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  • 假定给定任务集合S={a1,a2,⋯ ,an}S=\{a_1,a_2,\cdots,a_n\}S={a1​,a2​,⋯,an​},其中任务aia_iai​在启动后需要pip_ipi​个时间单位完成。你有一台计算机来运行这些任务,每个时刻只能运行一个任务。令cic_ici...

    假定给定任务集合S={a1,a2,,an}S=\{a_1,a_2,\cdots,a_n\},其中任务aia_i在启动后需要pip_i个时间单位完成。你有一台计算机来运行这些任务,每个时刻只能运行一个任务。令cic_i表示任务aia_i完成时间,即任务aia_i被执行完的时间。你的目标是最小化平均完成时间,即最小化(1/n)i=1nci(1/n)\sum_{i=1}^{n}c_i。例如,假定有两个任务a1a_1a2a_2p1=3p_1 = 3p2=5p_2 = 5,如果a2a_2首先运行,然后运行a1a_1,则c2=5c_2 = 5c1=8c_1 = 8,平均完成时间为(5+8)/2=6.5(5+8)/2=6.5。如果a1a_1先于a2a_2执行,则c1=3c_1 = 3c2=8c_2 = 8,平均完成时间为(3+8)/2=5.5(3+8)/2 = 5.5

    a. 设计算法,求平均完成时间最小的调度方案。任务的执行都是非抢占的,即一旦aia_i开始运行,它就持续运行pip_i个时间单位。证明你的算法能最小化平均完成时间,并分析算法的运行时间。

    b. 现在假定任务并不是在任意时刻都可以开始执行,每个任务都有一个释放时间rir_i,在此时间之后才可以开始。此外假定任务执行是可以抢占的 (preemption),这样任务可以被挂起,稍后再重新开始。例如,一个任务aia_i的运行时间为pi=6p_i = 6,释放时间为ri=1r_i = 1,它可能在时刻1开始运行,在时刻4被抢占。然后在时刻10恢复运行,在时刻11再次被强占,最后在时刻13恢复运行,在时刻15运行完毕。任务aia_i共运行了6个时间单位,但运行时间被分割成三个部分。在此情况下,aia_i的完成时间为15.设计算法,对此问题求解平均时间最小的调度方案。证明你的算法确实能最小化完成时间,分析算法的运行时间。

    Answer:

    a. 算法设计如下:按照运行时间从小到大的顺序依次运行每个任务,算法的时间复杂度为排序时间O(nlgn)O(n\lg n)。下证该算法能最小化平均完成时间:

    首先假设算法最后得到的任务序列为{i1,i2,,in}\{i_1,i_2,\cdots,i_n\},取一个最优序列{j1,j2,,jn}\{j_1,j_2,\cdots,j_n\}。假设存在一个rr,使得两个序列的前rr项相同,第r+1r+1项相同。那么我们能够得到如下推论:

    • 用时最短的任务。我们使用pkip^i_k来表示算法得到的任务序列的第kk个任务用时;pkjp^j_k来表示算法得到的任务序列的第kk个任务用时;使用PkiP^i_k来表示算法序列的第kk个任务的完成时间;使用PkjP^j_k来表示最优序列的第kk个任务的完成时间。
    • 两种序列的前rr个任务的完成时间之和相同,设第rr个任务的完成时间为AA。那么最优序列的剩余nrn-r个任务的完成时间之和为:
      d=r+1nPdj=d=r+1n(A+e=r+1dpej)\sum_{d = r+1}^{n}P^j_d = \sum_{d = r+1}^{n}\left(A + \sum_{e = r+1}^{d}p^j_e\right)

    由于ir+1jr+1i_{r+1} \ne j_{r+1},故存在jk=ir+1(r+1<kn)j_k = i_{r+1}\quad(r+1 < k \le n),不妨交换最优序列中的jr+1j_{r+1}jkj_k。此时最优序列剩余的nrn-r个任务的完成时间之和为:
    d=r+1nP^dj=d=r+1n(A+e=r+1dpej)+(nr)(pkjpr+1j)+(nk+1)(pr+1jpkj)\sum_{d = r+1}^{n}\hat{P}^j_d = \sum_{d = r+1}^{n}\left(A + \sum_{e = r+1}^{d}p^j_e\right) + (n-r)(p^j_k - p^j_{r+1}) + (n-k+1)(p^j_{r+1} - p^j_k)

    pkjpr+1jp^j_k \le p^j_{r+1}以及r+1<knr+1 < k \le n,故:
    d=r+1nP^dj=d=r+1nPdj+(kr1)(pkjpr+1j)d=r+1nPdj\sum_{d = r+1}^{n}\hat{P}^j_d = \sum_{d = r+1}^{n}P^j_d + (k-r-1)(p^j_k - p^j_{r+1}) \le \sum_{d = r+1}^{n}P^j_d

