图片来源:http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/Circuit.html
前言 感谢每一位朋友的阅读与建议,今天对最短路径blog进行了修改,调整图和部分内容。感谢各位关注。提早祝大家圣诞节平安快乐。 单源最短路径问题描述 给定一个带权有向图G=(V,E),其中每条边的权是一个实数。另外,还给定V中的一个顶点,称为源。现在要计算从源到其他所有各顶点的最短路径长度。这里的长度就是指路上各边权之和。这个问题通常称为单源最短路径问题 1.无权最短路径(非唯一) 算法分析 由于图没有权,所以我们只需要关注路径上的边 无权最短路径实质上是特殊的有权最短路径,因为我们可以将每条边按权为1处理
CPU调度是操作系统的基本功能。每当CPU空闲的时候,操作系统就会从就绪队列中选择一个程序来执行。进程选择由短期调度程序执行。
旋转延时 是 硬盘的 盘面 持续保持匀速旋转 实现的 , 这是 硬盘 本身的硬件特性 , 该延时没有规律 ;
不管啥系统,进程的数量一般多余处理机数,那她们就会对处理机争抢,指望着处理机今晚能翻自己的牌子。系统自带的进程也会参与这场争抢,所以后宫太监长进程调度程序会按一定的策略,动态地把处理机分配给处于就绪队列中的某一个进程,以使之执行。
文中的很多图片来源我考研时看的网课,B 站上应该还能找到,王道考研出品的操作系统系列,各位可以去看看,适用于考试,不太适用于春招秋招,因为知识点讲的太细,边边角角都会讲到,各位可以挑几个章节去看。全文脉络思维导图如下:
进程的调度是由操作系统完成的,其目的是为了在一个进程占用CPU执行自己的操作后,选择下一个进程来占用CPU。调度发生的原因很简单,每个进程都希望能够占用CPU进行工作。因此,调度程序会进行上下文切换,并选择一个进程来执行其功能。
处理机调度基本概念 在处理机调度上可以分为三个层次,级别从低到高 哪些资源分给CPU(低) 选择哪些进程到外存中(中) 哪些作业放入内存(高) 处理机的调度实际上就是用不同的算法来将我们的作业合理分配,提高CPU的利用率。达到公平性、平衡性。 先来先服务算法FCFS 按照作业提交或进程变为就绪状态的先后次序,分派CPU; 当前作业或进程占用CPU,直到执行完或阻塞,才出让CPU(非抢占方式)。 在作业或进程唤醒后(如I/O完成),并不立即恢复执行,通常等到当前作业或进程出让CPU。是最简单的算法。 谁先来,
给小孩子出一道数学题,在他不知所措,没有头绪时,你给他点提示。也许这点提示可以让他灵光一现,找到一点光亮,少一些脑回路,快速找到答案。这便是启发的作用。
该算法从起点开始,采用贪心法策略,每次遍历到起点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点, 直到扩展到终点为止。
广度优先搜索(BFS)是我们学的第一种图算法,它可以让你找出两样东西之间的最短距离。 这里提到了一个新的概念:图, 那什么是图呢? 图简介 图用于模拟不同的东西是如何相连的: 图由节点(node)和边(edge)组成。一个节点可以与众多的节点直接相连。 再来看这个图: 从1到5的最短路径是怎样的呢?由于节点比较少,我们一眼就可看出这条路径是最短的: 其实这就是一个广度优先搜索的例子。解决最短路径问题的算法称之为广度优先搜索。 解决这种最短路径问题需要两个步骤: 使用图来建立问题
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构,它能够模拟各种实际问题,并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构,从基础概念到高级应用,为读者提供全面的图算法知识。
先来先服务算法指的是按照作业/进程到达的先后顺序进行服务的,主要从“公平”的角度考虑。用于作业调度时,考虑的是哪个作业先到达后备队列;用于进程调度时,考虑的是哪个进程先到达就绪队列,是非抢占式算法,不会导致饥饿(某进程/作业长时间得不到服务)
这是一个非常典型的搜索问题。起点是当下位置,终点是鼠标点击位置。找一条路径。路径要绕过地图中所有障碍,并且走的路不能太绕。最短路径显然是最聪明的走法,是最优解。
