银行家算法Python实现代码

用python实现银行家算法

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)

linux多线程模拟银行家算法

题外话: 这应该是最近有点难度的作业了,起码比之前的理发师,读写,哲学家问题要难. 但是做好程序的结构,自顶向下,就还是不难的. 银行家算法简介: 代码: init() 初始化 reset() 资源回收 Banker() 银行家算法 safe() 安全性算法效果图: 遇到的问题: 主要问题是一开始用sem_t声明mutex,结果不能pthread_cond_wait(&cond, &mutex);看来必须

python模拟银行家算法

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

小姐姐带你一起学：如何用Python实现7种机器学习算法（附代码）

小姐姐带你一起学:如何用Python实现7种机器学习算法(附代码) Python 被称为是最接近 AI 的语言.最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记,并附有完整代码.所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库.这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解,但并不是提供最有效的实现. 小姐姐她是德国波恩大学计算机科学专业的研究生,主要关注机器学习和神经网络. 七种算法包括: 线性回归

多任务-python实现-死锁，银行家算法（2.1.5）

@ 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

操作系统，银行家算法模拟实现（Windows 环境 C++）

计算机操作系统课设需要,写了两个下午的银行家算法(陷在bug里出不来耽误了很多时间),参考计算机操作系统(汤子瀛) 实现过程中不涉及难度较大的算法,仅根据银行家算法的思想和步骤进行实现.以下为详细步骤: 定义: max1[ ][ ] : 最大需求矩阵,max1[i][j]为第i条进程的第j项资源的最大需求数目: allocation[ ][ ] : 分配矩阵,allocation[i][j]为第i条进程已分得的第j项资源的数目: need[ ][ ] : 需求矩阵,need[i][j]为

银行家算法C++程序

此程序在Windows10 CodeBlocks17.12环境下测试运行,其他编程环境未经测试! 作业需求↓↓↓↓↓↓ 运行效果图如下 (codeblocks下载地址http://www.codeblocks.org/downloads/binaries) C++代码 #include<iostream> #include<string> #include<stdlib.h> using namespace std; int **all,**ma,*work,**

kmp算法python实现

kmp算法python实现 kmp算法 kmp算法用于字符串的模式匹配,也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置比如abababc那么bab在其位置1处,bc在其位置5处我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配,但那样的时间复杂度会是O(m*n)kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n) 基本原理举个例子:发现x与c不同后,进行移动a与x不同,再次移动此时比较到了c与y, 于是下一步移动成了下面这样这一次的移动与前两次的移动不同,之前每次比较到上面长字符串的字符位置后

Python实现代码统计工具——终极加速篇

Python实现代码统计工具--终极加速篇声明本文对于先前系列文章中实现的C/Python代码统计工具(CPLineCounter),通过C扩展接口重写核心算法加以优化,并与网上常见的统计工具做对比.实测表明,CPLineCounter在统计精度和性能方面均优于其他同类统计工具.以千万行代码为例评测性能,CPLineCounter在Cpython和Pypy环境下运行时,比国外统计工具cloc1.64分别快14.5倍和29倍,比国内SourceCounter3.4分别快1.8倍和3.6倍. 运

C程序模拟实现银行家算法

C程序模拟实现银行家算法上周又做操作系统实验,题目是用程序模拟实现银行家算法,写了半天还真有点晕,主要是因为想尽可能符合课本上的描述,所以写出来的程序就比较恶心了,好了,银行家算法就不多说了,不了解的可以先看一下百度百科上的描述,分段上代码吧.完整代码包下载地址:http://files.cnblogs.com/pianoid/Banker.rar 首先要定义一些结构体,为了符合课本描述,我只定义了一个结构体: typedef struct { int A; int B; int C; }RE

【Python】《大话设计模式》Python版代码实现

<大话设计模式>Python版代码实现上一周把<大话设计模式>看完了,对面向对象技术有了新的理解,对于一个在C下写代码比较多.偶尔会用到一些脚本语言写脚本的人来说,很是开阔眼界.<大话设计模式>的代码使用C#写成的,而在本人接触到的面向对象语言中,只对C++和Python还算了解,为了加深对各个模式的理解,我在网上下载了一个C++版的源代码,并根据自己的理解边读这本书边动手实践C++源代码,同时将其改写成了Python代码,算是一箭三雕吧. 由于这些代码的目的是展示各

