点进去没用的系统算法

Ⅰ 操作系统是算法吗

操作系统不是算法。算法的定义是有规范的输入，在一定有限时间内获得所要求的输出的指令的集合。从定义看它与操作系统是两个概念，当然具体到操作系统本身来说是由很多不同的算法来执行，比如说磁盘调度算法、进程调度算法等等。
操作系统（Operating System，简称OS）是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序，是直接运行在“裸机”上的最基本的系统软件，任何其他软件都必须在操作系统的支持下才能运行。
操作系统是用户和计算机的接口，同时也是计算机硬件和其他软件的接口。操作系统的功能包括管理计算机系统的硬件、软件及数据资源，控制程序运行，改善人机界面，为其它应用软件提供支持，让计算机系统所有资源最大限度地发挥作用，提供各种形式的用户界面，使用户有一个好的工作环境，为其它软件的开发提供必要的服务和相应的接口等。实际上，用户是不用接触操作系统的，操作系统管理着计算机硬件资源，同时按照应用程序的资源请求，分配资源，如：划分CPU时间，内存空间的开辟，调用打印机等。

Ⅱ 人脸识别考勤系统一般用什么算法

Ⅲ 与操作系统有关的一些经典算法

哦 ,kmp算法就是一种经典算法.KMP算法
一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth与V.R.Pratt和J.H.Morris同时发现，因此人们称它为克努特——莫里斯——普拉特操作（简称KMP算法）。
完全掌握KMP算法思想
学过数据结构的人，都对KMP算法印象颇深。尤其是新手，更是难以理解其涵义，搞得一头雾水。今天我们就来面对它，不将它彻底搞懂，誓不罢休。
如今，大伙基本上都用严蔚敏老师的书，那我就以此来讲解KMP算法。(小弟正在备战考研，为了节省时间，很多课本上的话我都在此省略了，以后一定补上。)
严老的《数据结构》79页讲了基本的匹配方法，这是基础。
80页在讲KMP算法的开始先举了个例子，让我们对KMP的基本思想有了最初的认识。目的在于指出“由此，在整个匹配的过程中，i指针没有回溯，”。
我们继续往下看：
现在讨论一般情况。
假设 主串：s: ‘s(1) s(2) s(3) ……s(n)’ ; 模式串 ：p: ‘p(1) p(2) p(3)…..p(m)’
现在我们假设 主串第i个字符与模式串的第j(j<=m)个字符‘失配’后，主串第i个字符与模式串的第k(k<j)个字符继续比较
此时，s(i)≠p(j), 有
主串： S(1)…… s(i-j+1)…… s(i-1) s(i) ………….
|| (相配) || ≠(失配)
匹配串： P(1) ……. p(j-1) p(j)
由此，我们得到关系式
‘p(1) p(2) p(3)…..p(j-1)’ = ’ s(i-j+1)……s(i-1)’
由于s(i)≠p(j)，接下来s(i)将与p(k)继续比较，则模式串中的前(k-1)个字符的子串必须满足下列关系式，并且不可能存在 k’>k 满足下列关系式：(k<j),
‘p(1) p(2) p(3)…..p(k-1)’ = ’ s(i-k+1)s(i-k+2)……s(i-1)’
即：
主串： S(1)……s(i-k +1) s(i-k +2) ……s(i-1) s(i) ………….
|| (相配) || || ?(有待比较)
匹配串： P(1) p(2) …… p(k-1) p(k)
现在我们把前面总结的关系综合一下
有：
S(1)…s(i-j +1)… s(i-k +1) s(i-k +2) …… s(i-1) s(i) ……
|| (相配) || || || ≠(失配)
P(1) ……p(j-k+1) p(j-k+2) ….... p(j-1) p(j)
|| (相配) || || ?(有待比较)
P(1) p(2) ……. p(k-1) p(k)
由上，我们得到关系：
‘p(1) p(2) p(3)…..p(k-1)’ = ’ s(j-k+1)s(j-k+2)……s(j-1)’
接下来看“反之，若模式串中存在满足式(4-4)。。。。。。。”这一段。看完这一段，如果下面的看不懂就不要看了。直接去看那个next函数的源程序。(伪代码)
K 是和next有关系的，不过在最初看的时候，你不要太追究k到底是多少，至于next值是怎么求出来的，我教你怎么学会。
你照着源程序，看着那个例子慢慢的推出它来。看看你做的是不是和课本上正确的next值一样。
然后找几道练习题好好练练，一定要做熟练了。现在你的脑子里已经有那个next算法的初步思想了，再回去看它是怎么推出来的，如果还看不懂，就继续做练习，做完练习再看。相信自己！！！