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深度优先搜索( DFS )和广度优先搜索( BFS )是图算法中的两个基本搜索算法,它们用于遍历和搜索图或树结构。这两种算法不仅在计算机科学中具有重要地位,还在现实世界的各种应用中发挥着关键作用。在本文中,我们将深入探讨 DFS 和 BFS 的高级应用,包括拓扑排序、连通性检测、最短路径问题等,并提供详细的代码示例和注释。
先来先服务(FCFS-First Come First Serve)算法,是一种随即服务算法,它不仅仅没有对寻找楼层进行优化,也没有实时性的特征,它是一种最简单的电梯调度算法。它根据乘客请求乘坐电梯的先后次序进行调度。此算法的优点是公平、简单,且每个乘客的请求都能依次地得到处理,不会出现某一乘客的请求长期得不到满足的情况。这种方法在载荷较轻松的环境下,性能尚可接受,但是在载荷较大的情况下,这种算法的性能就会严重下降,甚至恶化。人们之所以研究这种在载荷较大的情况下几乎不可用的算法,有两个原因:
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本内容来源于《趣学算法》,在线章节:http://www.epubit.com.cn/book/details/4825
今天就为大家科普一下电梯调度算法,为在等电梯之余,打发时间做出一点贡献。(电梯调度算法可以参考各种硬盘换道算法,下面内容整理自网络)
概述 在图算法中经常要执行遍历每个顶点和每条边的操作,即图搜索。许多图算法都以图搜索为基础,如2-着色问题、连通性计算基于深度优先搜寻(depth-first search, DFS),而无权最短路径则基于广度优先搜索(breadth-first search, BFS)。基于搜索的算法还包括计算最小生成树的Prim算法以及计算最短路径的Dijkstra算法。图实现算法在现实的算法结构中占据重要的部分。 图 图的定义 图G是由顶点的有穷集合,以及顶点之间的关系组成,顶点的集合记为V,顶点之间的关系构成边的集
用于作业调度时,考虑的是哪个作业先到达后备队列;用于进程调度时,考虑的是哪个进程先到达就绪队列
广度优先搜索的基本思想是从起始节点开始,先访问所有相邻节点,然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点,以此类推,层层推进。其基本步骤如下:
调度是分层次的,在操作系统中,一般将调度分为高级调度、中级调度和低级调度。 高级调度也称作业调度,其主要任务是按一定的原则,对磁盘中的处于后备状态的作业进行选择并创建为进程。 中级调度的主要任务是按照给定的原则和策略,将处在磁盘对换区中切具备运行条件的就绪进程调入内存,或将处于内存就绪状态或内存阻塞状态的进程交换到对换区。
图是非线性数据结构,是一种较线性结构和树结构更为复杂的数据结构,在图结构中数据元素之间的关系可以是任意的,图中任意两个数据元素之间都可能相关。
在我看来应该是先有数据结构,只有当有了数据,我们才会考虑算法,针对不同的数据结构会有不同的算法。
图的遍历是指从图中的某一顶点出发,按照某种搜索方法沿着图中的边对图中的所有顶点访问一次且仅访问一次。注意到树是一种特殊的图,所以树的遍历实际上也可以看作是一种特殊图的遍历。图的遍历是图的一种最基本的操作,其他许多操作都建立在图的遍历操作基础之上。
第6章 广度优先搜索 广度优先搜索让你能够找出两样东西之间的最短距离 编写国际象棋AI,计算最少走多少步就可获胜 编写拼写检查器,计算最少编辑多少个地方就可将错拼的单词改成正确的单词 根据你的人际关
含有n个顶点的无向完全图有多少条边? n×(n-1)/2条边 含有n个顶点的有向完全图有多少条弧? n×(n-1)条边
图就是由一些点与边组成,点之间是边,边两头有点,类似于我们所画的思维导图。根据点之间连接的边是否有具体指向区分为『有向图』和『无向图』。
邻接矩阵的优点和缺点都很明显。优点是简单、易理解,对于大部分图结构而言,都是稀疏的,使用炬阵存储空间浪费就较大。
在查找路径时,BFS能够快速找到最短路径,但是它的空间复杂度更高,而DFS也可以找到一条路径,但是不保证它就是最短路径。如果一定要查找最短路径,那么它就需要遍历所有节点。
