Превантивната версия на планирането за най-кратко задание (SJF) се нарича първо най-кратко оставащо време (SRTF). В SRTF процесът с най-малко оставащо време за завършване е избран за изпълнение. Текущият процес продължава, докато завърши или пристигне нов процес с по-кратко оставащо време, като се гарантира, че най-бързият завършващ процес винаги има приоритет.

Пример за SJF алгоритъм:

Сценарий 1: Процеси с едно и също време на пристигане

Пример: Разгледайте следната таблица на времето на пристигане и времето на пакет за три процеса P1 P2 и P3 .

Изпълнение стъпка по стъпка:

1. Време 0-5 (P3) : P3 работи за 5 ms (общо оставащо време: 0 ms), тъй като има най-краткото оставащо време.
2. Време 5-11 (P1) : P1 работи 6 ms (общо оставащо време: 0 ms), тъй като има най-краткото оставащо време.
3. Време 11-19 (P2) : P2 работи за 8 ms (общо оставащо време: 0 ms), тъй като има най-краткото оставащо време.

Диаграма на Гант:

cpp е равно на

Сега нека изчислим средната стойност изчакайте и се обърнете време:

Както знаем

• Време за обръщане = Час на завършване - час на пристигане
• Време на изчакване = Време за обръщане - време за избухване

Сега 

• Средно време за обръщане = (11 + 19 + 5)/3 = 11,6 ms
• Средно време на изчакване = (5 + 0 + 11 )/3 = 16/3 = 5,33 ms

Сценарий 2: Процеси с различно време на пристигане

Разгледайте следната таблица на времето на пристигане и времето на пакет за три процеса P1 P2 и P3.

Изпълнение стъпка по стъпка:

1. Време 0-1 (P1) : P1 работи за 1 ms (общо оставащо време: 5 ms), тъй като има най-краткото оставащо време.
2. Време 1-4 (P2) : P2 работи за 3 ms (общо оставащо време: 0 ms), тъй като има най-краткото оставащо време сред P1 и P2.
3. Време 4-9 (P1) : P1 работи за 5 ms (общо оставащо време: 0 ms), тъй като има най-краткото оставащо време сред P1 и P3.
4. Време 9-16 (P3) : P3 работи 7 ms (общо оставащо време: 0 ms), тъй като има най-краткото оставащо време.

Диаграма на Гант:

Сега нека изчислим средната стойност изчакайте и се обърнете време:

пример за java карта

• Средно време за обръщане = (9 + 14 + 3)/3 = 8,6 ms
• Средно време на изчакване = (3 + 0 + 7 )/3 = 10/3 = 3,33 ms

Внедряване на SRTF алгоритъм

Стъпка 1: Въведете брой процеси с време на пристигане и време на избухване.
Стъпка 2: Инициализиране на оставащите времена (времена на избухване) текущо време = 0 и броячи.
Стъпка 3: Във всяка единица време добавете процеси, които са пристигнали в готовата опашка.
Стъпка 4: Изберете процеса с най-кратко оставащо време (изключете, ако пристигне по-кратък).
Стъпка 5: Изпълнете избрания процес за 1 единица, намалете оставащото време и увеличете текущото време.
Стъпка 6: Ако процесът завърши:

• Време за изпълнение = Време за завършване − Време на пристигане
• Време на изчакване = време за изпълнение − време на спукване

Стъпка 7: Повторете стъпки 3–6, докато всички процеси завършат.
Стъпка 8: Изчислете средното време на изчакване и времето за изпълнение.
Стъпка 9: Показване на времето за изчакване и изпълнение на завършване за всеки процес заедно със средните стойности.

Внедряване на код

Програмата за прилагане на първо най-краткото оставащо време е следната:

#include    #include  #include    using namespace std; struct Process {  int id arrivalTime burstTime remainingTime waitingTime turnaroundTime completionTime; }; int main() {  int n currentTime = 0 completed = 0;  cout << 'Enter number of processes: ';  cin >> n;  vector<Process> p(n);    for (int i = 0; i < n; i++) {  p[i].id = i + 1;  cin >> p[i].arrivalTime >> p[i].burstTime;  p[i].remainingTime = p[i].burstTime;  }  while (completed < n) {  int idx = -1;  for (int i = 0; i < n; i++) {  if (p[i].arrivalTime <= currentTime && p[i].remainingTime > 0 && (idx == -1 || p[i].remainingTime < p[idx].remainingTime)) {  idx = i;  }  }  if (idx != -1) {  p[idx].remainingTime--;  currentTime++;  if (p[idx].remainingTime == 0) {  p[idx].completionTime = currentTime;  p[idx].turnaroundTime = currentTime - p[idx].arrivalTime;  p[idx].waitingTime = p[idx].turnaroundTime - p[idx].burstTime;  completed++;  }  } else {  currentTime++;  }  }  double totalWT = 0 totalTAT = 0;  for (auto &proc : p) {  totalWT += proc.waitingTime;  totalTAT += proc.turnaroundTime;  cout << 'P' << proc.id << ' CT: ' << proc.completionTime << ' WT: ' << proc.waitingTime << ' TAT: ' << proc.turnaroundTime << endl;  }  cout << 'Avg WT: ' << totalWT / n << ' Avg TAT: ' << totalTAT / n << endl; } 