    这说明交换后的新序列的平均完成时间小于等于最优序列的平均完成时间,这与最优序列的假设相矛盾,故此处的小于等于只能取等于号,即pkj=pr+1jp^j_k = p^j_{r+1},此时交换两个任务不会使平均完成时间发生变化,因此该最优序列可以保持最优序列的性质。

    • 根据上一条推论,我们可以知道对于任意前r(r<n)r\quad (r < n)项相同的一组算法生成的序列和一组最优序列,都可以通过交换操作在保持最优序列性质的前提下,使得两个序列的第r+1r+1位也相同,直到两个序列完全相同。故该算法能最小化平均完成时间。

    b. 采用最短用时优先算法:优先执行当前剩余时间最短的可执行任务。

    首先假设算法最后得到的每个时刻所执行的任务的任务序列为{i1,i2,,im}\{i_1,i_2,\cdots,i_m\},取一个最优序列{j1,j2,,jm}\{j_1,j_2,\cdots,j_m\},此处mm为所有任务的总用时。假设该最优序列能满足在所有其他的最优序列中拥有一个最大的rr,使得两个序列的前rr项不相同,第r+1r+1项相同。那么我们能够得到如下推论:

    • 对于指代不同任务的ir+1i_{r+1}jr+1j_{r+1},由算法定义可知任务Tr+1iT^i_{r+1}的剩余用时小于等于任务Tr+1jT^j_{r+1}的剩余用时。若相等,则将后续序列中所有的ir+1i_{r+1}jr+1j_{r+1}互换,该操作不影响最优序列的性质,并使最优序列的前r+1r+1项与算法提供的序列前r+1r+1项相同,这与最大rr的假设相矛盾。因此任务Tr+1iT^i_{r+1}的剩余用时必然小于任务Tr+1jT^j_{r+1}的剩余用时。
    • 已知算法优先执行当前剩余时间最少的任务,记两个序列当前完成的任务为RR个,则第R+1R+1个任务的完成时间必然是算法序列的完成时间更小。此处记算法序列第r+1r+1个时刻执行的任务为TiT^i,记最优序列第r+1r+1个时刻执行的任务为TjT^j。那么两个任务在第r+1r+1个时刻前各自都还有剩余用时,记TiT^i的剩余用时为tit^iTjT^j的剩余用时为tjt^j,特别地,有ti<tjt^i < t^j。根据上述内容,我们知道在最优序列从第r+2r+2个时刻起的后续的mr1m-r-1个时刻里,任务TiT^i还要执行tit^i次,而任务TjT^j还要执行tj1t^j-1次。
    • 我们将最优序列中自第r+1r+1个时刻起的所有执行任务TjT^jtjt^j个时刻记为一个集合U(U=tj>ti)U\quad(|U| = t^j > t^i),以及所有执行任务TiT^i的时刻即为一个集合VV,将两个集合合并记做W=U+VW = U + V。则WW中有ti+tjt^i+t^j个元素,我们使时刻最小的前tit^i个时刻在最优序列中都执行任务TiT^i,剩余的后tjt^j个时刻在最优序列中执行任务TjT^j。已知原先任务TiT^i与任务TjT^j的完成时间分别为Fi=MAXk[1,ti](ukukU)F^i = MAX_{k \in [1,t^i]}\left(u_k|u_k \in U\right)Fj=MAXk[1,tj](ukukV)F_j = MAX_{k \in [1,t^j]}\left(u_k|u_k \in V\right)。同时,两者之和也可以表示为:
      Q=Fi+Fj=MAX(Fi,Fj)+MIN(Fi,Fj)Q = F^i + F^j = MAX\left(F^i,F^j\right) + MIN\left(F^i,F^j\right)

    那么交换后的新序列中,除了任务TiT^i与任务TjT^j,其他任务的完成时间完全不变,而任务TiT^i的完成时间变为WW中第tit^i大的时刻,记为wti,wti<MIN(Fi,Fj)w_{t^i},\quad w_{t^i} < MIN\left(F^i,F^j\right)。而任务TjT^j的完成时间变为MAX(Fi,Fj)MAX\left(F^i,F^j\right),故交换后的两者之和:
    Q=wti+MAX(Fi,Fj)<MAX(Fi,Fj)+MIN(Fi,Fj)=QQ' = w_{t^i} + MAX\left(F^i,F^j\right) < MAX\left(F^i,F^j\right) + MIN\left(F^i,F^j\right) = Q