平均寻道长度是磁盘调度算法的性能指标之一,用于评估磁头在访问磁盘上的数据时的平均移动距离。
参考文献:https://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp 这篇东西写的贼好。
但说起电梯调度算法,我觉得还是可以给大家科普一下,好为大家在等电梯之余,打发时间而做出一点贡献。(电梯调度算法可以参考各种硬盘换道算法,下面内容整理自网络)
简单地说,就是给定一组点,给定每个点间的距离,求出点之间的最短路径。举个例子,乘坐地铁时往往有很多线路,连接着不同的城市。每个城市间距离不一样,我们要试图找到这些城市间的最短路线。
深度优先搜索( DFS )和广度优先搜索( BFS )是两种常用的图遍历算法,用于在图中搜索目标节点或遍历图的所有节点。本篇博客将介绍 DFS 和 BFS 算法的基本概念,并通过实例代码演示它们的应用。
只有你拥有使用图形分析的技巧,并且图形分析能快速提供你需要的见解时,它才具有价值。因而最好的图形算法易于使用,快速执行,并且产生有权威的结果。
上一节,我们刚刚介绍了使用深度优先算法(DFS)解决迷宫问题,这一节我们来介绍广度优先算法(BFS)。BFS 算法与 DFS 十分相似,唯一的区别就是 DFS 算法使用后进先出的栈来保存节点,而 BFS 算法使用先进先出的队列来存储节点,除此之外简直就是一母同胞的亲兄弟。当然,这两种方案各有千秋。DFS 算法找到的路径往往不是最短路径,速度慢但占用内存较少,而 BFS 算法找到的总是最短路径,速度较快但占用内存较多。
磁盘调度算法 磁盘调度算法比较常见的有以下四种: 先来先服务算法(FCFS) 最短寻道时间优先算法(SSTF) 扫描算法(SCAN) 循环扫描算法(CSCAN) ---- 先来先服务算法(FCFS,First Come First Served) 根据进程请求访问磁盘的先后次序进行调度。此算法的优点是公平、简单,且每个进程的请求都能依次地得到处理,不会出现某一进程的请求长期得不到满足的情况。但此算法由于未对寻道进行优化,致使平均寻道时间可能较长。 初始位置 100 磁道编号 移动距离 55 45 58
作为一名程序员,掌握各种算法可以帮助我们解决各种复杂的问题,提高代码的效率和性能,同时也是面试中常被考察的重要内容之一。无论是开发新的软件应用、优化现有的算法逻辑还是解决各类计算问题,算法都是不可或缺的工具。因此,程序员必须掌握一系列常用的算法,以确保能够高效地编写出稳定、功能强大的软件。
其实,很多算法的底层原理异常简单,无非就是一步一步延伸,变得看起来好像特别复杂,特别牛逼。
github地址,阅读原文可查看仓库代码: https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/
最短路径问题一直是图论研究的热点问题。例如在实际生活中的路径规划、地图导航等领域有重要的应用。关于求解图的最短路径方法也层出不穷,本篇文章将详细讲解图的最短路径经典算法。
CPU 在计算机系统中是非常重要的,但是早期的时候非常简单,是因为它像其他资源一样被一个作业所独占,不存在什么处理及分配或者调度的问题,但是随着各种多道程序的设计以及不同类型的操作系统的出现,不同的CPU的管理方法将会为用户提供不同性能的操作系统
下面以一个例子来说明单源最短路径问题:在下图所给的有向图G中,每一边都有一个非负边权。要求图G的从源顶点s到目标顶点t之间的最短路径。
长按识别上方二维码,关注公众号:后端面试那些事 回复“报告”,获取你的GitHub年度报告! 来源 | GitChat / DS 作为程序员,今天你决定翘掉晚上的加班,约女朋友看电影。 电影是 20:00 开始。 虽然翘掉了加班,但你从公司出来,就已经 19:00 了。 公司在望京 SOHO,约会地点在朝阳大悦城。 (这点时间,祝你好运吧) 也许你运气真的很好,19:50 就赶到商场了。 心里想:“还有10分钟才开始,电影院在 F8,乘个直梯,两分钟就到,今天真美好。” 你按了上行按钮,并行的 3 部电梯,
因无向、无加权图的任意顶点之间的最短路径由顶点之间的边数决定,可以直接使用原始定义的广度优先搜索算法查找。
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