附：
KMP算法查找串S中含串P的个数count
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <vector>
using namespace std;
inline void NEXT(const string& T,vector<int>& next)
{
//按模式串生成vector,next(T.size())
next[0]=-1;
for(int i=1;i<T.size();i++ ){
int j=next[i-1];
while(T!=T[j+1]&& j>=0 )
j=next[j] ; //递推计算
if(T==T[j+1])next=j+1;
else next=0; //
}
}
inline string::size_type COUNT_KMP(const string& S,
const string& T)
{
//利用模式串T的next函数求T在主串S中的个数count的KMP算法
//其中T非空，
vector<int> next(T.size());
NEXT(T,next);
string::size_type index,count=0;
for(index=0;index<S.size();++index){
int pos=0;
string::size_type iter=index;
while(pos<T.size() && iter<S.size()){
if(S[iter]==T[pos]){
++iter;++pos;
}
else{
if(pos==0)++iter;
else pos=next[pos-1]+1;
}
}//while end
if(pos==T.size()&&(iter-index)==T.size())++count;
} //for end
return count;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
string S="";
string T="ab";
string::size_type count=COUNT_KMP(S,T);
cout<<count<<endl;
system("PAUSE");
return 0;
}
补上个Pascal的KMP算法源码
PROGRAM Impl_KMP;
USES
CRT;
CONST
MAX_STRLEN = 255;
VAR
next : array [ 1 .. MAX_STRLEN ] of integer;
str_s, str_t : string;
int_i : integer;
Procere get_nexst( t : string );
Var
j, k : integer;
Begin
j := 1; k := 0;
while j < Length(t) do
begin
if ( k = 0 ) or ( t[j] = t[k] ) then
begin
j := j + 1; k := k + 1;
next[j] := k;
end
else k := next[k];
end;
End;
Function index( s : string; t : string ) : integer;
Var
i, j : integer;
Begin
get_next(t);
index := 0;
i := 1; j := 1;
while ( i <= Length(s) ) and ( j <= Length(t) ) do
begin
if ( j = 0 ) or ( s = t[j] ) then
begin
i := i + 1; j := j + 1;
end
else j := next[j];
if j > Length(t) then index := i - Length(t);
end;
End;
BEGIN
ClrScr;
Write(s = );
Readln(str_s);
Write(t = );
Readln(str_t);
int_i := index( str_s, str_t );
if int_i <> 0 then
begin
Writeln( Found , str_t, in , str_s, at , int_i, . );
end
else
Writeln( Cannot find , str_t, in , str_s, . );
END.
index函数用于模式匹配，t是模式串，s是原串。返回模式串的位置，找不到则返回0

