操作系统——银行家算法 python实现
文章目录
- 一、实现内容
- 二、流程图
- 三、实现思路
- 四、完整代码及输出
一、实现内容
死锁会引起计算机工作僵死，因此操作系统中必须防止。本实验的目的在于让学生独立的使用高级语言编写和调试一个系统动态分配资源的简单模拟程序，了解死锁产生的条件和原因，并采用银行家算法有效地防止死锁的发生，以加深对课堂上所讲授的知识的理解。
设计有n个进程共享m个系统资源的系统，进程可动态的申请和释放资源，系统按各进程的申请动态的分配资源。
系统能显示各个进程申请和释放资源，以及系统动态分配资源的过程，便于用户观察和分析；
参考书籍：计算机操作系统第四版 汤小丹 梁红兵等编著
实现样例P113 4.0银行家算法之例
二、流程图
数据结构：
- 可利用资源向量Available ，它是一个含有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的数目，其初始值是系统中所配置的该类全部可用资源数目。其数值随该类资源的分配和回收而动态地改变。如果Available（j）=k，表是系统中现有Rj类资源k个。
- 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，表示进程i需要Rj类资源的最大数目为k。
- 分配矩阵Allocation，这是一个n×m的矩阵，它定义了系统中的每类资源当前一分配到每一个进程的资源数。如果Allocation（i，j）=k，表示进程i当前已经分到Rj类资源的数目为k。Allocation i表示进程i的分配向量，有矩阵Allocation的第i行构成。
- 需求矩阵Need，这是一个n×m的矩阵，用以表示每个进程还需要的各类资源的数目。如果Need（i，j）=k，表示进程i还需要Rj类资源k个，才能完成其任务。Need i表示进程i的需求向量，由矩阵Need的第i行构成。
上述三个矩阵间存在关系：Need（i，j）=Max（i，j）-Allocation（i，j）；
三、实现思路
（1）如何表示进程的max、need？
本来我是想像书本上那样去分别创建3个矩阵来代表Max、Allocation、Need来对进程操作的，但是写完以后我发现，在表示finish的状态时，还是表示的某一特定进程，而且我之前的实验也都是创建进程类，作业类来对他们进行操作，所以这里我依然写完以后还是重新写了一下，还是用进程类来表示。一个pcb内的类属性有Max、Allocation、Need、finish等等。
因为这里采用随机数据就不太好验证中间有没有问题，所以我直接按照书本P113银行家算法之例的数据来操作，并且按照书本的上的图来显示效果。
先来展示一下初始化好的内容，显示效果如下
（2）银行家+安全性算法如何展示出动态分配资源的过程？
一开始其实我不明白这个算法究竟怎么展示过程，但是仔细看了一下书。算法的目的是求安全序列，而除了安全序列，还有就是当以初始化的其中一个进程，在T0时改变了他的请求向量之后，安全序列还是什么。这就是实验要求里动态展示的另一个意思了。但是这个改变其中一个进程的请求向量，其实就是改变Allocation和Need，Allocation加上Requests，Need减去Requests。
而整个程序的流程就是，先根据初始化的数据，检查T0时刻的安全性和安全序列。然后开始像书本上那样，依次让Pi请求资源，可能出现的情况就是:
- 能够找到安全序列，可以为Pi分配资源
- 请求的资源超过了可用资源，让Pi等待
- Pi请求的资源小于可用资源，假定分配资源，但是当前可用资源不满足后序进程的需求，此时系统就不分配资源了。
（3）安全序列不唯一
当我在实现书本上例子时，得出的结果和书上的不一样，书上在T0时刻的安全序列是{P1,P3,P4,P2,P0}，但是我得出的是1、2、3、0、2 但是仔细看这个例子，发现我也是对的，因为我遍历序列的时候是从前向后遍历，而书本上是按照都满足要求时，谁需要的资源最小，谁排在前面，所以说安全序列不唯一。
四、完整代码及输出
因为每次都输入向量太麻烦了，所以书本这个例子我直接保存在代码里了，象征性的写一下输入进程数和资源数量，输入5个进程和3种资源
"""
设计有n个进程共享m个系统资源的系统，进程可动态的申请和释放资源，系统按各进程的申请动态的分配资源。
系统能显示各个进程申请和释放资源，以及系统动态分配资源的过程，便于用户观察和分析；
要输入3种资源，5个进程
"""
import copy
import numpy as np
class pcb:
def __init__(self,m):
self.id = 0
self.finish = False #是否符合安全性，true表示符合安全性，false表示否
self.Need = np.zeros([m],dtype=np.int) #最大需求
self.Allocation = np.zeros([m],dtype=np.int) #已分配资源
#self.Need = self.Max-self.Allocation #还需要的资源
def out_init(self): #显示最初的顺序 max、allocation、need、available
Max = self.Need+self.Allocation
if self.id == 0:
print(("进程%d" + '\t' + str(Max) + '\t' + " " + str(self.Allocation) + '\t' + " " + str(
self.Need)+'\t') % self.id,end='')
else:
print(("进程%d"+'\t'+str(Max)+'\t'+" "+str(self.Allocation)+'\t'+" "+str(self.Need))%self.id)
def init(pcblist,n,m):
#直接采用书本上的P113的银行家算法的例子数据来
for i in range(n):
pcblist.append(pcb(m))
pcblist[0].id = 0
pcblist[0].Need = np.array([7, 4, 3], dtype=int)
pcblist[0].Allocation = np.array([0, 1, 0], dtype=int)
pcblist[1].id = 1
pcblist[1].Need = np.array([1, 2, 2], dtype=int)
pcblist[1].Allocation = np.array([2, 0, 0], dtype=int)
pcblist[2].id = 2
pcblist[2].Need = np.array([6, 0, 0], dtype=int)
pcblist[2].Allocation = np.array([3, 0, 2], dtype=int)
pcblist[3].id = 3
pcblist[3].Need = np.array([0, 1, 1], dtype=int)
pcblist[3].Allocation = np.array([2, 1, 1], dtype=int)
pcblist[4].id = 4
pcblist[4].Need = np.array([4, 3, 1], dtype=int)
pcblist[4].Allocation = np.array([0, 0, 2], dtype=int)
Available = np.array([3,3,2],dtype=np.int)
#显示初始化时的数据情况，按照课本那样显示
print(" T0时刻进程和资源分配情况")
print(" "+ '\t' +" Max"+'\t'+" Allocation"+'\t'+"Need"+'\t'+ "Available")
for i in range(n):
pcblist[i].out_init()
if i == 0:
print(str(Available))
def compare(a,b): #1表示a小于等于b，0是a大于b
flag_all = 1
flag_temp = 0
for i in range(len(a)) :
if a[i] != 0:
flag_temp = 1
# if flag_temp == 0:
# print("request全0")
for i in range(len(a)):
if a[i]>b[i]:
flag_all = 0
return flag_all
def judge_full_true(pcblist): #判断序列是不是状态都是True，都是1，不都是就是0
flag = 1
for i in pcblist:
if i.finish == False:
flag = 0
return flag
def aqx(pcblist,work,id): #安全性判断
work_1 = copy.deepcopy(work)
safe_list = []
while True:
flag = 0
for i in range(len(pcblist)):
if pcblist[i].finish == False and compare(pcblist[i].Need,work)==1:
work += pcblist[i].Allocation
pcblist[i].finish = True
safe_list.append(pcblist[i])
flag = 1
continue
if judge_full_true(pcblist) == 1 :
if id == 0:
print("T0时刻系统安全,安全序列为：",end="")
else:
print(("P%d申请资源时系统安全序列为：")%id,end='')
for i in safe_list:
print("P"+str(i.id),end=' ')
print('')
if id == 0:
print(" T0时刻进程安全序列")
else:
print(" P%d申请资源时的安全检查"%id)
print(" " + '\t' + " Max" + '\t' + " Need" + '\t' + "Allocation" + '\t' + " Work+Allocation"+'\t'+"Finish")
for i in safe_list:
print("进程"+str(i.id)+'\t'+str(work_1)+'\t'+" "+str(i.Need)+'\t'+" "+str(i.Allocation)+'\t'+" "+str(work_1+i.Allocation)+'\t'+" "+str(i.finish))
work_1 += i.Allocation
return id