一个简单的语义分析算法：单步算法——Python实现

以前曾经有一个人教会我一件事要学会相信一些看似不可能的事当你真的相信的时候或许没有什么事情是不可能的 ——<秦时明月•与子同归> 在编译原理的众多书籍中,陈述了很多生成语法树的经典算法,它们大多是基于递归的方式进行工作的.在本文中,将与大家分享一种基于迭代方式的.易于理解的语法树生成算法,由于其一次成功迭代仅生成一个语法“树枝”的处理特点,可称之为单步算法. 我们将通过对中缀表达式的语法树生成实验进行算法细节的初步阐述与验证. 第一阶段:简单模型我们第一阶段的中缀表达式语法规定

银行家算法之JavaScript实现

上学期有个课程叫做操作系统,期末的时候这课程还有个课程设计,其中有个题目叫做银行家算法. 什么是银行家算法我就不解释了! 看着同学们的设计,大同小异甚至前篇一律. 清一色的控制台程序,清一色的蛋疼输入,甚至提示都是式样的! 然后我的看的淡定了,于是.... 银行家算法的JavaScript版出现了... 借助html和css表现,javascript实现逻辑功能代码如下: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional/

KMP算法-Python版

KMP算法-Python版传统法: 从左到右一个个匹配,如果这个过程中有某个字符不匹配,就跳回去,将模式串向右移动一位.这有什么难的? 我们可以这样初始化: 之后我们只需要比较i指针指向的字符和j指针指向的字符是否一致.如果一致就都向后移动,如果不一致,如下图: A和E不相等,那就把i指针移回第1位(假设下标从0开始),j移动到模式串的第0位,然后又重新开始这个步骤: 因为主串匹配失败的位置前面除了第一个A之外再也没有A了,我们为什么能知道

《大话设计模式》Python版代码实现

上一周把<大话设计模式>看完了,对面向对象技术有了新的理解,对于一个在C下写代码比较多.偶尔会用到一些脚本语言写脚本的人来说,很是开阔眼界.<大话设计模式>的代码使用C#写成的,而在本人接触到的面向对象语言中,只对C++和Python还算了解,为了加深对各个模式的理解,我在网上下载了一个C++版的源代码,并根据自己的理解边读这本书边动手实践C++源代码,同时将其改写成了Python代码,算是一箭三雕吧. 由于这些代码的目的是展示各个设计模式而非完成一个具体的复杂任务,基于C++版本

操作系统——银行家算法（Banker's Algorithm）

之前写过一篇关于死锁和银行家算法的详细描述的博客https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/11598647.html 写这篇博客的目的,主要是详细讲解一下银行家算法以及代码的实现 Dijkstra在1965年提出的银行家算法是著名的死锁避免算法,这个用于一个银行家给多个顾客贷款的算法可以直接用于操作系统给进程分配资源,这时只要把银行家换成操作系统,把顾客换成进程,把资金换成资源,把银行家决定是否放贷时所用的判断过程(即判断顾客是否有信誉和偿还能力)换成操作系统决定是否分

压缩感知重构算法之IRLS算法python实现

压缩感知重构算法之OMP算法python实现压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现压缩感知重构算法之SP算法python实现压缩感知重构算法之IHT算法python实现压缩感知重构算法之OLS算法python实现压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 IRLS(iteratively reweighted least squares)算法 (本文给出的代码未进行优化,只是为了说明算法流程 ,所以运行速度不是很快) IRLS(iteratively reweighte

压缩感知重构算法之OLS算法python实现

压缩感知重构算法之OMP算法python实现压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现压缩感知重构算法之SP算法python实现压缩感知重构算法之IHT算法python实现压缩感知重构算法之OLS算法python实现压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 Orthogonal Least Squares (OLS)算法流程实验要利用python实现,电脑必须安装以下程序 python (本文用的python版本为3.5.1) numpy python包(本文用的版本

压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现

压缩感知重构算法之OMP算法python实现压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现压缩感知重构算法之SP算法python实现压缩感知重构算法之IHT算法python实现压缩感知重构算法之OLS算法python实现压缩感知重构算法之IRLS算法python实现算法流程算法分析 python代码要利用python实现,电脑必须安装以下程序 python (本文用的python版本为3.5.1) numpy python包(本文用的版本为1.10.4) scipy pyth

压缩感知重构算法之IHT算法python实现

压缩感知重构算法之OMP算法python实现压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现压缩感知重构算法之SP算法python实现压缩感知重构算法之IHT算法python实现压缩感知重构算法之OLS算法python实现压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 IHT(iterative hard thresholding )算法是压缩感知中一种非常重要的贪婪算法,它具有算法简单的有点,且易于实现,在实际中应用较多.本文给出了IHT算法的python和matlab代码(本文给

巴特西