用python实现的代码示例

    聚类 今天说K-means聚类算法,但是必须要先理解聚类和分类的区别,很多业务人员在日常分析时候不是很严谨,混为一谈,其实二者有本质的区别. 分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程.比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都不过滤,在日常使用过程中,我人工对于每一封邮件点选"垃圾"或"不是垃圾",过一段时间,Gmail就体现出一定的智能,能够自动过滤掉一些垃圾邮件了.这是因为在点选的过程中,其实是给每一条邮件打了一个"标签&qu

  • Python实现的人工神经网络算法示例【基于反向传播算法】

    本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 注意:本程序使用Python3编写,额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算,未测试python2是否可以运行. 本程序实现了<机器学习>书中所述的反向传播算法训练人工神经网络,理论部分请参考我的读书笔记. 在本程序中,目标函数是由一个输入x和两个输出y组成, x是在范围[-3.14, 3.14]之间随机生成的实数,而两个y值分别对应 y1 = sin(x),y2 = 1. 随机生成一万份训练样例,经过网络的学

  • Python计算斗牛游戏概率算法实例分析

    本文实例讲述了Python计算斗牛游戏概率算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 过年回家,都会约上亲朋好友聚聚会,会上经常会打麻将,斗地主,斗牛.在这些游戏中,斗牛是最受欢迎的,因为可以很多人一起玩,而且没有技术含量,都是看运气(专业术语是概率). 斗牛的玩法是: 1. 把牌中的JQK都拿出来 2. 每个人发5张牌 3. 如果5张牌中任意三张加在一起是10的 倍数,就是有牛.剩下两张牌的和的10的余数就是牛数. 牌的大小: 4条 > 3条 > 牛十 > 牛九 > -- >

  • Python实现调度算法代码详解

    调度算法 操作系统管理了系统的有限资源,当有多个进程(或多个进程发出的请求)要使用这些资源时,因为资源的有限性,必须按照一定的原则选择进程(请求)来占用资源.这就是调度.目的是控制资源使用者的数量,选取资源使用者许可占用资源或占用资源. 在操作系统中调度是指一种资源分配,因而调度算法是指:根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法.对于不同的的系统和系统目标,通常采用不同的调度算法,例如,在批处理系统中,为了照顾为数众多的段作业,应采用短作业优先的调度算法:又如在分时系统中,为了保证系统具有合理

  • Python模块文件结构代码详解

    本文研究的主要是Python模块文件结构的相关内容,具体如下. Python文件结构 文件结构(范例全文) #/usr/bin/env python "this is a test module" import sys import os debug = True class FooClass (object): "Foo class" pass def test(): "test function" foo = FooClass() if de

  • Python 分形算法代码详解

    目录 1. 前言 什么是分形算法? 2. 分形算法 2.1 科赫雪花 2.2 康托三分集 2.3 谢尔宾斯基三角形 2.4 分形树 3. 总结 1. 前言 分形几何是几何数学中的一个分支,也称大自然几何学,由著名数学家本华曼德勃罗( 法语:BenoitB.Mandelbrot)在 1975 年构思和发展出来的一种新的几何学. 分形几何是对大自然中微观与宏观和谐统一之美的发现,分形几何最大的特点: 整体与局部的相似性: 一个完整的图形是由诸多相似的微图形组成,而整体图形又是微图形的放大. 局部是整

  • Python装饰器代码详解

    目录 一.理解装饰器 二.装饰器原型 1.不带参数的装饰器 2.带参数的被装饰的函数 3.带参数的装饰器 4.使用类作为装饰器 5.使用对象作为装饰器 6.多层装饰器的嵌套 总结 一.理解装饰器 所有东西都是对象(函数可以当做对象传递) 由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数. def function_one(): print("测试函数") #可以将一个函数赋值给一个变量,比如 foo =function_one #这里没有在使用小括号,因

  • Python日志采集代码详解

    目录 一,日志概述 1,日志作用 2,日志级别 3,日志格式 4,日志位置 二,logging模块 1,简介 2,文档 三,logging第一种使用方法:简单配置使用 1,使用方法 2,basicConfig()部分参数说明 3,示例1:日志打印至控制台 4,示例2:日志保存至文件 四,logging的第二种使用方式:日志流处理流程 1,logging四大组件介绍 2,Logger 记录器 3,Handler 处理器 3.1,StreamHandler 3.2,FileHandler 4,Fil

  • Python中协程用法代码详解

    本文研究的主要是python中协程的相关问题,具体介绍如下. Num01–>协程的定义 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 首先我们得知道协程是啥?协程其实可以认为是比线程更小的执行单元. 为啥说他是一个执行单元,因为他自带CPU上下文.这样只要在合适的时机, 我们可以把一个协程 切换到另一个协程. 只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的. Num02–>协程和线程的差异 那么这个过程看起来和线程差不多.其实不然, 线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CP

  • Python探索之ModelForm代码详解

    这是一个神奇的组件,通过名字我们可以看出来,这个组件的功能就是把model和form组合起来,对,你没猜错,相信自己的英语水平. 先来一个简单的例子来看一下这个东西怎么用: 比如我们的数据库中有这样一张学生表,字段有姓名,年龄,爱好,邮箱,电话,住址,注册时间等等一大堆信息,现在让你写一个创建学生的页面,你的后台应该怎么写呢? 首先我们会在前端一个一个罗列出这些字段,让用户去填写,然后我们从后天一个一个接收用户的输入,创建一个新的学生对象,保存 其实,重点不是这些,而是合法性验证,我们需要在前端

  • Python自然语言处理之词干,词形与最大匹配算法代码详解

    本文主要对词干提取及词形还原以及最大匹配算法进行了介绍和代码示例,Python实现,下面我们一起看看具体内容. 自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming和lemmatization,二者非常类似.它们是词形规范化的两类重要方式,都能够达到有效归并词形的目的,二者既有联系也有区别. 1.词干提取(stemming) 定义:Stemmingistheprocessforreducinginflected(orsometimesderived)wordstotheirstem,base

  • python数字图像处理之高级滤波代码详解

    本文提供许多的滤波方法,这些方法放在filters.rank子模块内. 这些方法需要用户自己设定滤波器的形状和大小,因此需要导入morphology模块来设定. 1.autolevel 这个词在photoshop里面翻译成自动色阶,用局部直方图来对图片进行滤波分级. 该滤波器局部地拉伸灰度像素值的直方图,以覆盖整个像素值范围. 格式:skimage.filters.rank.autolevel(image, selem) selem表示结构化元素,用于设定滤波器. from skimage im

  • python绘制条形图方法代码详解

    1.首先要绘制一个简单的条形图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import mlab from matplotlib import rcParams fig1 = plt.figure(2) rects =plt.bar(left = (0.2,1),height = (1,0.5),width = 0.2,align="center",yerr=0.000001) plt.titl

随机推荐