Ⅳ 深度优先搜索的系统算法

所有的搜索算法从其最终的算法实现上来看，都可以划分成两个部分──控制结构和产生系统。正如前面所说的，搜索算法简而言之就是穷举所有可能情况并找到合适的答案，所以最基本的问题就是罗列出所有可能的情况，这其实就是一种产生式系统。
我们将所要解答的问题划分成若干个阶段或者步骤，当一个阶段计算完毕，下面往往有多种可选选择，所有的选择共同组成了问题的解空间，对搜索算法而言，将所有的阶段或步骤画出来就类似是树的结构（如图）。
从根开始计算，到找到位于某个节点的解，回溯法（深度优先搜索）作为最基本的搜索算法，其采用了一种“一只向下走，走不通就掉头”的思想（体会“回溯”二字），相当于采用了先根遍历的方法来构造搜索树。
上面的话可能难于理解，没关系，我们通过基本框架和例子来阐述这个算法，你会发现其中的原理非常简单自然。

Ⅳ 操作系统模拟电梯调度算法C语言程序

多级反馈队列调度算法 多级反馈队列调度算法是一种CPU处理机调度算法，UNIX操作系统采取的便是这种调度算法。 多级反馈队列调度算法即能使高优先级的作业得到响应又能使短作业(进程)迅速完成。（对比一下FCFS与高优先响应比调度算法的缺陷）。 多级(假设为N级)反馈队列调度算法可以如下原理： 1、设有N个队列（Q1,Q2....QN），其中各个队列对于处理机的优先级是不一样的，也就是说位于各个队列中的作业(进程)的优先级也是不一样的。一般来说，优先级Priority(Q1) > Priority(Q2) > ... > Priority(QN)。怎么讲，位于Q1中的任何一个作业(进程)都要比Q2中的任何一个作业(进程)相对于CPU的优先级要高（也就是说，Q1中的作业一定要比Q2中的作业先被处理机调度），依次类推其它的队列。 2、对于某个特定的队列来说，里面是遵循时间片轮转法。也就是说，位于队列Q2中有N个作业，它们的运行时间是通过Q2这个队列所设定的时间片来确定的（为了便于理解，我们也可以认为特定队列中的作业的优先级是按照FCFS来调度的）。 3、各个队列的时间片是一样的吗？不一样，这就是该算法设计的精妙之处。各个队列的时间片是随着优先级的增加而减少的，也就是说，优先级越高的队列中它的时间片就越短。同时，为了便于那些超大作业的完成，最后一个队列QN(优先级最高的队列)的时间片一般很大(不需要考虑这个问题)。 多级反馈队列调度算法描述： 1、进程在进入待调度的队列等待时，首先进入优先级最高的Q1等待。 2、首先调度优先级高的队列中的进程。若高优先级中队列中已没有调度的进程，则调度次优先级队列中的进程。例如：Q1,Q2,Q3三个队列，只有在Q1中没有进程等待时才去调度Q2，同理，只有Q1,Q2都为空时才会去调度Q3。 3、对于同一个队列中的各个进程，按照时间片轮转法调度。比如Q1队列的时间片为N，那么Q1中的作业在经历了N个时间片后若还没有完成，则进入Q2队列等待，若Q2的时间片用完后作业还不能完成，一直进入下一级队列，直至完成。 4、在低优先级的队列中的进程在运行时，又有新到达的作业，那么在运行完这个时间片后，CPU马上分配给新到达的作业（抢占式）。 我们来看一下该算法是如何运作的： 假设系统中有3个反馈队列Q1,Q2,Q3，时间片分别为2，4，8。 现在有3个作业J1,J2,J3分别在时间 0 ，1，3时刻到达。而它们所需要的CPU时间分别是3，2，1个时间片。 1、时刻0 J1到达。于是进入到队列1 ， 运行1个时间片 ， 时间片还未到，此时J2到达。 2、时刻1 J2到达。 由于时间片仍然由J1掌控，于是等待。 J1在运行了1个时间片后，已经完成了在Q1中的 2个时间片的限制，于是J1置于Q2等待被调度。现在处理机分配给J2。 3、时刻2 J1进入Q2等待调度，J2获得CPU开始运行。 4、时刻3 J3到达，由于J2的时间片未到，故J3在Q1等待调度，J1也在Q2等待调度。 5、时刻4 J2处理完成，由于J3，J1都在等待调度，但是J3所在的队列比J1所在的队列的优先级要高，于是J3被调度，J1继续在Q2等待。 6、时刻5 J3经过1个时间片，完成。 7、时刻6 由于Q1已经空闲，于是开始调度Q2中的作业，则J1得到处理器开始运行。 8、时刻7 J1再经过一个时间片，完成了任务。于是整个调度过程结束。

Ⅵ 操作系统的主要算法都有哪些

一、进程(作业)调度算法
l 先来先服务调度算法（FCFS）：每次调度是从就绪队列中，选择一个最先进入就绪队列的进程，把处理器分配给该进程，使之得到执行。该进程一旦占有了处理器，它就一直运行下去，直到该进程完成或因发生事件而阻塞，才退出处理器。特点：利于长进程，而不利于短进程。

l 短进程（作业）优先调度算法(SPF)：它是从就绪队列中选择一个估计运行时间最短的进程，将处理器分配给该进程，使之占有处理器并执行，直到该进程完成或因发生事件而阻塞，然后退出处理器，再重新调度。

