Python的队列实例分析


这篇“Python的队列实例分析”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“Python的队列实例分析”文章吧。计算机科学中也有众多的队列例子。比如计算机实验室有10台计算机,它们都与同一台打印机相连。当学生需要打印的时候,他们的打印任务会进入一个队列。该队列中的第一个任务就是即将执行的打印任务。如果一个任务排在队列的最后面,那么它必须等到所有前面的任务都执行完毕后才能执行。学生向共享打印机发送打印请求,这些打印任务被存在一个队列中,并且按照先到先得的顺序执行。这样的设定可能导致很多问题。其中最重要的是,打印机能否处理一定量的工作。如果不能,学生可能会由于等待过长时间而错过要上的课。考虑计算机实验室里的这样一个场景:在任何给定的一小时内,实验室里都有10个学生。他们在这 一小时内最多打印2次,并且打印的页数从1到20页不等。实验室的打印机比较老旧,每分钟只能以低质量打印10页。也可以将打印质量调高,但是这样做会导致打印机每分钟只能打印5页。降低打印速度可能导致学生等待过长时间。那么,应该如何设置打印速度呢?可以通过构建一个模型来解决该问题。我们需要为学生打印任务打印机构建对象。当学生提交打印任务时,我们需要将它们加入打印机的任务队列中。当打印机执行完一个任务后,它会检查该队列,看看其中是否还有需要处理的任务。我们感兴趣的是学生平均需要等待多久才能拿到打印好的文章。这个时间等于打印任务在队列中的平均等待时间。在模拟时,需要应用一些概率学知识。举例来说,学生打印的文章可能有1~20页。如果各页数出现的概率相等,那么打印任务的实际时长可以通过模拟1~20的一个文章页数随机数来计算得出。如果实验室里有10个学生,并且在一小时内每个人都打印次,那么每小时平均就有20个打印任务。在任意一秒,创建一个打印请求的概率是多少?回答这个问题需要考虑任务与时间的比值。每小时20个任务相当于每180秒1个任务。可以通过1~180的一个随机数来模拟每秒内产生打印请求的概率(1/180的概率)。如果随机数正好是180,那么就认为有 一个打印请求被创建。注意,可能会出现多个请求接连被创建的情况,也可能很长一段时间内都没有请求。这就是模拟的本质。我们希望在常用参数已知的情况下尽可能准确地模拟。1.创建一个打印任务队列。每一个任务到来时都会有一个时间戳。一开始,队列是空的。2.针对每一秒(免费云主机域名currentSecond),执行以下操作。是否有新创建的打印任务?如果是,以currentSecond作为其时间戳并将该任务加入到队列中。如果打印机空闲,并且有正在等待执行的任务,执行以下操作:从队列中取出第一个任务并提交给打印机;用currentSecond 减去该任务的时间戳,以此计算其等待时间;将该任务的等待时间存入一个列表,用来作为计算平均等待时间的数据;根据该任务的页数,计算执行时间。打印机进行一秒的打印,同时从该任务的执行时间中减去一秒。如果打印任务执行完毕,即任务的执行时间减为0,则说明打印机回到空闲状态。3.当模拟完成之后,根据等待时间列表中的值计算平均等待时间。需要注意的是,时间戳是我们根据循环模拟出来的,我们给定了numSeconds 时间段后,每循环一次相当于时间过了一秒。虽然每次模拟的结果不一定相同。但对此我们不需要在意。这是由于随机数的本质导致的。我们感兴趣的是当参数改变时结果出现的趋势下面是一些结果:
我们根据模拟得到了打印机在两种速度下,一小时内的任务执行情况的参考数据。可以很明显的看到,当打印质量提升后,学生平均等待时间相比低质量情况下显著增加,并且任务处理未完成的次数也出现了增加,所以设置打印机为低质量模式是最合适的。以上就是关于“Python的队列实例分析”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注百云主机行业资讯频道。

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