差分约束系统例题详解

差分约束系统例题详解
差分约束系统例题详解

差分约束系统例题详解

例1:pku1364

已知一个序列a[1], a[2], ......, a[n],给出它的若干子序列以及对该子序列的约束条件,例如a[si], a[si+1], a[si+2], ......, a[si+ni],且a[si]+a[si+1]+a[si+2]+......+a[si+ni] < or > ki。问题关键在于如何转化约束条件,开始我想以序列中的每一个值做一个点,如a[1], a[2] ……,就发现他们的关系是多者之间的关系,跟差分系统对不上,在看到MickJack的讲解后,才知道,用前n项和来转化成两两之间的关系。

如:s[a] + s[a+1] + …… + s[b] < c 可以转化成前n项和sum[b] - sum[a - 1] < c,为了能用Bellman_Ford,即将< 转化成<= ,sum[b] - sum[a - 1] <= c - 1。

我用Bellman_Ford写的:

#include

#define INF 0xfffffff

#define NN 104

int index, n;

int dis[NN];

struct node{

int s, e, v;

}edge[NN];

void add(int a, int b, int c){

edge[index].s = a;

edge[index].e = b;

edge[index].v = c;

index++;

}

void Init(int s){

int i;

for (i = 0; i <= n; i++){

dis[i] = INF;

}

dis[s] = 0;

}

void Relax(int s, int e, int v){

if (dis[e] > dis[s] + v){

dis[e] = dis[s] + v;

}

}

/*查找负边权回路,1表示存在*/

int Bellman_Ford(){

Init(0);

int i, j;

for (i = 1; i <= n; i++){

for (j = 0; j < index; j++){

Relax(edge[j].s, edge[j].e, edge[j].v);

}

}

for (j = 0; j < index; j++){

if (dis[edge[j].e] > dis[edge[j].s] + edge[j].v){

return 1;

}

}

return 0;

}

int main()

{

char str[4];

int a, b, c, m;

while (scanf("%d", &n) != EOF){

if (n == 0) break;

scanf("%d", &m);

index = 0;

while (m--){

scanf("%d%d%s%d", &a, &b, str, &c);

if (str[0] == 'l'){

add(a - 1, a + b, c - 1); // c-1 使得< 变成<= 就能够判负环了

}else{

add(a + b, a - 1, -c - 1);

}

}

if(Bellman_Ford()) puts("successful conspiracy");

else puts("lamentable kingdom");

}

return 0;

}

做这题时,我用重新学习了下Bellman_Ford,感觉这个写的挺不错的。

为了锻炼一下,我又写了个SPFA,错了好次才过。

差分系统跟最短路还是有点区别的,就是得附加一个源点,使得他与所有点都相连,边权赋为零,这样才能保证连通,这一题我就错这个地方了。开始写Bellman_Ford的时候没注意,没有加点也过了,后来发现SPFA就过不了,想了想,还是有道理的,bellman是对边操作,不加源点,照样能对任意一条边松弛,而SPFA就不一样,是对点操作,通过点,对与之相连的边进行松弛,就必须得附加源点了,不过有种方法可以不加,SPFA时,将所有点先入队,或将邻接表的根节点入队。总结了以下关键点。

key1:做SPFA时,最好用邻接表存储,才能达到效果。

key2:为了不增加源点,将所有邻接表的根节点入队。

key3:为了减少队列队内存的负担,用循环队列实现,手动模拟更快,以前都是每向下一层,更新一次队列,现在是用循环,当队列满时更新队列,队列长度要大于队列一次可能保存的最多节点,这里就是节点的总个数,最多n+1个点同时都在队里,因为有mark 数组的限制,这里队列长度我取了n+2。

key4:当任意一节点入队次数超过|V|次的时候,即可判断有负权回路。

#include

#include

#define INF 0xfffffff

#define NN 106

int index, n;

int dis[NN]; /* 保存到源点距离,在这里没有设源,没有含义*/

int root[NN]; /* root[i] 找到与i节点相连的第一条后继边*/

int mark[NN]; /* 标记是否已入队*/

int next[NN]; /* 邻接的下一个定点*/

int cnt[NN]; /* 保存节点入队次数*/

struct node{

int e, v;

}edge[NN];

void add(int a, int b, int c){

int head, tmp;

edge[index].e = b;

edge[index].v = c;

head = root[a];

//key1

if (head == -1){

root[a] = index;

}else{

tmp = head;

while (next[tmp] != -1){

tmp = next[tmp];

}

next[tmp] = index;

}

next[index] = -1;

index++;

}

void Init(){

int i;

for (i = 0; i <= n; i++){

dis[i] = INF;

}

}

/*查找负边权回路,1表示存在*/

int Spfa(){

int i, len, cur, tmp, head, nxt;

int que[NN];

Init();

len = 0;

//key2

for (i = 0; i <= n; i++){

if (root[i] != -1){

que[len++] = i;

cnt[i] = 1;

mark[i] = 1;

}

}

//key3

for (i = 0; i != len; i = (i + 1) % (n + 2)){

cur = que[i];

head = root[cur];

tmp = head;

while (tmp != -1){

nxt = edge[tmp].e;

if (dis[nxt] > dis[cur] + edge[tmp].v){

dis[nxt] = dis[cur] + edge[tmp].v;

if (!mark[nxt]){

mark[nxt] = 1;

cnt[nxt]++;

que[len] = nxt;

len = (len + 1) % (n + 2);

//key4

if (cnt[nxt] > n + 1) return 1;

}

}

tmp = next[tmp];

}

mark[cur] = 0;

}

return 0;

}

int main()