l 时间片轮转调度算法 ：系统将所有的就绪进程按进入就绪队列的先后次序排列。每次调度时把CPU分配给队首进程，让其执行一个时间片，当时间片用完，由计时器发出时钟中断，调度程序则暂停该进程的执行，使其退出处理器，并将它送到就绪队列的末尾，等待下一轮调度执行。

l 优先数调度算法 ：它是从就绪队列中选择一个优先权最高的进程，让其获得处理器并执行。

l 响应比高者优先调度算法：它是从就绪队列中选择一个响应比最高的进程，让其获得处理器执行，直到该进程完成或因等待事件而退出处理器为止。特点：既照顾了短进程，又考虑了进程到达的先后次序，也不会使长进程长期得不到服务，因此是一个比较全面考虑的算法，但每次进行调度时，都需要对各个进程计算响应比。所以系统开销很大，比较复杂。

l 多级队列调度算法

基本概念：

作业周转时间（Ti）＝完成时间(Tei)－提交时间(Tsi)

作业平均周转时间(T)＝周转时间/作业个数

作业带权周转时间（Wi）＝周转时间/运行时间

响应比＝（等待时间＋运行时间）/运行时间

二、存储器连续分配方式中分区分配算法
n 首次适应分配算法（FF）：对空闲分区表记录的要求是按地址递增的顺序排列的，每次分配时，总是从第1条记录开始顺序查找空闲分区表，找到第一个能满足作业长度要求的空闲区，分割这个空闲区，一部分分配给作业，另一部分仍为空闲区。

n 循环首次适应算法：每次分配均从上次分配的位置之后开始查找。

n 最佳适应分配算法(BF)：是按作业要求从所有的空闲分区中挑选一个能满足作业要求的最小空闲区，这样可保证不去分割一个更大的区域，使装入大作业时比较容易得到满足。为实现这种算法，把空闲区按长度递增次序登记在空闲区表中，分配时，顺序查找。

三、页面置换算法
l 最佳置换算法（OPT) ：选择以后永不使用或在最长时间内不再被访问的内存页面予以淘汰。

l 先进先出置换算法（FIFO）：选择最先进入内存的页面予以淘汰。

l 最近最久未使用算法（LRU）：选择在最近一段时间内最久没有使用过的页，把它淘汰。

l 最少使用算法（LFU）：选择到当前时间为止被访问次数最少的页转换。

四、磁盘调度
n 先来先服务（FCFS）：是按请求访问者的先后次序启动磁盘驱动器，而不考虑它们要访问的物理位置

n 最短寻道时间优先（SSTF）：让离当前磁道最近的请求访问者启动磁盘驱动器，即是让查找时间最短的那个作业先执行，而不考虑请求访问者到来的先后次序，这样就克服了先来先服务调度算法中磁臂移动过大的问题

n 扫描算法（SCAN）或电梯调度算法：总是从磁臂当前位置开始，沿磁臂的移动方向去选择离当前磁臂最近的那个柱面的访问者。如果沿磁臂的方向无请求访问时，就改变磁臂的移动方向。在这种调度方法下磁臂的移动类似于电梯的调度，所以它也称为电梯调度算法。

n 循环扫描算法（CSCAN）：循环扫描调度算法是在扫描算法的基础上改进的。磁臂改为单项移动，由外向里。当前位置开始沿磁臂的移动方向去选择离当前磁臂最近的哪个柱面的访问者。如果沿磁臂的方向无请求访问时，再回到最外，访问柱面号最小的作业请求。

Ⅶ 求这道操作系统调度算法类题目的答案。

首先在一个程序进行IO操作的时候，CPU可以释放出来给另一个程序进行计算
然后系统可以同时进行两个计算，即双核CPU可同时工作用于程序的计算
设每个字母代表一个时间片长度20ms，C表示计算， I表示IO，D表示等待
则各程序的时间片分配如下：
P1：C I I I I CC
P2：CCCCCCC I CC
P3：DCCCCDDC I I I I CC
其中P1和P2的优先级最高，按所给操作用时直接分配即可
P3优先级最低，第一个时间片P1和P2在同时计算，所以P3要等待
随后P1进入IO，其CPU空闲，可以分配给P3进行计算
在计算了4个时间片80ms后，P1结束IO抢占了P3的CPU，所以P3又继续等待2个时间片
后面P1程序结束，不会再抢占CPU，P3按剩余操作用时直接分配即可
所以最短用时为最后P3完成所需的时间，共14个时间片，280ms

