编制模拟银行家算法的程序,并以下面给出的例子验证所编写的程序的正确性. 进程 已占资源 最大需求数 资源种类 A B C D A B C D P0 0 0 1 2 0 0 1 2 P1 1 0 0 0 1 7 5 0 P2 1 3 5 4 2 3 5 6 P3 0 6 3 2 0 6 5 2 P4 0 0 1 4 0 6 5 6 现在系统中A.B.C.D 4类资源分别还剩1.5.2.0个,请按银行家算法回答:  1. 现在系统是否处于安全状态?  2. 如果现在进程P1提出需要(0.4.2.0)

前言: 大二第一学期学习了操作系统,期末实验课题要求模拟算法.遂根据自己学习的python写下此文.以此锻炼自己编码能力.虽说是重复造轮子,但还是自己的思路体现 代码及注释如下(银行家算法不再赘述): #-*- coding: UTF-8 -*- #@author:若鸟 #@version: 2.0 . #@date : 2016-12-18 #function:命令行界面实现对各进程请求通过银行家算法实现分配资源 import numpy as np #导入numpy模块 #初始化各数据结构

@ 目录 1.死锁 2.避免死锁的方式-银行家算法 1.死锁 死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程. 2.避免死锁的方式-银行家算法 银行家算法(Banker's Algorithm)是一个避免死锁(Deadlock)的著名算法,是由艾兹格·迪杰斯特拉在1965年为T.H.E系统设计的一种避免死锁产生的算法.它以银行借贷系统的分

银行家算法数据结构 (1)可利用资源向量Available 是个含有m个元素的数组,其中的每一个元素代表一类可利用的资源数目.如果Available[j]=K,则表示系统中现有Rj类资源K个. (2)最大需求矩阵Max 这是一个n×m的矩阵,它定义了系统中n个进程中的每一个进程对m类资源的最大需求.如果Max[i,j]=K,则表示进程i需要Rj类资源的最大数目为K. (3)分配矩阵Allocation 这也是一个n×m的矩阵,它定义了系统中每一类资源当前已分配给每一进程的资源数.如果Alloca

最近忙着准备各种笔试的东西,主要看什么数据结构啊,算法啦,balahbalah啊,以前一直就没看过这些,就挑了本简单的<啊哈算法>入门,不过里面的数据结构和算法都是用C语言写的,而自己对python相对比较熟悉,而且感觉用python实现数据结构相对容易一点.就把这个月来学到的一些,整理一下做个月底总结. 涉及到的书有<啊哈算法>.<复杂性思考>.<数据结构基础(C语言版) 第二版>.<Python Algorithms>,以及其他大牛们的网上教

首先问一下round(0.825,2) 返回的结果,大家猜一猜, 首先SQL server 返回的是 0.83 js的返回结果 是0.83,code 如下: var b = 0.825;         alert(Math.round(b * 100) / 100); 其实js中可以 直接用toFixed函数的, var b = 0.825;         alert(b.toFixed(2)); 这样也返回0.83 可是C# 返回的是0.82 这里并不是我们期望的0.83, 为什么了? 其

你真的理解Python中MRO算法吗? MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序. Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多问题,比如二义性,Python中一切皆引用,这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题,但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性,Python中处理这种问题的方法就是MRO. [历史中的MRO] 如果不想了解历史,只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法,不过C3所解决的问题

Lists 当实现 list 的数据结构的时候Python 的设计者有很多的选择. 每一个选择都有可能影响着 list 操作执行的快慢. 当然他们也试图优化一些不常见的操作. 但是当权衡的时候,它们还是牺牲了不常用的操作的性能来成全常用功能. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-list-dictionary.html,转载请注明源地址. 设计者有很多的选择,使他们实现list的数据结构.这些选

在计算机科学中,算法分析(Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程.算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数.其定义域是输入数据的长度,值域通常是执行步骤数量(时间复杂度)或者存储器位置数量(空间复杂度).算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-analysis.html,转

自己用Python写的数据挖掘中的ID3算法,现在觉得Python是实现算法的最好工具: 先贴出ID3算法的介绍地址http://wenku.baidu.com/view/cddddaed0975f46527d3e14f.html 自己写的ID3算法 from __future__ import division import math table = {'age': {'young', 'middle', 'old'}, 'income': {'high', 'middle', 'low'},