标签：优先 min 遍历 serve 重要 最优 调度 行业 退出
1.循环分配器
为在客户群体中共享某一资源（比如多个应用程序共享同一CPU),可以借助队列Q实现一个资源循环分配器。
RoundRobin{//循环分配器
Queue Q(clients);//参与资源分配的所有客户组成队列Q
while(!serviceClosed()){//在服务关闭之前，反复地
e=Q.dequeue();//对首的客户出队，并
serve(e);//接受服务，然后
Q.enqueue(e);//重新入队
}
}
在以上轮值算法中，首先令所有参与资源分配的客户组成一个队列Q。接下来是一个反复轮回式的调度过程：取出当前位于对头的客户，将资源交给该客户使用；在经过固定的时间后，回收资源，并令该客户重新入队。得益于队列”先进先出”的特性，如此既可以在所有客户之间达到一种均衡的公平，也可以使得资源得以充分利用。这里每位客户持续占用资源的时间，对该算法的成败至关重要。一方面，为保证响应速度，这一时间值通常都不能过大。另一方面，因占有权的切换也需要耗费一定的时间，故若该时间值取得过小，切换过于频繁，又会造成整体效率的下降。因此，往往需要通过实测确定最佳值。
2.银行服务模拟
通常，银行都设有多个窗口，顾客按到达的次序分别在各窗口排队等待办理业务。为此，可首先定义顾客类Customer如下，以记录顾客所属的队列及其所办业务的服务时长。
struct Customer{ int window;unsigned int time;//顾客类：所属窗口（队列）、服务时长 }
由simulate函数模拟顾客在银行中接受服务的整个过程：
void simulate{int nWin,int servTime){//按指定窗口数、服务总时间模拟银行业务 Queue<Customer>* windows=new Queue<Customer>[nWin];//为每一窗口创建一个队列 for(int now=0;now<servTime;now++){//在下班之前，每隔一个单位时间 if(rand()%(1+nWin)){//新顾客以nWin/(nWin+1)的概率到达 Customer c;c.time=1+rand()%98;//新顾客到达，服务时长随机确定 c.window=bestWindow(windows,nWin);//找出最佳（最短）的服务窗口 windows[c.window].enqueue(c);//新顾客加入对应的队列 } for (int i=0;i<nWin;i++)//分别检查 if(!windows[i].empty())//各非空队列 if(--window[i].front().time()<=0)//队首顾客的服务时长减少一个单位 windows[i].dequeue();//服务完毕的顾客出列，由后继顾客接替 } delete [] windows;//释放所有队列 }
这里，首先根据银行所设窗口的数量相应的建立多个队列。以下以单位时间为间隔反复迭代，直至下班。每一时刻都有以为顾客按一定的概率抵达，随机确定所办业务服务时长之后，归入某一“最优”队列。每经单位时间，各队列最靠前顾客（如果有的话）的待服务时长均相应减少一个单位。若时长归零，则意味着该顾客的业务已办理完毕，故应退出队列并由后一位顾客（如果有的话）接替。可见，顾客归入队列和退出队列的事件可分别由enqueue()和dequeue()操作模拟，查询并修改队首顾客时长的事件则可由front()操作模拟。
int bestwindow(Queue<customer> winndows[],int nWin){//为新顾客确定最佳队列 int minSize=winsows[0].size(),optiWin=0;//最佳队列（窗口） for(int i=1;i<nWin;i++)//在所有窗口中 if(minSize>windows[i].size()){//挑选出 minSize=windows[i].size(); optiWin=i;//队列最短者 } return optiWin;//返回 }
为更好地为新到顾客确定一个队列，这里采用“最短优先”的原则。为此只需遍历所有的队列并通过size()接口比较其规模，即可找到其中的最短者。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/biwangwang/p/11335314.html