Ⅷ 短链接系统的算法原理

平时我们在上网的时候，印象最深刻的有一次是短链接的服务。例如：平时在微信上看一个网页的时候，如果我们选择在浏览器打开的时候，会看到很长的URL，我们分享的时候，会看到一个很短URL，这就是本次所说的短链接的应用之一。
长链接示例： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNzMwOTQ0NA==&mid=2653355437&idx=1&sn=&chksm=31c947&scene=0&key=01a8800b6fd6b36be097&ascene=0&uin=ODU5NDQ1NjI1&devicetype=iMac+MacBookAir6%2C2+OSX+OSX+10.12.6+build(16G29)&version=12020810&nettype=WIFI&fontScale=100&pass_ticket=IvPqxUmCJqZg9%
我用短链接系统生成的（长期会失效）： https://0x9.me/FAKcm

废话少说，短链接就是我们很短的链接。我们的目的是要把长链接转换成短链接。接下来我要提出一个问题：怎么把长链接转换成短链接呢？
1.压缩
实现一种算法，将长地址转换成短地址。然后再实现一种逆运算，将短地址转换成原来的地址。其实仔细的想一下，这是不可能的。
2.Hash算法
可能是大多数人都会想到的一种方法。有人会提出，将一个长URL进行Hash运算，然后将Hash值作为这个长链接的唯一标示。但是通常容易想到的不一定是最优的，我们知道Hash有可能产生碰撞，Hash碰撞的解决，会增强短链接系统的复杂度。

顾名思义这个系统的第一个请求过来了，我们以微博为例，短链接系统的第一个请求我们可以给变为t.cn/0，第二个t.cn/1等等；
实现的方式也会很简单
1、小型的系统用MySQL的自增索引就可以满足。
2、大型系统可以考虑分布式key-value系统。

发号策略是这样的，当一个新的链接过来时，发号器发一个号与之对应。往后只要有新链接过来，发号器不停发号就好。举个例子，第一个进来的链接发号器发0号，对应的短链接为 xx.xxx/0，第二个进来的链接发号器发1号，对应的短链接为 xx.xxx/1，以此类推。
发号器发出的10进制号需要转换成62进制，这样可以大大缩短号码转换成字符串后的长度。比如发号器发出 10,000,000,000 这个号码，如果不转换成62进制，直接拼接在域名后面，得到这样一个链接 xx.xxx/10000000000。将上面的号码转换成62进制，结果为AOYKUa，长度只有6位，拼接得到的链接为 xx.xxx/AOYKUa。可以看得出，进制转换后得到的短链接长度变短了一些。6位62进制数，对应的号码空间为626，约等于568亿，所以基本上不用担心发号器无号可发的情况。

上面设计看起来有一个单点，那就是发号器。如果做成分布式的，那么多节点要保持同步加1，多点同时写入。这样难以避免产生单点性能瓶颈。因此我们可以考虑将单点变为多点。我们可以引入多个机器，我们可以设定机器A发号只发向100取余等于0的数字100n，同理机器B只发向100取余等于1数字 100n+1，以此类推，各个机器相互独立互不干扰，我们可以随时扩展我们的机器了。

同一长链接，每次转成的短链接不一定一样，原因在于如果查询缓存时，如果未命中，发号器会发新号给这个链接。需要说明的是，缓存应该缓存经常转换的热门链接，假设设定缓存过期时间为一小时，如果某个链接很活跃的话，缓存查询命中后，缓存会刷新这个链接的存活时间，重新计时，这个链接就会长久存在缓存中。
我们也可以引入LRU算法。进行淘汰我们不经常使用到的链接。

选取301，还是302？
301是永久重定向，302是临时重定向。

如果选择301 ：短地址生成以后就不会变化，所以用301是符合http语义的。同时对服务器压力也会有一定减少。这样一来，我们就无法统计到短地址被点击的次数了。
如果选择302 ：选择302虽然会增加服务器压力，但是可以统计到短地址被点击的次数了，我可以针对点击的次数来进行后期的大数据处理，机器学习，以及推荐算法。
选择302还是301，想必读者心中有肯定有数了。