电梯调度算法java

简述信息一览：

• 1、)用C语言(或其它语言,如Java)编程实现对N个进程采用某种进程调度算法...
• 2、两道JAVA题目,求大神解答
• 3、做了这么多年Java开发,如何快速转行大数据
• 4、(RR算法)时间片轮转算法-Java实现
• 5、Java并发编程:Fork/Join框架解释

)用C语言(或其它语言,如Java)编程实现对N个进程***用某种进程调度算法...

1、编译类：编译是指在应用源程序执行之前，就将程序源代码“翻译”成目标代码（机器语言），因此其目标程序可以脱离其语言环境独立执行，使用比较方便、效率较高。但应用程序一旦需要修改，必须先修改源代码，再重新编译生成新的目标文件（* .OBJ）才能执行，只有目标文件而没有源代码，修改很不方便。

2、线程是一个进程中代码的不同执行路线；进程之间相互独立，但同一进程下的各个线程之间共享程序的内存空间（包括代码段、数据集、堆等）及一些进程级的资源（如打开文件和信号），某进程内的线程在其它进程不可见；调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。

3、常见的是CFamily（C系列语言），比如：C、Cpp（C++）、CSharp（C#）、Java、Python、R、JavaScript、Objective-C、Swift、Go、Kotlin等等。然后有很多脚本语言，Python也在其内，比如：Ruby、Perl等。 光说名字意义不大，所以举几个例子。

两道JAVA题目,求大神解答

1、计算TrustRank随链接关系减少的公式有两种方式。一种是随链接次数衰减，也就是说如果第一层页面TrustRank指数是100，第二层页面衰减为90，第三层衰减为80。第二种计算方法是按导出链接数目分配TrustRank值，也就是说，如果一个页面的TrustRank值是100，页面上有5个导出链接，每个链接将传递20%的TrustRank值。

2、输出值分别是：false true true 这个“==”号，对于引用型变量来说，不只是要判断变量的值，更主要表示的是两个变量在堆中存储的地址是否相同。

3、s=1/10=0 00不成立循环结束，此时：result=6 第二题：此题其实是考一个switch，case中执行的逻辑，在case语句内无break时，case是按照匹配到的那行依次执行的。

做了这么多年Java开发,如何快速转行大数据

会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。分布式存储及调度理论：hdfs、yarn的理论要理解且熟记，这些对于学习spark 或者hive 以及sql的优化是最最基础的知识。

在转型过程中，建议java程序员可以从学习基础的大数据理论知识开始，比如Hadoop和Spark的工作原理，以及如何使用这些技术来处理数据。同时，也可以通过实战项目来提升自己的技能，比如参与开源项目或自己动手编写一些小项目。此外，参加相关的培训课程和认证考试也能帮助你更快地掌握所需的技术。

总的来说，JavaWeb开发转大数据开发是可行的，但需要具备一定的条件和准备，包括丰富的JavaWeb开发经验、扎实的Java基础以及对分布式和集群技术的理解。只要满足这些条件，并且愿意投入时间和精力去学习和适应，成功转行是完全有可能的。

大数据的就业方向 数据挖掘、数据分析&机器学习方向、大数据运维&云计算方向、Hadoop大数据开发方向。转行，得先选定发展方向。同时，要根据自己的自身情况和兴趣爱好来选择岗位。明白大数据要学的主要内容 首先要学习Java基础，学大数据课程之前要先学习一种核算机编程言语。

技术背景契合 语言环境顺畅：大数据的主流平台Hadoop是基于Java开发的，因此Java程序员在转行大数据开发时，从语言环境上会更为顺畅。应用框架兼容：很多基于大数据的应用框架也是使用Java编写的，所以在大数据项目中，Java语言可以派上用场。

(RR算法)时间片轮转算法-Java实现

RR算法在实际应用中被广泛使用，尤其在需要处理大量并发任务的场景中。它的实现通常需要考虑任务的到达时间、优先级、执行时间等多种因素。在Java中实现RR算法时，开发者通常会使用队列数据结构来维护进程的执行顺序，并通过循环调度机制来控制每个进程的时间片执行。

时间片轮转（RR）RR算法主要用于进程调度，常用于分时系统。通过将就绪进程按FCFS原则排序，每次分配固定时间片的处理机资源。时间片过长导致退化为FCFS，过短则增加用户响应时间，特别不利于I/O频繁的进程。多级反馈队列（MFQ）MFQ算法设置多个优先级不同的就绪队列，优先级越高，时间片越短。

平均周转时间=作业周转总时间/作业个数；平均带权周转时间=带权周转总时间/作业个数。书上的表格是使用新进程放队首的效果，注意红框的带权周转时间应该算错了，E的带权周转时间应为25。

多道轮转（Round-Robin，RR），是操作系统中一种常用的任务调度算法，它将CPU时间片平均地分配给每个进程，使得多个进程能够“并发”地运行。

时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。

Java并发编程:Fork/Join框架解释

1、Fork/Join框架是Java中实现分治思想以高效执行并行任务的框架。以下是Fork/Join框架的详细解释：核心思想：分治算法：Fork/Join框架基于分治算法，将复杂任务分解为较小、相似的子任务，递归解决后合并结果。主要特点：任务分解：通过fork方法将任务分解为多个子任务。

2、Fork/Join框架在Java中实现分治思想，用以高效执行并行任务。传统线程池存在效率瓶颈，Fork/Join框架提供了解决方案。ForkJoin框架的核心是ForkJoinTask抽象类，它用于定义任务。此框架主要特点包括任务的分解、并行执行与结果合并。以查找最大数组值为例，该过程可直观展示Fork/Join框架的运用。

3、Fork/Join 框架是 Java 并发 API 的一部分，包含支持并行编程的类和接口。它简化了多线程创建与使用过程，并自动化了进程间的数据分配。与多线程相比，Fork/Join 框架针对多个处理器环境优化，***用递归分治策略实现并行处理。

4、Fork/Join框架适用于大量数据的并行处理场景，如大数据计算、图像处理、文件排序等。只要任务能够被有效分解，Fork/Join框架就能显著提升性能。总结而言，Fork/Join框架作为Java并发编程的重要工具，对于解决大型并行计算问题具有明显优势。本文旨在帮助你理解和掌握这一强大功能。

5、ForkJoin是Java 7之后引入的一种多线程并发处理框架，其核心思想是分而治之，通过将复杂任务拆分成多个子任务并行执行，最后汇总结果。它并非替代ThreadPool，而是与之并存。ForkJoinPool利用分治法，如快速排序中的应用，通过有限的线程处理大量具有父子关系的任务，避免了过多线程的竞争。

6、在串行模式下，Stream操作会逐个元素进行处理。通过调用parallel方法，可以将Stream操作转换为并行模式，从而在多个核心上并发执行。并行计算的原理：Stream并行计算利用了Java的Fork/Join框架，将任务分割为多个子任务，并在多个核心上并发执行。这些子任务在执行完成后，会被合并以产生最终结果。

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