if flag == 0 :
print("此系统不安全！")
return -1
def yhj(pcbList): #银行家算法
Available1 = np.array([3, 3, 2], dtype=np.int)
m = len(pcbList[0].Need)
now_list = [] #安全序列
count = 0 #时间T
while True:
id = 0
Available = copy.deepcopy(Available1)
pcblist = copy.deepcopy(pcbList)
request1 = np.array([0,0,0], dtype=np.int)
if count > 0 :
flag_r = int(input("是否更改某一个进程的请求向量(0：不改变 1：改变)"))
if flag_r == 1 :
id = int(input("请输入你要改变的进程序号(0开始)"))
print("请输入他的请求向量")
while True :
request1 = np.array(input().split(), dtype=np.int)
if compare(request1, pcbList[id].Need) == 0 :
print("输入的请求向量超过了宣布的最大值，无效！请重新输入")
elif compare(request1, Available) == 0 :
print("输入的请求资源大于可用资源，请进程%d等待并重新输入"%id)
else :
break
# pcblist[id].Allocation += request
# pcblist[id].Need -= request
for i in range(len(pcblist)):
if id == i and count>0:
request = copy.deepcopy(request1)
else:
request = pcblist[i].Need
if compare(request,Available) == 1 :
#print("当前是进程%d"%pcblist[i].id)
Available -= request
pcblist[i].Allocation += request
pcblist[i].Need -= request
work =Available
return_aqx = aqx(pcblist,work,id )
if return_aqx != -1 :
count +=1
if count >1 :
pcbList[i].finish = True
pcbList[i].Allocation += request
pcbList[i].Need -= request
Available1 -= request
break
# flag_r = int(input("是否更改某一个进程的请求向量(0：不改变 1：改变)"))
# if flag_r == 1 :
# id = int(input("请输入你要改变的进程序号(0开始)"))
# print("请输入他的请求向量")
# while True:
# request = np.array(input().split(), dtype=np.int)
# if compare(request,pcblist[id].Need) == 0:
# print("输入的请求向量超过了宣布的最大值，无效！请重新输入")
# else:
# break
# pcblist[id].Allocation += request
# pcblist[id].Need -= request
# else :
# request = pcblist[0].Need
def main():
n = int(input("请输入进程数："))
m = int(input("请输入资源种类的数量："))
pcblist = []
Available = np.zeros([m], dtype=np.int) # 可利用资源向量，索引代表种类，值代表可用数量
# Max = np.zeros([n, m], dtype=np.int) # 最大需求矩阵，M[i,j]=k代表进程i需要最大k个j类资源
# Allocation = np.zeros([n, m], dtype=np.int) # 分配矩阵，A[i,j]=k表示进程i已分配到k个j类资源
# #Need = np.zeros([n, m], dtype=np.int) # 需求矩阵，N[i,j]=k表示进程i还需要k个j类资源
# # Need[i,j] = Max[i,j]-Allocation[i,j]
# print("请输入可使用资源向量Available:")
# Available[:] = np.array(input().split(),dtype=np.int)
# print("请输入进程的最大需求矩阵：")
# for i in range(n):
# Max[i][:] = np.array(input().split(),dtype=np.int)
# Need = Max.copy()
# Allocation = Max-Need
init(pcblist,n,m)
yhj(pcblist)
if __name__ == "__main__":
main()
输出