    故在其他任务的完成时间都不变的情况下,交换后的这两个任务的完成时间之和变小了,这与原序列为最优序列的假设不相符。故假设不成立,不存在这样的最大rr使得前rr项相同,第r+1r+1项不同。即所有项都相同。故该算法能够获取最小平均完成时间。

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  • 是一个实验容器靠蒸汽供应热量,使其保持恒温,通过一段时间观测,得到下图表中这样一组数据:蒸汽-环境温度数据其中,自变量X表示容器周围空气单位时间的平均温度(℃),Y表示单位时间内消耗蒸汽量(L),共...

    上一篇文章讲了最小二乘算法的原理。这篇文章通过一个简单的例子来看如何通过Python实现最小乘法的线性回归模型的参数估计。

    王松桂老师《线性统计模型——线性回归与方差分析》一书中例3.1.3。

    说的是一个实验容器靠蒸汽供应热量,使其保持恒温,通过一段时间观测,得到下图表中的这样一组数据:

    蒸汽-环境温度数据其中,自变量X表示容器周围空气单位时间的平均温度(℃),Y表示单位时间内消耗的蒸汽量(L),共观测了25个单位时间(表中序号一列)。

    那么,我们要怎样对这组数据进行线性回归分析呢?一般分三步:(1)画散点图,找模型;(2)进行回归模型的参数估计;(3)检验前面分析得到的经验模型是否合适。

    画散点图

    创建一个DataTemp的文件夹,在其中分别创建"data"、"demo"文件夹用于存放数据文件、Python程序文件。

    把前面图中的数据导入Excel中,命名为:“蒸汽供应.xlsx”,用来作为数据源。

    数据导入Excel后创建Python文件:”leastsquare.py“。在文件头加入utf-8编码的说明以支持中文字符,然后添加必要的注释。

    # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Mar 20 14:07:41 2020@author: gao"""import必要的第三方库。

    """第三方库"""importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportleastsqimportnumpyasnp使用下面的代码将Excel数据读入Python Pandas DataFrame中。

    """把excel中的数据读入datafram"""filePath=u'../data/蒸汽供应.xlsx'#含中文字符,前面加u表示用Unicode 格式进行编码data=pd.read_excel(filePath,index_col=u'序号')提取其中的Y、X列并绘制散点图

    Xi=data[u'X']Yi=data[u'Y']"""画散点图"""plt.figure()plt.scatter(Xi,Yi,color='red',label='sample data',linewidth=2)plt.legend(loc='lower right')plt.show()散点图结果如下:

    散点图从图中看出大致服从一个线性分布,所以我们采用一元线性回归模型来进行分析。

    回归模型的参数估计

    一元线性模型的一般公式为

    一元线性回归模型我们使用最小二乘法估算出α、β即可求出经验回归方程。

    经验模型Python中对一元线性模型的参数进行参数估计是很简单的,如下代码所示:

    deffun(p,x):#回归模型函数k,b=preturnk*x+bdeferror(p,x,y):#误差returnfun(p,x)-yp0=np.array([1,3])para=leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi))k,b=para[0]上面代码的关键之处有三点:

    (1)定义模型函数、误差函数。其中误差函数error,实际上就是我们模型的估计值与实际的观察值之差,我们就是通过这个差值的最小二乘来对模型中的参数进行估计的。也就是说,前面的经验模型的参数取不同的值,那对于xi可以求出不同的yi,这个yi是我们估计值和实际的观测值进行求差就是估计误差,参数取值不同估计误差不同,我们要找到一组参数使得对于所有的观测值的误差的平方和最小。

    (2)调用scipy的leastsq函数时,需要有误差函数、初始参数作为输入,还需要把我们读到的观测数据作为参数传入leastsq函数,这是此函数的三个关键的输入参数。

    (3)leastsq的返回参数是多个,所以放到一个元组(tuple)中,返回tuple类型para的第一个元素para[0]是一个nupy.ndarray类型,存放的即是满足最小二乘规则的估计参数。

    经验模型的效果

    可以使用下面的代码打印经过最小二乘运算后的经验模型。

    """打印结果"""print('y='+str(round(k,2))+'x+'+str(round(b,2)))最后一步工作就是把我们的经验模型的线画到前面的散点图上,看一下模型的效果。