{

char str[4];

int a, b, c, m;

while (scanf("%d", &n) != EOF){

if (n == 0) break;

scanf("%d", &m);

index = 0;

memset(root, -1, sizeof(root));

while (m--){

scanf("%d%d%s%d", &a, &b, str, &c);

if (str[0] == 'l'){

add(a - 1, a + b, c - 1);

}else{

add(a + b, a - 1, -c - 1);

}

}

memset(cnt, 0, sizeof(cnt));

memset(mark, 0, sizeof(mark));

if(Spfa()) puts("successful conspiracy");

else puts("lamentable kingdom");

}

return 0;

}

例2:pku3159(SPFA + 栈)

小孩A认为小孩B比自己多出的最多不会超过c个糖果,也就是B - A <= c,正好符合差分约束方程,就是A到B的边权w(A, B) = c;用SPFA + 栈能过。

这里有两种加边方式:

第一种:我以前用的,用这个超时了,因为每次加边都是将边夹在邻接表的最后面,需要一个查找时间,这题数据量大,自然就超时了。

void add(int a, int b, int c){

int tmp;

edge[edNum].e = b;

edge[edNum].v = c;

next[edNum] = -1;

tmp = root[a];

if (tmp == -1){

root[a] = edNum;

}else{

while (next[tmp] != -1){

tmp = next[tmp];

}

next[tmp] = edNum;

}

edNum++;

}

第二种:这种我刚学到的,比较好,每次把边加在最前面,突然想起sjr有一道题的加边方法和这个一样,那时怎么就看不懂,大概是不懂邻接表的缘故吧。

void add(int a, int b, int c){

edge[edNum].e = b;

edge[edNum].v = c;

next[edNum] = root[a];

root[a] = edNum++;

}

这题还得用栈实现,用队列超时,我开始用队列,一直TLE,我这里写了两个,Spfa()是用队列实现的,Spfa1是用栈实现的。

#include

#include

#include

#define INF 0xfffffff

#define MM 150004

#define NN 30004

int edNum, N;

struct node{

int e, v;

}edge[MM];

int next[MM];

int dis[NN];

int root[NN];

int que[NN];

int mark[NN];

int stack[NN];

void add(int a, int b, int c){

int tmp;

edge[edNum].e = b;

edge[edNum].v = c;

next[edNum] = root[a];

root[a] = edNum++;

}

void Spfa()

{

int i, quNum, tmp, nxt, cur;

for (i = 1; i <= N; i++){

dis[i] = INF;

}

dis[1] = 0;

quNum = 0;

for (i = 1; i <= N; i++){

if (root[i] != -1){

que[quNum++] = i;

mark[i] = 1;

}

}

for (i = 0; i != quNum; i = (i + 1) % (N + 1)){

cur = que[i];

tmp = root[cur];

while (tmp != -1){

nxt = edge[tmp].e;

if (dis[nxt] > dis[cur] + edge[tmp].v){

dis[nxt] = dis[cur] + edge[tmp].v;

if (!mark[nxt]){

mark[nxt] = 1;

que[quNum] = nxt;

quNum = (quNum + 1) % (N + 1);

}

}

tmp = next[tmp];

}

mark[cur] = 0;

}

}

void Spfa1()

{

int i, top, tmp, nxt, cur;

for (i = 1; i <= N; i++){

dis[i] = INF;

}

dis[1] = 0;

top = 0;

for (i = 1; i <= N; i++){

if (root[i] != -1){

stack[++top] = i;

mark[i] = 1;

}

}

while (top){

cur = stack[top--];

tmp = root[cur];

mark[cur] = 0;

while (tmp != -1){

nxt = edge[tmp].e;

if (dis[nxt] > dis[cur] + edge[tmp].v){

dis[nxt] = dis[cur] + edge[tmp].v;

if (!mark[nxt]){

mark[nxt] = 1;

stack[++top] = nxt;

}

}

tmp = next[tmp];

}

}

}

int main()

{

int M, a, b, c, i;

scanf("%d%d", &N, &M);

edNum = 0;

for (i = 0; i <= N; i++){

root[i] = -1;

mark[i] = 0;

}

while (M--){

scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);

add(a, b, c);

}

Spfa1();

printf("%d\n", dis[N]);

//system("pause");

return 0;

}

例3:pku2983(SPFA + 栈)

分析题意:

输入有两种形式:

1:P A B X 即B + X = A 转化一下:B - A <= -X, A - B <= X 构造边和权:(A, B, -X),(B, A, X)

2:V A B 即 B +1<= A 转化一下:B - A <= -1 构造边和权:(A, B, -1) WA了无数次,终于过了,不是SPFA的原因,是自己没写好啊!!每次写Bellman_Ford 的时候挺简单,写SPFA的时候就死活不过,一度让我怀疑,SPFA是不是不稳定!!不过还都是因为自己不过小心,处理的时候很容易出错。不过SPFA还是很快的,422ms,Bellman_Ford就跑了2907ms,跟没过也差不多了!

