銀行家演算法基本原理
銀行家把一定數量的資金供多個使用者週轉使用。
當顧客對資金的最大申請量不超過銀行家現金時,就可接納,顧客可以分期借款;
但借款總數不能超過最大申請量,銀行家對顧客的借款可以推遲支付,但總能在有限的時間裡得到借款;
當顧客得到全部資金後,他一定能在有限時間裡面歸還所有資金。
Max:執行緒對資源最大需求
Allocation:系統分配已分配給執行緒每類資源的數目
Need:執行緒還需要的資源數
Available:系統還剩下的資源數。
例如上面這個情況。
系統有ABC三種資源,銀行家演算法就是對比Available和Need,如果能滿足需求就分配資源,執行完畢並釋放所有資源,
系統現在有3個A,2個B,3個C,可以滿足Th1 Th3 Th4
執行Th1後,並把原有的資源也釋放出來,系統就有4個A,3個B,4個C,然後繼續去找能執行哪一個。
相關推薦
銀行家演算法基本原理
銀行家把一定數量的資金供多個使用者週轉使用。 當顧客對資金的最大申請量不超過銀行家現金時,就可接納,顧客可以分期借款; 但借款總數不能超過最大申請量,銀行家對顧客的借款可以推遲支付,但總能在有限的時間裡得到借款; 當顧客得到全部資金後,他一定能在有限時間裡面歸還所有資金。 Max:執
Java中的HashCode 1 之hash演算法基本原理
分享一下我老師大神的人工智慧教程!零基礎,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識,造福人民,實現我們中華民族偉大復興!  
動態範圍控制演算法基本原理
動態範圍控制可以自動調整訊號的動態範圍;(訊號的動態範圍是訊號的最大幅值與最小幅值比值的對數,使用dB作為單位) 動態範圍控制可以做的事情 根據環境匹配音訊訊號電平;也就是杜比volume leveler的作用; 保護ADC使其不會過載;在廣播訊號傳送時,傳送器有峰值限制,超過這
K-近鄰演算法—基本原理與實戰
概述 k-近鄰演算法(k-Nearest Neighbor, KNN),是一個理論上比較成熟的方法,也是最簡單的機器學習演算法之一,用於預測資料的類別,以及對資料進行分類。該方法的簡要思路就是採用測量不同特徵值之間的距離來進行分類。 特點
分治演算法基本原理和實踐
一、基本概念 在電腦科學中,分治法是一種很重要的演算法。字面上的解釋是“分而治之”,就是把一個複雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題,再把子問題分成更小的子問題……直到最後子問題可以簡單的直接求解,原問題的解即子問題的解的合併。這個技巧是很多高效演算法的基礎,如排序演算法(快速排序,歸併排序),傅立葉變
滑動視窗演算法基本原理與實踐
學過計算機網路的同學,都知道滑動視窗協議(Sliding Window Protocol),該協議是 TCP協議 的一種應用,用於網路資料傳輸時的流量控制,以避免擁塞的發生。該協議允許傳送方在停止並等待確認前傳送多個數據分組。由於傳送方不必每發一個分組就停下來等待確認。因此該協議可以加速資
常見排序演算法的基本原理、程式碼實現和時間複雜度分析
排序演算法無論是在實際應用還是在工作面試中,都扮演著十分重要的角色。最近剛好在學習演算法導論,所以在這裡對常見的一些排序演算法的基本原理、程式碼實現和時間複雜度分析做一些總結 ,也算是對自己知識的鞏固。 說明: 1.本文所有的結果均按照非降序排列; 2.本文所有的程式均用c++實現,
整合演算法(AdaBoost基本原理)
版權宣告:本文為博主原創文章,轉載請帶上我的部落格連結: 文章目錄 1. 引言 2. 演算法 3. 演算法描述 4. 小結 1. 引言 提升演算法大多都是基於這樣的一個思想;對於一個複雜的任務來說,將多個專
機器學習演算法的基本原理-附Python和R語言程式碼
轉自:https://www.ziiai.com/blog/706 原文:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms/ 一般來說,有3種類型的機器學習演算法 1.監督學習