    """绘制结果曲线"""x=np.linspace(20,80,2)y=k*x+b"""画散点图"""plt.figure()plt.scatter(Xi,Yi,color='red',label='sample data',linewidth=2)plt.plot(x,y,color='blue',label='result line')plt.legend(loc='lower right')plt.show()绘出的结果图像如下:

    模型结果曲线当然,我们还可以通过判定系数来看一下我们的回归方程与数据拟合的效果好坏,这个在后续的文章中再说。

    展开全文
  • 是一个实验容器靠蒸汽供应热量,使其保持恒温,通过一段时间观测,得到下图表中这样一组数据:蒸汽-环境温度数据其中,自变量X表示容器周围空气单位时间的平均温度(℃),Y表示单位时间内消耗蒸汽量(L...

    上一篇文章讲了最小二乘算法的原理。这篇文章通过一个简单的例子来看如何通过Python实现最小乘法的线性回归模型的参数估计。

    王松桂老师《线性统计模型——线性回归与方差分析》一书中例3.1.3。

    说的是一个实验容器靠蒸汽供应热量,使其保持恒温,通过一段时间观测,得到下图表中的这样一组数据:

    fde3ee27b5b07bca73ace845f89216bb.png
    蒸汽-环境温度数据

    其中,自变量X表示容器周围空气单位时间的平均温度(℃),Y表示单位时间内消耗的蒸汽量(L),共观测了25个单位时间(表中序号一列)。

    那么,我们要怎样对这组数据进行线性回归分析呢?一般分三步:(1)画散点图,找模型;(2)进行回归模型的参数估计;(3)检验前面分析得到的经验模型是否合适。

    画散点图

    创建一个DataTemp的文件夹,在其中分别创建"data"、"demo"文件夹用于存放数据文件、Python程序文件。

    把前面图中的数据导入Excel中,命名为:“蒸汽供应.xlsx”,用来作为数据源。

    239ab518b69476ee907ef70227337318.png
    数据导入Excel后

    创建Python文件:”leastsquare.py“。在文件头加入utf-8编码的说明以支持中文字符,然后添加必要的注释。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """Created on Fri Mar 20 14:07:41 2020@author: gao"""

    import必要的第三方库。

    """第三方库"""
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy.optimize import leastsq
    import numpy as np

    使用下面的代码将Excel数据读入Python Pandas DataFrame中。

    """把excel中的数据读入datafram"""
    filePath = u'../data/蒸汽供应.xlsx' #含中文字符,前面加u表示用Unicode 格式进行编码
    data = pd.read_excel(filePath, index_col=u'序号')

    提取其中的Y、X列并绘制散点图

    Xi = data[u'X']
    Yi = data[u'Y']
    """画散点图"""
    plt.figure()
    plt.scatter(Xi, Yi, color='red', label='sample data',linewidth=2)
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.show()

    散点图结果如下:

    86a799698207ac11ca2b50be8758b5f7.png
    散点图

    从图中看出大致服从一个线性分布,所以我们采用一元线性回归模型来进行分析。

    回归模型的参数估计

    一元线性模型的一般公式为

    cdc5b4d2179c2f051372ee01f6ddc47d.png
    一元线性回归模型

    我们使用最小二乘法估算出α、β即可求出经验回归方程。

    13468e8a09ef1df9748d410964584d60.png
    经验模型

    Python中对一元线性模型的参数进行参数估计是很简单的,如下代码所示:

    def fun(p,x): #回归模型函数
    k,b = p
    return k*x+b

    def error(p,x,y): #误差
    return fun(p,x)-y

    p0 = np.array([1,3])
    para = leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi))

    k,b = para[0]

    上面代码的关键之处有三点:

    (1)定义模型函数、误差函数。其中误差函数error,实际上就是我们模型的估计值与实际的观察值之差,我们就是通过这个差值的最小二乘来对模型中的参数进行估计的。也就是说,前面的经验模型的参数取不同的值,那对于xi可以求出不同的yi,这个yi是我们估计值和实际的观测值进行求差就是估计误差,参数取值不同估计误差不同,我们要找到一组参数使得对于所有的观测值的误差的平方和最小。

    (2)调用scipy的leastsq函数时,需要有误差函数、初始参数作为输入,还需要把我们读到的观测数据作为参数传入leastsq函数,这是此函数的三个关键的输入参数。

    (3)leastsq的返回参数是多个,所以放到一个元组(tuple)中,返回tuple类型para的第一个元素para[0]是一个nupy.ndarray类型,存放的即是满足最小二乘规则的估计参数。

