LJF和LRJF CPU调度算法的区别

简介

LJF (Longest Job First) 和 LRJF (Longest Remaining Job First) 是两种常见的 CPU 调度算法。这两种算法是基于作业的执行时间来进行作业调度的，相对于其他算法更加注重作业的长短和优先级，可以更好地满足作业的不同需求和特点。下面详细介绍两种算法的不同之处。

LJF（Longest Job First）

LJF 算法是按照作业的执行时间长短来进行作业调度的。将所有进入系统的作业按照执行时间长度从长到短进行排序，然后依次执行，直到所有作业执行完毕。这里解释一下执行时间的含义：作业的执行时间是指从该作业开始执行到完成所需要的时间。如果一个作业有多个阶段，那么每个阶段的执行时间之和即为该作业的执行时间。

LJF 的优点是：可以充分利用 CPU 的时间片，让执行时间长的作业优先执行，从而提高作业调度的效率。但是，LJF 也有缺点：如果有一个执行时间短的作业排在了队列的后面，那么它的等待时间会非常长，而且可能会因为等待时间太长而造成用户体验不佳。因此，需要考虑更加细致的策略——LRJF。

LRJF（Longest Remaining Job First）

LRJF 算法也是按照作业的执行时间长短来进行作业调度的，但是与 LJF 不同的是，LRJF 在每个时间片结束时都重新计算作业的剩余执行时间，并按照剩余执行时间从长到短进行排序。

LRJF 的优点是：相对于 LJF，LRJF 更加平衡了每个作业的等待时间，可以提高用户的体验。此外，LRJF 对于执行时间短的作业也有一定的优势，因为每个时间片结束时都重新计算作业的剩余执行时间，所以短作业的等待时间也会大大减少。

总结一下，LJF 和 LRJF 的区别主要在于对待执行时间短的作业的态度，LJF 偏向于执行时间长的作业，而 LRJF 能够更加平衡不同作业的等待时间。

代码片段

def ljf(job_list):
    # 按照执行时间从长到短排序
    job_list.sort(key=lambda x: x['time'], reverse=True)
    # 依次执行作业
    for job in job_list:
        execute(job)


def lrjf(job_list):
    # 按照执行时间从长到短排序
    job_list.sort(key=lambda x: x['time'], reverse=True)
    # 依次执行作业
    while job_list:
        job_list.sort(key=lambda x: x['time'], reverse=True)
        job = job_list.pop(0)
        execute(job)

以上是 Python 语言实现的简单示例，其中 job_list 是一个作业列表，每个作业包含一个执行时间属性 time。在 ljf 函数中，按照执行时间从长到短排序，然后依次执行；而在 lrjf 函数中，每个时间片结束时重新计算每个作业的剩余执行时间，然后再次进行排序，优先执行剩余执行时间最长的作业。