一致性雜湊演算法的基本原理-如何解決雜湊傾斜問題
在日常工作中,經常有這樣的情況,我們需要做hash,雜湊開資料到不同的區或節點。目標要的結果是要均勻雜湊,避免某個節點積累大量的資料,出現傾斜情況。 比如目前有N臺機器,過來的資料key,需要做雜湊key%N,分發到對應的節點上。 一致性雜湊演算法原理 為了解決has
JAVA簡單實現作業系統原理的銀行家演算法
銀行家演算法是這樣的一種資源分配方法:系統給程序分配資源時,先檢查狀態是否安全,方法是看它是否有足夠的剩餘資源滿足一個距最大需求最近的程序。如果有,那麼分配資源給該程序,然後接著檢查下一個距最大需求最近的程序,如此反覆下去。如果所有的程序都能獲得所需資源,那麼該程序是安
深入理解JVM虛擬機器2:JVM垃圾回收基本原理和演算法
JVM GC基本原理與GC演算法 Java的記憶體分配與回收全部由JVM垃圾回收程序自動完成。與C語言不同,Java開發者不需要自己編寫程式碼實現垃圾回收。這是Java深受大家歡迎的眾多特性之一,能夠幫助程式設計師更好地編寫Java程式。 下面四篇教程是瞭解Jav
Wiener維納濾波基本原理及其演算法實現
文章轉載自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_bb81c2230102xdbl.html 如果有侵權,請聯絡博主刪除 To learn, to share, to debate, then comes progress. 1.演算法背景: 訊號濾波
python 例項簡述 k-近鄰演算法的基本原理
鄰近演算法,或者說K最近鄰(kNN,k-NearestNeighbor)分類演算法是資料探勘分類技術中最簡單的方法之一。 k-近鄰演算法概述 k-近鄰演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法來進行分類,距離計算方法可以有很多,其中比如說有歐式距離,曼哈頓距
基礎演算法(二):Kmeans聚類演算法的基本原理與應用
Kmeans聚類演算法的基本原理與應用 內容說明:主要介紹Kmeans聚類演算法的數學原理,並使用matlab程式設計實現Kmeans的簡單應用,不對之處還望指正。 一、Km
SM2演算法第五篇:socket的基本原理與實現
一、為什麼要用到socket? 我的畢設題目是要實現客戶端與伺服器之間的祕鑰協商,也就是說,我需要用到客戶端與伺服器之間通訊的相關知識,而客戶端與伺服器通訊用到的就是網路程式設計——socket。 二、socket簡要介紹 1、什麼是socket? socket是在應
深度學習演算法原理——神經網路的基本原理
一、神經網路 1、神經元概述 神經網路是由一個個的被稱為“神經元”的基本單元構成,單個神經元的結構如下圖所示: 對於上述的神經元,其輸入為x1x1,x2x2,x3x3以及截距+1+1,其輸出為: hW,b(x)=f(WTx)=f(∑i
粒子群PSO演算法的基本原理
先看兩個概述: 1. 2. 好了,進入主題: PSO演算法是基於群體智慧理論的優化演算法,群體中的粒子在每次迭代搜尋的過程中,通過跟蹤群體2個極值:粒子本身所找到的最優解Pbest和群體找到的最優解Gbest來動態調整自己位置和速度[5, 6],完成對問題尋優,對於如下的函式優化問題 m
【機器學習】決策樹演算法的基本原理
參考周志華老師的《機器學習》一書,對決策樹演算法進行總結。 決策樹(Decision Tree)是在已知各種情況發生概率的基礎上,通過構建決策樹來求取淨現值期望值大於等於0的概率,評價專案風險,判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運用概率分析的圖解法。
視訊壓縮的基本原理,一些常見壓縮演算法的概念
對於演算法研究而言,本身就是要先知道哪個地方可以努力,哪些地方行不通。這些原理,就是指明方向的。 一.視訊壓縮的可行性 1.空間冗餘 一幅靜態影象,比如人臉。背景,人臉,頭髮等處的亮度,顏色,都是平緩變化的。相鄰的畫素和色度訊號值比較接近。具有強相關性,如果直接用取