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それで、ラウンドロビンスケジューリングの平均時間を取得する方法のコードまたは数式を作成する方法について、ちょっと迷っています。ここでラウンドロビンの私のコードです。誰かヒントを教えてください。コードを改善するには？平均待ち時間を取得する方法は？

ラウンド ロビン シーケンス 111*2*3*11*4444 の場合、* はコンテキスト スイッチングで、数字はさまざまなプロセスです。これらのプロセスのどれが短い I/O バーストを持っているかを判断する方法を誰かに説明してもらえますか? バーストが最も短いプロセス 2 と 3 だと思います。また、確認してください... I/O バーストは CPU バーストより短いバーストです。私は何日もグーグルで検索しましたが、まだ答えが見つからないか、見つけたかもしれませんが、資料を理解していなかったので見つけられませんでした. ご意見をお寄せいただきありがとうございます。

複数の静的データ ストリームが指定されている場合に、最適なスケジューリング ポリシーを見つけようとしています。例えば、

ここで、"1" は 1 サイクルで処理される有効なデータを意味し、"-" は 1 サイクルのストールを意味します。ディスパッチャーは、各サイクルで 1 つのストリームからの有効なデータのみを処理できます。1 つのストリームがストールした場合、ディスパッチャは、有効なデータが待機している別のストリームにいつでも切り替えることができます。または、ディスパッチャは、他のスケジューリング ポリシーを使用してストリームの切り替えを決定できます。

たとえば、厳密なラウンド ロビン ポリシー (現在選択されているストリームが停止または null であっても、ストリーム 0 1 2 の順序に従う) を以下に示します。

この場合、ディスパッチャはすべてのデータを処理するのに 29 サイクルかかります。貪欲なポリシーを使用すると、合計 26 サイクルを達成できます。(「x」は待機またはアイドルを意味します。)

目標が最高のパフォーマンス (合計サイクル数の最小化) である場合、ディスパッチャーに最適なポリシーを導き出す方法は? より一般的なケースで利用できる理論的証拠はありますか?

以下は、この問題の一般的な説明です。

N 個のデータ ポイント ストリーム (0 から N-1) があり、各データ ポイント ストリーム (Di) には独自の静的データ ポイント パターン (「有効、有効、有効...ストール、ストール、...」など) があるとします。 , すなわち, "valid" ポイントと "stall" ポイントのインターリーブされたシーケンス. "valid" の数は Vi であり, "stall" の数は Si である. 各ストリーム内の時間的順序は固定されている.) 特定の制約はありません. N、Vi、Si の値、および各データ ストリームのデータ パターンも、スケジューリング中に固定されます。つまり、複数または単一のデータ ストリームが存在する可能性があり、データ ストリームの構成と長さは制限されません。

ディスパッチャに関しては、1 つのサイクルで 1 つのストリームから 1 つのデータ ポイントしか処理できません。ストリーム Di が停止すると、ディスパッチャは他のストリームを選択して移動できます。また、ディスパッチャが他のストリームを処理している場合、ストリーム Di の停止時間を非表示にすることができます。ストリーム Di のストールが完了すると、再び選択できるようになります。サイクル内ですべてのストリームがストール状態にある場合、このサイクルではデータを処理できず、NOP がディスパッチャのタイム ラインでこのサイクルを占有します。

ここでの唯一の目標は、ディスパッチャーの合計処理時間を最小にする (つまり、最高のパフォーマンスを実現する) ことです。ここには、ストリーム間の公平性など、他の要件はありません。

直観的には、上記の数値例のように、貪欲なポリシーが最適な場合があると思います。しかし、このポリシーがすべての状況で最適かどうかはわかりません。理論的に証明できるのだろうか？または、最適なスケジューリング ポリシーを見つけるプロセスを支援できる体系的な方法はありますか?

key を回避しながら、このハッシュのすべての配列要素をラウンドロビンする方法について誰か提案がありますhelloか?

等...

シナリオ：

3 つの要素を持つリストの場合:

何度でも循環アクセスできます。

また、各要素のアクセス回数を記録する追加のカウント機能があります。

たとえば、7 回アクセスすると、次のように返されます。

そして、各要素のアクセス数を次のようにします。

フィルタリングする必要がある要素リストを呼び出し元が指定できるようにする別の追加関数を追加します。例として 7 回のアクセスを引き続き使用し、フィルタリングします[C]。

そして、その後の呼び出しでgetNextOne()は、アクセス数が少ないものを常にフェッチする必要があります。負荷分散されたアクセス カウントの実装をシミュレートします。したがって、2 番目の呼び出し元が 10 回アクセスしようとすると、次のように返されます。

それぞれが値を持つサブリストのリストをどのように均等に配布しますか?

次のリストを 3 つのリストに分けて配布したいと思います。

すべての値の合計は 304 なので、3 つのリストを合計すると約 101.3 になります。

これは何らかの形で生み出したい結果です。

これは私がこれまでに解決したソリューションですが、高速化するにはいくつかの作業が必要です。

複数のファイルで複数の JSON オブジェクトを繰り返し処理しています。このような JSON オブジェクトからいくつかのパラメーターを使用して Twitter API 呼び出しを行います。

ただし、Twitter API には制限があり、15 分間で 180 回を超える呼び出しはできません。

apiAPI 呼び出しはライブラリを使用して実行されます。呼び出しを行うオブジェクトを呼び出しましょう。

sleep1 つあれば、制限に達するたびに を使用し、待機後に続行します。ただし、さまざまな Twitter アプリに複数のapiオブジェクトを使用できるため、それらに call ステートメントを割り当て、必要に応じて待機させたいと思いますが、必要でapiない場合や実行全体を停止したりしたくありません。

私が持っているとしましょう：

これは、反復して API 呼び出しのポイントに到達するコードです。

タスクをループおよびラウンドロビンでスレッド化するにはどうすればよいapiですか?