#include

#include

#define INF 0xfffffff

#define NN 1004

#define MM 200004

int edNum, N;

int next[MM];

int root[NN];

int mark[NN];

int cnt[NN];

int dis[NN];

int stack[NN];

struct node{

int e, v;

}edge[MM];

void add(int a, int b, int c){

edge[edNum].e = b;

edge[edNum].v = c;

next[edNum] = root[a];

root[a] = edNum++;

}

int Spfa()

{

int i, top, cur, tmp, nxt;

top = 0;

//初始化的时候没有加源点,直接将所有有根的点入栈,也很不错for (i = 1; i <= N; i++){

dis[i] = INF;

// key1

if (root[i] != -1){

stack[++top] = i;

cnt[i]++;

mark[i] = 1;

}

}

while (top){

cur = stack[top--];

tmp = root[cur];

mark[cur] = 0;

while (tmp != -1){

nxt = edge[tmp].e;

//key2

if (dis[nxt] > dis[cur] + edge[tmp].v){

dis[nxt] = dis[cur] + edge[tmp].v;

if (!mark[nxt]){

cnt[nxt]++;

if (cnt[nxt] > N + 1){

return 1;

}

mark[nxt] = 1;

stack[++top] = nxt;

}

}

tmp = next[tmp];

}

}

return 0;

}

int main()

{

int i, a, b, c, M;

char str[2];

while (scanf("%d%d", &N, &M) != EOF)

{

edNum = 0;

for (i = 0; i <= N; i++){

root[i] = -1;

mark[i] = 0;

cnt[i] = 0;

}

while (M--){

scanf("%s%d%d", str, &a, &b);

if (str[0] == 'P'){

scanf("%d", &c);

add(b, a, c);

add(a, b, -c);

}else{

add(a, b, -1);

}

}

if (Spfa()){

puts("Unreliable");

}else{

puts("Reliable");

}

}

return 0;

}

例4:pku3169

这题还是用的SPFA + 栈过的,400多ms,写得多了,发现都可以套用模块了,除了输入不太一样外,其他的都基本一样。

模块一:负责各个数组的初始化

模块二:负责加边,对边用邻接表处理

模块三:SPFA 用栈来实现的过程

#include

#include

#define INF 0xfffffff

#define NN 1004

#define MM 20004

int edNum, N;

int next[MM];

int root[NN];

int mark[NN];

int cnt[NN];

int dis[NN];

int stack[NN];

struct node{

int e, v;

}edge[MM];

/*在这里我用了一个函数来完成初始化,也可以看着一个固定模块了*/

/*模块一*/

void Init(){

int i;

for (i = 0; i <= N; i++){

root[i] = -1;

mark[i] = 0;

cnt[i] = 0;

}

}

/*模块二*/

edge[edNum].e = b;

edge[edNum].v = c;

next[edNum] = root[a];

root[a] = edNum++;

}

/*函数返回-1,表示有负边权回路,就表示不可能

函数返回-2,就表示起点到终点的距离不定,这里用dis[N] == INF,来判断,因为开始就是赋值的是INF

否者,返回dis[N],这里面存的就是起点到终点的最大距离

*/

/*模块三*/

int Spfa()

{

int i, top, cur, tmp, nxt;

top = 0;

for (i = 1; i <= N; i++){

dis[i] = INF;

if (root[i] != -1){

stack[++top] = i;

cnt[i]++;

mark[i] = 1;

}

}

dis[1] = 0;

while (top){

cur = stack[top--];

tmp = root[cur];

mark[cur] = 0;

while (tmp != -1){

nxt = edge[tmp].e;

if (dis[nxt] > dis[cur] + edge[tmp].v){

dis[nxt] = dis[cur] + edge[tmp].v;

if (!mark[nxt]){

cnt[nxt]++;

if (cnt[nxt] > N + 1){

return -1;

}

mark[nxt] = 1;

stack[++top] = nxt;

}

}

tmp = next[tmp];

}

}

if (dis[N] == INF){

return -2;

}

return dis[N];

}

int main()

{

int ML, MD, a, b, c;

scanf("%d%d%d", &N, &ML, &MD);

Init();

while (ML--){

scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);

}

while (MD--){

scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);

add(b, a, -c);

}

printf("%d\n", Spfa());

//system("pause");

return 0;

}

例5:pku1201

这题依然SPFA + 栈过!

不同的是,这题有隐含条件,而且所求也大不一样。

由于这是对区间操作,求至少包含区间[ai, bi]中ci个点的最小集合。可以用集合元素个数来定义变量,即num[bi] - num[ai] >= ci, 但有个隐含条件就是,每个元素都是整点,取得话,最多为一,最少为0, 即num[i+1] - num[i] <= 1, num[i+1] - num[i] >= 0, 将这些条件再转换成最短路里的边和权,就可以做了。

这里求得是至少,也就是最小值,即num[maxn] - num[0] >= ans, 我们要转化成<= 号,也就是num[0] - num[maxn] <= -ans, 这样就行了,赋初值时,令dis[maxn] = 0,求得就是每个点到maxn的距离了,输出结果就是dis[0]加个负号。

#include

#include

#define INF 0xfffffff

#define NN 50004

#define MM 150004

int edNum, maxn;

int mark[NN];

int root[NN];

int dis[NN];

int next[MM];

int stack[NN];

struct node{

int e, v;

}edge[MM];

void Init(){

int i;

for (i = 0; i < NN; i++){

mark[i] = 0;

root[i] = -1;

dis[i] = INF;

}

}

void add(int a, int b, int c){

edge[edNum].e = b;

edge[edNum].v = c;

next[edNum] = root[a];

root[a] = edNum++;

}

void Spfa()

{

int i, cur, nxt, tmp, top = 0;

for (i = 0; i <= maxn; i++){

if (root[i] != -1){

stack[++top] = i;

mark[i] = 1;

}

}

// 这里需要注意,要将终点置零,求的就是别的点到终点maxn的距离dis[maxn] = 0;

while (top){

cur = stack[top--];

mark[cur] = 0;

tmp = root[cur];

while (tmp != -1){

nxt = edge[tmp].e;

if (dis[nxt] > dis[cur] + edge[tmp].v){

dis[nxt] = dis[cur] + edge[tmp].v;

if (!mark[nxt]){

mark[nxt] = 1;

stack[++top] = nxt;

}

}

tmp = next[tmp];

}

}

}

int main()