import java.util.*; class Process {  int id arrivalTime burstTime remainingTime waitingTime turnaroundTime completionTime;  public Process(int id int arrivalTime int burstTime) {  this.id = id;  this.arrivalTime = arrivalTime;  this.burstTime = burstTime;  this.remainingTime = burstTime;  } } public class SRTF {  public static void main(String[] args) {  Scanner sc = new Scanner(System.in);  int n = sc.nextInt();  Process[] processes = new Process[n];    for (int i = 0; i < n; i++) {  int arrivalTime = sc.nextInt() burstTime = sc.nextInt();  processes[i] = new Process(i + 1 arrivalTime burstTime);  }  Arrays.sort(processes Comparator.comparingInt(p -> p.arrivalTime));  int currentTime = 0 completed = 0;  while (completed < n) {  int idx = -1;  for (int i = 0; i < n; i++) {  if (processes[i].arrivalTime <= currentTime && processes[i].remainingTime > 0 && (idx == -1 || processes[i].remainingTime < processes[idx].remainingTime)) {  idx = i;  }  }  if (idx != -1) {  processes[idx].remainingTime--;  currentTime++;  if (processes[idx].remainingTime == 0) {  processes[idx].completionTime = currentTime;  processes[idx].turnaroundTime = currentTime - processes[idx].arrivalTime;  processes[idx].waitingTime = processes[idx].turnaroundTime - processes[idx].burstTime;  completed++;  }  } else {  currentTime++;  }  }  double totalWT = 0 totalTAT = 0;  for (Process p : processes) {  totalWT += p.waitingTime;  totalTAT += p.turnaroundTime;  System.out.println('P' + p.id + ' CT: ' + p.completionTime + ' WT: ' + p.waitingTime + ' TAT: ' + p.turnaroundTime);  }  System.out.println('Avg WT: ' + totalWT / n + ' Avg TAT: ' + totalTAT / n);  } } 

class Process: def __init__(self id arrival_time burst_time): self.id = id self.arrival_time = arrival_time self.burst_time = burst_time self.remaining_time = burst_time def srtf(processes): current_time completed = 0 0 while completed < len(processes): idx = -1 for i p in enumerate(processes): if p.arrival_time <= current_time and p.remaining_time > 0 and (idx == -1 or p.remaining_time < processes[idx].remaining_time): idx = i if idx != -1: processes[idx].remaining_time -= 1 current_time += 1 if processes[idx].remaining_time == 0: processes[idx].completion_time = current_time processes[idx].turnaround_time = current_time - processes[idx].arrival_time processes[idx].waiting_time = processes[idx].turnaround_time - processes[idx].burst_time completed += 1 else: current_time += 1 def print_results(processes): total_wt total_tat = 0 0 for p in processes: total_wt += p.waiting_time total_tat += p.turnaround_time print(f'P{p.id} CT: {p.completion_time} WT: {p.waiting_time} TAT: {p.turnaround_time}') print(f'Avg WT: {total_wt / len(processes)} Avg TAT: {total_tat / len(processes)}') n = int(input('Enter number of processes: ')) processes = [Process(i + 1 *map(int input(f'Enter arrival and burst time for P{i + 1}: ').split())) for i in range(n)] srtf(processes) print_results(processes) 

Enter number of processes: Avg WT: -nan Avg TAT: -nan 

Предимства на SRTF График

1. Минимизира средното време на изчакване : SRTF намалява средното време на изчакване чрез приоритизиране на процеси с най-краткото оставащо време за изпълнение.
2. Ефективен за кратки процеси : По-кратките процеси се завършват по-бързо, подобрявайки цялостната реакция на системата.
3. Идеален за системи с критично време : Гарантира, че чувствителните към времето процеси се изпълняват бързо.

Недостатъци на SRTF График

1. Гладуване на дълги процеси : По-дългите процеси може да се забавят за неопределено време, ако продължават да пристигат по-кратки процеси.
2. Трудно е да се предвиди времето за спукване : Точното предвиждане на времената на импулс на процеса е предизвикателство и засяга решенията за планиране.
3. Високи режийни разходи : Честото превключване на контекста може да увеличи натоварването и да забави производителността на системата.
4. Не е подходящ за системи в реално време : Задачите в реално време може да претърпят закъснения поради чести превключвания.