    经验模型的效果

    可以使用下面的代码打印经过最小二乘运算后的经验模型。

    """打印结果"""
    print('y='+str(round(k,2)) + 'x+' +str(round(b,2)))

    最后一步工作就是把我们的经验模型的线画到前面的散点图上,看一下模型的效果。

    """绘制结果曲线"""
    x=np.linspace(20,80,2)
    y=k*x+b

    """画散点图"""
    plt.figure()
    plt.scatter(Xi, Yi, color='red', label='sample data',linewidth=2)
    plt.plot(x,y,color='blue',label='result line')
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.show()

    绘出的结果图像如下:

    9edd104c115f6d9451eeb7e634533277.png
    模型结果曲线

    当然,我们还可以通过判定系数来看一下我们的回归方程与数据拟合的效果好坏,这个在后续的文章中再说。

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  • 是一个实验容器靠蒸汽供应热量,使其保持恒温,通过一段时间观测,得到下图表中这样一组数据:蒸汽-环境温度数据其中,自变量X表示容器周围空气单位时间的平均温度(℃),Y表示单位时间内消耗蒸汽量(L),共...

    上一篇文章讲了最小二乘算法的原理。这篇文章通过一个简单的例子来看如何通过Python实现最小乘法的线性回归模型的参数估计。

    王松桂老师《线性统计模型——线性回归与方差分析》一书中例3.1.3。

    说的是一个实验容器靠蒸汽供应热量,使其保持恒温,通过一段时间观测,得到下图表中的这样一组数据:蒸汽-环境温度数据

    其中,自变量X表示容器周围空气单位时间的平均温度(℃),Y表示单位时间内消耗的蒸汽量(L),共观测了25个单位时间(表中序号一列)。

    那么,我们要怎样对这组数据进行线性回归分析呢?一般分三步:(1)画散点图,找模型;(2)进行回归模型的参数估计;(3)检验前面分析得到的经验模型是否合适。

    画散点图

    创建一个DataTemp的文件夹,在其中分别创建"data"、"demo"文件夹用于存放数据文件、Python程序文件。

    把前面图中的数据导入Excel中,命名为:“蒸汽供应.xlsx”,用来作为数据源。数据导入Excel后

    创建Python文件:”leastsquare.py“。在文件头加入utf-8编码的说明以支持中文字符,然后添加必要的注释。

    # -*- coding: utf-8 -*-

    """Created on Fri Mar 20 14:07:41 2020@author: gao"""

    import必要的第三方库。

    """第三方库"""

    import pandas as pd

    import matplotlib.pyplot as plt

    from scipy.optimize import leastsq

    import numpy as np

    使用下面的代码将Excel数据读入Python Pandas DataFrame中。

    """把excel中的数据读入datafram"""

    filePath = u'../data/蒸汽供应.xlsx' #含中文字符,前面加u表示用Unicode 格式进行编码

    data = pd.read_excel(filePath, index_col=u'序号')

    提取其中的Y、X列并绘制散点图

    Xi = data[u'X']

    Yi = data[u'Y']

    """画散点图"""

    plt.figure()

    plt.scatter(Xi, Yi, color='red', label='sample data',linewidth=2)

    plt.legend(loc='lower right')

    plt.show()

    散点图结果如下:散点图

    从图中看出大致服从一个线性分布,所以我们采用一元线性回归模型来进行分析。

    回归模型的参数估计

    一元线性模型的一般公式为一元线性回归模型

    我们使用最小二乘法估算出α、β即可求出经验回归方程。经验模型

    Python中对一元线性模型的参数进行参数估计是很简单的,如下代码所示:

    def fun(p,x): #回归模型函数

    k,b = p

    return k*x+b

    def error(p,x,y): #误差

    return fun(p,x)-y

    p0 = np.array([1,3])

    para = leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi))

    k,b = para[0]

    上面代码的关键之处有三点:

    (1)定义模型函数、误差函数。其中误差函数error,实际上就是我们模型的估计值与实际的观察值之差,我们就是通过这个差值的最小二乘来对模型中的参数进行估计的。也就是说,前面的经验模型的参数取不同的值,那对于xi可以求出不同的yi,这个yi是我们估计值和实际的观测值进行求差就是估计误差,参数取值不同估计误差不同,我们要找到一组参数使得对于所有的观测值的误差的平方和最小。