{

int n, i, a, b, c;

scanf("%d", &n);

maxn = 0;

edNum = 0;

Init();

for (i = 1; i <= n; i++){

scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);

add(b + 1, a, -c);

if (b + 1 > maxn){

maxn = b + 1;

}

}

for (i = 0; i <= maxn; i++){

add(i + 1, i, 0);

add(i, i + 1, 1);

}

Spfa();

//输出的时候也要注意,是起点到终点的距离的负值

printf("%d\n", -dis[0]);

// system("pause");

return 0;

}

1755 【差分约束】Cashier Employment(出纳员的雇佣)

【差分约束】Cashier Employment(出纳员的雇佣) Time Limit:1000MS Memory Limit:65536K Total Submit:2 Accepted:2 Description 出纳员的雇佣(cashier.pas/c/cpp) 【问题描述】 Tehran的一家每天24小时营业的超市,需要一批出纳员来满足它的需要。超市经理雇佣你来帮他解决他的问题——超市在每天的不同时段需要不同数目的出纳员(例如:午夜时只需一小批,而下午则需要很多)来为顾客提供优质服务。他希望雇佣最少数目的出纳员。 经理已经提供你一天的每一小时需要出纳员的最少数量——R(0), R(1), ..., R(23)。R(0)表示从午夜到上午1:00需要出纳员的最少数目,R(1)表示上午1:00到2:00之间需要的,等等。每一天,这些数据都是相同的。有N人申请这项工作,每个申请者I在没24小时中,从一个特定的时刻开始连续工作恰好8小时,定义tI (0 <= tI <=23)为上面提到的开始时刻。也就是说,如果第I个申请者被录取,他(她)将从tI 时刻开始连续工作8小时。你将编写一个程序,输入R(I)(I = 0..23)和tI (I = 1..N),它们都是非负整数,计算为满足上述限制需要雇佣的最少出纳员数目。在每一时刻可以有比对应的R(I)更多的出纳员在工作。 Input 第一行为测试点个数(<= 20)。每组测试数据的第一行为24个整数表示R(0),R(1),..., R(23)(R(I)<= 1000)。接下来一行是N,表示申请者数目(0 <= N <= 1000),接下来每行包含一个整数tI (0 <= tI <= 23)。两组测试数据之间没有空行。Output 对于每个测试点,输出只有一行,包含一个整数,表示需要出纳员的最少数目。如果无解,你应当输出“No Solution”。 Sample Input 1

数与图的完美结合—浅析差分约束系统

数与图的完美结合 -------浅析差分约束系统 华中师大一附中冯威 [摘要] 在面对多种多样的问题时,我们经常会碰到这样的情况:往往我们能够根据题目题面意思来建立一些简单的模型,但却面对这些模型无从下手。这时我们应该意识到,也许能够将这种模型与其他的模型之间搭起一座桥梁,使我们能够用更简单直接的方式解决它。这里我们介绍一种方法,它很好地将某些特殊的不等式组与图相联结,让复杂的问题简单化,将难处理的问题用我们所熟知的方法去解决,它便是差分约束系统。这里我们着重介绍差分约束系统的原理和其需要掌握的bellman-ford算法。然后通过zju1508和zju1420两道题目解析差分约束系统在信息学题目中的应用,并逐渐归纳解决这类问题的思考方向。 [目录] ◆关键字 (2) ◆Bellman-ford算法 (2) ◇算法简单介绍 (2) ◇算法具体流程 (2) ◇例题一ZJU2008 (4) ◆差分约束系统 (5) ◇例题二ZJU1508 (5) ◇线性程序设计 (7) ◇差分约束系统 (7) ◇例题三ZJU1420 (8) ◆结语 (9) ◆附录 (9)

[关键字] 差分约束系统、不等式、单元最短路径、转化 [正文] 在分析差分约束系统之前,我们首先介绍一个解决单元最短路径问题的Bellman Ford算法,它的应用十分广泛,在差分约束系统中更充当着重要的角色。 Bellman-ford 算法 算法简单介绍 这个算法能在更一般的情况下解决最短路的问题。何谓一般,一般在该算法下边的权值可以为负,可以运用该算法求有向图的单元最长路径或者最短路径。我们这里仅以最短路径为例。 Bellman ford 类似于Dijkstra算法,对每一个节点v∈V,逐步减小从起点s到终点v最短路的估计量dist[v]直到其达到真正的最短路径值mindist[v]。Bellman-ford算法同时返回一个布尔值,如果不存在从源结点可达的负权回路,算法返回布尔值TRUE,反之返回FALSE。 算法具体流程 1.枚举每条边(u,v)∈E(G)。 2.对枚举到的边进行一次更新操作。 3.回到步骤1,此过程重复n-1次,以确定没有更可以优化的情况。 4.枚举每条边(u,v)若仍然存在可以更新的边,则说明有向图中出现了负权回路,于是返回布尔值FALSE。 5.返回布尔值TRUE。 注:这里的更新操作是一种松弛技术,以单元最短路径为例这个操作就是保证 dist[v]<=dist[u]+w[u,v],即if dist[v]>dist[u]+w[u,v] then dist[v]=dist[u]+w[u,v],如果是最长路径则是保证dist[v]>=dist[u]+w[u,v]。 定义一个有向图G=(V,E),w(u,v)表示由结点u到v的边的权值。 伪代码如下:

紫外分光光度法计算

第20章 吸光光度法 思 考 题 1. 什么叫单色光复色光哪一种光适用于朗伯-比耳定律 答:仅具有单一波长的光叫单色光。由不同波长的光所组成光称为复合光。朗伯--比耳定律应适用于单色光。 2. 什么叫互补色与物质的颜色有何关系 答:如果两种适当的单色光按一定的强度比例混合后形成白光,这两种光称为互补色光。当混合光照射物质分子时,分子选择性地吸收一定波长的光,而其它波长的光则透过,物质呈现透过光的颜色,透过光与吸收光就是互补色光。 3. 何谓透光率和吸光度 两者有何关系 答:透光率是指透射光强和入射光强之比,用T 表示 T = t I I 吸光度是吸光物质对入射光的吸收程度,用A 表示,A εbc =,其两者的关系 lg =-A T 4. 朗伯-比耳定律的物理意义是什么 什么叫吸收曲线 什么叫标准曲线 答:朗伯--比耳定律是吸光光度法定量分析的理论依据,即吸光物质溶液对光的吸收程度与溶液浓度和液层厚度之间的定量关系。数学表达式为 lg A T εbc =-= 吸收曲线是描述某一吸光物质对不同波长光的吸收能力的曲线,即在不同波长处测得吸光度,波长为横坐标,吸光度为纵坐标作图即可得到吸收曲线。 标准曲线是描述在一定波长下,某一吸光物质不同浓度的溶液的吸光能力的曲线,吸光度为纵坐标,浓度为横坐标作图即可得到。 5. 何谓摩尔吸光系数质量吸光系数两者有何关系 答:吸光系数是吸光物质吸光能力的量度。摩尔吸光系数是指浓度为 mol ·L ,液层度为1cm 时,吸光物质的溶液在某一波长下的吸光度。用ε表示,其单位 11cm mol L --??。 质量吸光系数是吸光物质的浓度为1g 1L -?时的吸光度,用a 表示。其单位 11cm g L --?? 两者的关系为 εM a =? M 为被测物的摩尔质量。 6. 分光光度法的误差来源有哪些 答:误差来源主要有两方面,一是所用仪器提供的单色光不纯,因为单色光不纯时,朗伯—比耳定律中吸光度和浓度之间的关系偏离线性;二是吸光物质本身的化学反应,其结果同样

计算机操作系统典型例题解析之四

计算机操作系统复习题之四【例1】可变分区存储管理系统中,若采用最佳适应分配算法,“空闲区表”中的空闲区可按(A)顺序排列。 A、长度递增 B、长度递减 C、地址递增 D、地址递减分析:最佳适应算法要求每次都分配给用户进程能够满足其要求的空闲区中最小的空闲区,所以为了提高算法效率,我们把所有的空闲区,按其大小以递增的顺序形成一空闲分区链。这样,第一个找到的满足要求的空闲区,必然是符合要求中最小的。所以本题的答案是A。 【例2】虚拟存储技术是(B)。 A、扩充主存物理空间技术 B、扩充主存逻辑地址空间技术 C、扩充外存空间的技术 D、扩充输入/输出缓冲区技术 分析:所谓虚拟存储器,是指仅把作业的一部分装入内存便可运行作业的存储器系统。具体地说,所谓虚拟存储器是指具有请求调入功能和置换功能,能从逻辑上对内存容量进行扩充的一种存储器系统。实际上,用户所看到的大容量只是一种感觉,是虚的,故称之为虚拟存储器。虚拟存储技术是一种性能非常优越的存储器管理技术、故被广泛地应用于大、中、小型机器和微型机中。所以本题的答案是B。 【例3】很好地解决了“零头”问题的存储管理方法是(A)。A、分页存储管理方式B、分段存储管理方式C、多重分区管理D、可变式分区管理 分析:“零头”也就是内存碎片,是指内存中无法被利用的小空闲

区。在有些内存管理方式下,系统运行一段时间后,内存的碎片会占据相当的数量的空间。分段存储管理方式、多重分区管理、可变式分区管理都会因为内存分配回收产生“零头”,而分页存储管理方式,按事先划分好的内存块为单位分配回收内存,所以不会产生“零头”。所以本题的答案是A。 【例4】系统“抖动”现象的发生是由(B)引起的。 A、交换的信息量过大 B、置换算法选择不当 C、内存容量不足 D、请求分页管理方案 分析:“抖动”现象是指刚被换出的页很快又要被访问,为此,又要换出其他页,而该页又很快被访问,如此频繁地置换页面,以致大部分时间都花在页面置换上。交换的信息量过大,内存容量不足都不是引起系统“抖动”现象的原因,而选择的置换算法不当才是引起“抖动”现象的根本原因,例如,先进先出算法就可能产生“抖动”现象。所以本题的答案是B。 【例5】虚拟存储管理系统的基础是程序的(C)理论。 A、全局性 B、虚拟性 C、局部性 D、动态性 分析:虚拟存储技术是基于程序的局部性原理的,程序的局部性原理体现在两个方面:时间局部性和空间局部性。时间局部性是指一条指令被执行后,那么它可能很快会再次被执行,空间局部性是指若某一存储单元被访问,那么与该存储单元相邻的单元可能也会很快被访问。所以本题的答案是C。

操作系统习题及答案一

习题一操作系统概论 选择题 1. 计算机的操作系统是一种() ■ A. 应用软件 B.系统软件 C.工其软件D 字表处理软件 2. 批处理系统的主要缺点是( ). A. CPU 的利用率不高 B.失去了交互性 C.不具备并行性 D.以上都不是 3. 计算机操作系统的功能是( ). A. 把源程序代码转换为标准代码 B. 实现计算机用户之间的相互交流 C. 完成计算机硬件与软件之间的转换 D. 控制、管理计算机系统的资源和程序的执行 4. 在分时系统中,时间片一定时, (),响应时间越长. A. 内存越多 B.用户数越多 C.内存越少 D 用户数 越少 5. 操作系统的( )管理部分负责对进程进行调度 . A?主存储器 B.控制器 C.运算器 D 处理机 6. 从用户的观点看,操作系统是( ). A. 用户与计算机之间的接口 B. 控制和管理计算机资源的软件 C. 合理地组织计算机工作流程的软件 D. 由若干层次的程序按一定的结构组成的有机体 7. 操作系统的功能是进行处理机管理、 ()管理、设备管理及信息管理 9. 操作系统是现代计算机系统不可缺少的组成部分,是 为了提咼计算机的( 户使用计算机而配备的一种系统软件 . 10. 所谓()是指将一个以上的作业放入主存,并且同时处于运行状态,这些作业共享处 和外围设备等其他资源. A.多重处理 B.多道程序设计 C.实时处理 D?并行执行 11. ()操作系统允许在一台主机上同时连接多台终端,多个用户可以通过各自的终端同 A. CPU 的利用率不高 C.不具备并行性 B.资源利用率 D.以上都不是 A.进程 B.存储器 C.硬件 D.软件 8.操作系统中采用多道程序设计技术提高 CPU 和外部设备的() A.利用率 B.效率 C.稳定性 D.兼容性 )和方便用 理机的时间

cadence16.6差分约束规则

差分对的约束设置 第一步,差分对的设置 差分对的设置有很多方法,下面介绍两种最常用的方法。 1.点击菜单Logic→Assign Differential Pair... 弹出以下对话框。 点击你想要创建差分对的Net1和Net2,填入差分的名字,点击Add后就成功创建了差分对。 点击Auto Generate按钮后,弹出以下对话框:

在第一个输入框填入Net的主要名字后,在下面的框中填入差分线的标志如N,P。点击Generate即可自动产生差分对。 2.在约束管理器中设置差分对。 在DSN上点击右键,在菜单中选择Create→Differential Pair。即可弹出下面的对话框。

和上一种方法的设置差不多,这里就不再叙述了。 第二步差分对约束规则的设置 差分对各项约束可以在约束管理器中的 Electric→Net→routing→Differential Pair中直接在各差分对上填入各项约束数值就可生效,但更好的方法是创建约束规则后赋给各个差分对。 在DSN上点击右键,在菜单中选择Create→Electrical CSet后,弹出下面的对话框; 输入规则名后点Ok,在Electric→constraimt set→outing→Differential Pair中可以看到新规则。 在表格中输入各项数值即可完成新规则的设置。如图所示 差分对约束参数主要有以下几个:

1coupling paramaters 主要包括了 Primary Gap 差分对最优先线间距(边到边间距)。 Primary Width 差分对最优先线宽。 Neck Gap 差分对Neck模式下的线间距(边到边间距),用于差分对走线在布线密集区域时切换到Neck值。 Neck Width差分对Neck模式下的线宽,用于差分对走线在布线密集区域时切换到Neck值。如图所示 设置数值时在表格中右键菜单中选择change,会出现以下各层数值表格,可以在每一层上设置不同的数值。 需要注意的是在物理(physical)约束中同样可以设置差分规则,但是电气规则约束在布线时更优先,同时电气规则可以设置更多的约束,推荐在电气规则中设置差分走线的约束。 2 Min Line Specing 差分对最小间距,一定要小于或等于"Primary gap"与(-)tolerance的数值,并且也要小于或等于"Neck gap"与(-)tolerance的数值。对于不符合约束的差分对,会显示“DS”的DRC错误提示。

实验1 高吸光度示差分析法

实验二高吸光度示差分析法 一、目的: 通过标准曲线的绘制及试样溶液的测定,了解高吸光度示差分析法的基本原理,方法优点。掌握721型分光光度计的使用方法。 二、原理: 普通吸光光度法是基于测量试样溶液与试剂空白溶液(或溶剂)相比较的吸光度,从相同条件下所作的标准曲线来计算被测组份的含量,这种方法的准确度一般不会优于1~2%,因此,它不适合于高含量组份的测定。 为了提高吸光光度法测定的准确度,使其适合于高含量组分的测定,可采用高吸光度示差分析法。示差法与普通吸光光度法的不同之处,在于用一个待测组份的标准溶液代替试剂空白溶液作为参比溶液,测量待测量溶液的吸光度。它的测定步骤如下: (1)在仪器没有光线通过时(接受器上无光照射时)调节透光率为0,这与比色法或普通分光光度法相同。 (2)将一个比待测溶液(浓度为C+△C)稍稀的参比溶液(浓度为C)放在仪器光路中,调节透光率为100%。 (3)将待测量溶液(或标准溶液)推入光路中,读取表现吸光度A f。 表观吸光度A f实际上是由△C引起的吸收大小,可表达为: A f=ab△c 上式说明,待测溶液(或标准溶液)与参比溶液的吸光度之差与这两次溶液的浓度差成正比。 无论普通吸光度或高吸光度示差法,只要符合比尔定律,而且测量误差仅仅是由于透光率(或吸光度)读数的不确定所引起的,则可以方便地计算出分析的

误差。 仪器刻度上透光率读数改变数(dT )所引起的浓度误差dc 为绝对误差,它与透光率有关,其关系式容易由比耳定律推得: A f =ab △c=k △c lgT=-A f =-k △c 0.43lnT=-k △c KT dc 43 .0 ·dT 式中k 为标准曲线(A ~C )的斜率。实验中三条曲线的三个k 很接近。根据k 值及上述关系可以计算出实验中各点的绝对误差(假设透光率读数误差为l%,即dT=0.01)。 对于化学工作者来说,更有意义的是浓度的相对误差(c dc ),或者相对百分误差(c dc ×100)。浓度相对百分误差与参比溶液的浓度关系密切。随着有色参比溶液浓度的增加(或A 的增加),相对百分误差也随之减小。当所用参比溶液的A=1.736时,最低的相对百分误差也可减小至0.25%。由此可见了,差示法中高吸光度法可达到容量分析和重量分析的准确度。 三、仪器与试剂 721型分光光度计(附2只1厘米比色皿) 0~10ml 微量滴定管1支(刻度准确至0.005ml ) 25ml 容量瓶×16 0.2500M Cr (NO 3)3 四、实验步骤