    (2)调用scipy的leastsq函数时,需要有误差函数、初始参数作为输入,还需要把我们读到的观测数据作为参数传入leastsq函数,这是此函数的三个关键的输入参数。

    (3)leastsq的返回参数是多个,所以放到一个元组(tuple)中,返回tuple类型para的第一个元素para[0]是一个nupy.ndarray类型,存放的即是满足最小二乘规则的估计参数。

    经验模型的效果

    可以使用下面的代码打印经过最小二乘运算后的经验模型。

    """打印结果"""

    print('y='+str(round(k,2)) + 'x+' +str(round(b,2)))

    最后一步工作就是把我们的经验模型的线画到前面的散点图上,看一下模型的效果。

    """绘制结果曲线"""

    x=np.linspace(20,80,2)

    y=k*x+b

    """画散点图"""

    plt.figure()

    plt.scatter(Xi, Yi, color='red', label='sample data',linewidth=2)

    plt.plot(x,y,color='blue',label='result line')

    plt.legend(loc='lower right')

    plt.show()

    绘出的结果图像如下:模型结果曲线

    当然,我们还可以通过判定系数来看一下我们的回归方程与数据拟合的效果好坏,这个在后续的文章中再说。

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    2019-12-07 21:04:33
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  • 也是操作系统可以控制的最小单位,在数据科学中很多涉及大量计算、CPU密集型任务都可以通过多进程并行运算方式大幅度提升运算效率从而节省时间开销,而在Python中实现多进程有多种方式,本文就将针对其中较为...
  • 这个问题是《算法导论》上一个经典贪心算法问题——单处理器上具有期限和惩罚的单位时间任务调度问题,目标是使惩罚最小。输入:第一行一个数n,接下来第2行到第n+1行,第i行分别是d[i]和w[i],其中d[i]表示第i...
  • bit为最小的数据计量单位 即1bit仅能是一个二进制的数字1或者0 byte是比bit更大的数据单位 1byte=8bit 计算机有32位和64位之分,其中64表示计算机可以在同一时间计算64个比特位的数据 原码,反码,补码的概念和...
  • 进程与线程区别

    2016-10-31 22:44:14
    3.从内核观点看,进程目的就是担当分配系统资源(CPU时间、内存等)基本单位。  4.每个进程都是一个独立运行单位,拥有各自权利和责任。其中,各个进程都运行在独立虚拟地址空间,
  • 认识Java中线程

    千次阅读 2018-08-18 18:22:51
    前言:最近在看Java中并发,做了笔记,但是还是觉得记录一下比较好。加深理解,这个模块可能有很多篇...进程是操作系统进行资源分配的最小单位其中资源包括:CPU、内存空间、磁盘IO等,同一进程中多条线程共...
  • 线程与进程区别

    2016-10-29 18:45:26
    3.从内核观点看,进程目的就是担当分配系统资源(CPU时间、内存等)基本单位。 4.每个进程都是一个独立运行单位,拥有各自权利和责任。其中,各个进程都运行在独立虚拟地址空间,因此,即使一个进程...
  • 线程调度和创建

    2018-05-05 11:45:50
    进程——应用程序执行实例线程——进程中执行运算的最小单位多线程——一个进程中使用多个线程来完成不同工作,多线程是交替占用内存资源,而并非是并行执行内存将运行空间划分为若干份时间片,每个线程可占用...
  • 线程被称为轻量级进程,是程序执行的最小单位,它是指在程序执行过程中,能够执行代码一个执行单位。每个程序程序都至少有一个线程,也即是程序本身。2.线程状态Java语言定义了5种线程状态,在任意一个时间点,一...
  • 线程创建方式

    2020-09-01 18:34:05
    其实Thread类实质也是实现了Runnable接口重写了其中的Run方法(该线程代码区域)main方法就是一个线程,线程是组成进程的最小单位,当你启动一个Java程序(进程),该程序就是你当前使用IDE一个线程,在main...
  • 这是一些讲民主海盗(当然是他们自己特有民主),他们习惯是按下面方式进行分配:最厉害一名海盗提出了分配方案,但分配的最小单位是1块金子,然后所有海盗(包括提出方案者本人)就此方案进行表决。...
  • 进程、轻量级进程和线程一些点

    千次阅读 2012-01-09 15:57:30
    进程是资源管理的最小单位,线程是程序执行的最小单位。在操作系统设计上,从进程演化出线程,最主要目的就是更好支持SMP以及减小(进程/线程)上下文切换开销。 最初进程定义都包含程序、资源及其执行三...

空空如也

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其中最小的时间单位是