计算机操作系统典型例题解析之三

计算机操作系统典型例题解析之三 【例1】分配到必要的资源并获得处理机时的进程状态是(B )。A、就绪状态B、执行状态 C、阻塞状态D、新状态 分析:进程有三种基本状态:就绪状态、执行状态和阻塞状态。当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源后,只要能再获得处理机便可立即执行,这时的状态称为就绪状态;处于就绪状态的进程如果获得了处理机,其状态转换为执行状态;进程因发生某种事件(如I/O请求、申请缓冲空间等)而暂停执行时的状态,亦即进程的执行受到阻塞,故称这种状态为阻塞状态;而新状态是指创建了进程但尚未把它插入到就绪队列前的状态。所以本题的答案是B。 【例2】挂起的进程被激活,应该使用(C)原语。 A、Create B、Suspend C、Active D、Wakeup 分析:在不少系统中,进程除了三种基本状态外,又增加了一些新的状态,其中最重要的是挂起状态。“挂起”的实质是使进程不能继续执行,即使挂起后的进程处于就绪状态,它也不能参加对CPU的竞争,进程的挂起调用Suspend()原语。因此,被挂起的进程处于静止状态,相反,没有挂起的进程则处于活动状态。而且,处于静止状态的进程,只有通过“激活”动作,调用Active()原语,才能转换成活动状态,调入内存。所以本题的答案是C。 【例3】任何时刻总是让具有最高优先数的进程占用处理器,此时采用的进程调度算法是(D)。A非抢占式的优先数调度算法B、时间片轮转调度算法C、先来先服务调度算法D、抢占式的优先

数调度算法 分析:“让具有最高优先数的进程占用处理器”,我们可以知道,采用的进程调度算法是优先数调度算法,但是我们还要进一步分析是抢占式的还是非抢占式的。“任何时刻总让”,通过这句话我们知道采用的是抢占式的,所以本题的答案是D。 【例4】若P、V操作的信号量S初值为2,当前值为-1,则表示有(B)等待进程。A、0个B、1个C、2个D、3个分析:信号量的初始值表示系统中资源的数目,每次的Wait操作意味着进程请求一个单位的资源,信号量进行减1的操作,当信号量小于0时,表示资源已分配完毕,进程自我阻塞。因此,如果信号量小于0,那么信号量的绝对值就代表当前阻塞进程的个数。所以本题的答案是B。 【例5】发生死锁的必要条件有四个,要预防死锁的发生,可以破坏这四个必要条件,但破坏(A)条件是不太实际的。 A、互斥 B、请求和保 C、不剥夺 D、环路等待 分析:预防死锁是指通过破坏死锁的某个必要条件来防止死锁的发生。四个必要条件中,后三个条件都可以被破坏,而第一个条件,即“互斥”条件,对某些像打印机这样的设备,可通过SPOOLing技术予以破坏,但其他资源,因受它们的固有特性的限制,该条件不仅不能被破坏,反而应加以保证。所以本题的答案是A。 【例6】有m个进程共享同一临界资源,若使用信号量机制实现对临界资源的互斥访问,则信号量值的变化范围是1 至1-m。

操作系统例题讲解

操作系统例题讲解 一、调度算法 对如下表所示的5个进程: 采用可剥夺的静态最高优先数算法进行调度(不考虑系统开销)。 问 题: ⑴ 画出对上述5个进程调度结果的Gantt 图; ⑵ 计算5个进程的平均周转时间、平均带权周转时间。 解: ⑴ 调度结果的Gantt 图如下: 0 2 4 5 7 9 10 12 14 (2) 时间计算: 二、存储管理 某系统采用虚拟页式存储管理方式,页面大小为2KB ,每个进程分配的页框数固定为4页。采用局部置换策略,置换算法采用改进的时钟算法,当有页面新装入内存时,页表的时钟指针指向新装入页面的下一个在内存的表项。设当前进程P 的页表如下(“时钟”指针指向逻辑页面3的表项): 逻辑页号 0 1 2 3 4 5 问 题: ⑴ 当进程P 依次对逻辑地址执行下述操作: ① 引用 4C7H ; ② 修改 19B4H ; ③ 修改 0C9AH ; 写出进程P 的页表内容; ⑵ 在 ⑴ 的基础上,当P 对逻辑地址27A8H 进行访问, 该逻辑地址对应的物理地址是多少?

解:页面大小为2KB,2KB=2×210=211, 即逻辑地址和物理地址的地址编码的低11位为页内偏移; ⑴①逻辑地址4C7H=0100 1100 0111B,高于11位为0,所以该地址访问逻辑页面0; 引用4C7H,页表表项0:r=1; ②逻辑地址19B4H=0001 1001 1011 0100B,高于11位为3,所以该地址访问逻辑页面3; 修改19B4H,页表表项3:r=1, m=1; ③逻辑地址0C9AH=0000 1100 1001 1010B,高于11位为1,所以该地址访问逻辑页面1; 逻辑页1不在内存,发生缺页中断; ①、②两操作后,P的页表如下: 逻辑页号 1 2 3 4 5 按改进的时钟算法,且时钟指针指向表项3,应淘汰0页面, 即把P的逻辑页面1读到内存页框101H,页表时钟指针指向表项2。 并执行操作:修改0C9AH。 经上述3个操作后,P的页表如下: 逻辑页号 1 2 3 4 5 ⑵逻辑地址27A8H=0010 0111 1010 1000B,高于11位为4,所以该地址访问逻辑页面4; 页面4不在内存,发生缺页中断;按改进的时钟算法,淘汰页面2,页面4读到110H页框, 所以,逻辑地址27A8H对应的物理地址为: 0001 0001 0000 111 1010 1000B=887A8H。 三、设备与I/O管理 设系统磁盘只有一个移动磁头,磁道由外向内编号为:0、1、2、……、199;磁头移动一个磁道所需时间为1毫秒;每个磁道有32 个扇区;磁盘转速R=7500r/min. 系统对磁盘设备的I/O请求采用N-Step Look (即N-Step Scan,但不必移动到磁道尽头),N=5。设当前磁头在60号磁道,向内移动;每个I/O请求访问磁道上的1个扇区。现系统依次接收到对磁道的I/O请求序列如下: 50, 20, 60, 30, 75, 30, 10, 65, 20, 80,15, 70 问题: ⑴写出对上述I/O请求序列的调度序列,并计算磁头引臂的移动量; ⑵计算:总寻道时间(启动时间忽略)、总旋转延迟时间、总传输时间和总访问处理时间。 解:⑴考虑序列中有重复磁道的I/O请求,调度序列为: 60→75→50→30→20→15→10→65→70→80 磁头移动量=(75-60)+(75-50)+(50-30)+(30-20)+ (20-15)+(15-10)+(65-10)+(70-65)+(80-70) =15+25+20+10+5+5+55+5+10=155(磁道)

差分约束

(本文假设读者已经有以下知识:最短路径的基本性质、Bellman-Ford算法。)比如有这样一组不等式: X1 - X2 <= 0 X1 - X5 <= -1 X2 - X5 <= 1 X3 - X1 <= 5 X4 - X1 <= 4 X4 - X3 <= -1 X5 - X3 <= -3 X5 - X4 <= -3 不等式组(1) 全都是两个未知数的差小于等于某个常数(大于等于也可以,因为左右乘以-1就可以化成小于等于)。这样的不等式组就称作差分约束系统。 这个不等式组要么无解,要么就有无数组解。因为如果有一组解{X1, X2, ..., Xn}的话,那么对于任何一个常数k,{X1 + k, X2 + k, ..., Xn + k}肯定也是一组解,因为任何两个数同时加一个数之后,它们的差是不变的,那么这个差分约束系统中的所有不等式都不会被破坏。 差分约束系统的解法利用到了单源最短路径问题中的三角形不等式。即对于任何一条边u -> v,都有: d(v) <= d(u) + w(u, v) 其中d(u)和d(v)是从源点分别到点u和点v的最短路径的权值,w(u, v) 是边u -> v的权值。 显然以上不等式就是d(v) - d(u) <= w(u, v)。这个形式正好和差分约束 系统中的不等式形式相同。于是我们就可以把一个差分约束系统转化成一张图,每个未知数Xi对应图中的一个顶点Vi,把所有不等式都化成图中的一条边。对于不等式Xi - Xj <= c,把它化成三角形不等式:Xi <= Xj + c,就可以化成 边Vj -> Vi,权值为c。最后,我们在这张图上求一次单源最短路径,这些三角形不等式就会全部都满足了,因为它是最短路径问题的基本性质嘛。 话说回来,所谓单源最短路径,当然要有一个源点,然后再求这个源点到其他所有点的最短路径。那么源点在哪呢?我们不妨自已造一个。以上面的不等式组为例,我们就再新加一个未知数X0。然后对原来的每个未知数都对X0随便加一个不等式(这个不等式当然也要和其它不等式形式相同,即两个未知数的差小于等于某个常数)。我们索性就全都写成Xn - X0 <= 0,于是这个差分约束系 统中就多出了下列不等式: X1 - X0 <= 0 X2 - X0 <= 0 X3 - X0 <= 0 X4 - X0 <= 0

操作系统例题汇总

1.2例题精选 例如何理解虚拟机的概念? 解:一台仅靠由硬件组成的计算机一般被称为裸机,不易使用。操作系统为用户使用计算机提供了许多服务,从而把一台难于使用的裸机改造成了功能更强大、使用更方便的计算机系统,这种计算机系统称为虚拟机。所谓虚拟,是指把一个物理上的实体变为若干个逻辑上的对应物。前者是实际存在的,而后者是虚的,只是用户的一种感觉。在单CPU的计算机系统中能同时运行多道程序,好像每个程序都独享一个CPU,这就是虚拟。在构造操作系统时,把操作系统分成若干层,每层完成特定的功能,从而形成一个虚拟机。下层的虚拟机为上层的虚拟机提供服务,这样逐次扩充以完成操作系统的功能。 讨论“虚拟”的概念体现在操作系统的方方面面。例如,虚拟存储器,使一台只有4MB内存的计算机可以运行总容量远远超过4 MB的程序;虚拟外设,能够使多个用户同时访问该外设等。 例什么是多道程序设计,它的主要优点是什么? 解: 所谓多道程序设计是指把一个以上的程序存放在内存中,并且同时处于运行状态,这些程序共享CPU和其他计算机资源。其主要优点是: (1)CPU的利用率高:在单道程序环境下,程序独占计算机资源,当程序等待I/O操作时CPU空闲,造成CPU资源的浪费。在多道程序环境下,多个程序共享计算机资源,当某个程序等待 I/O操作时,CPU可以执行其他程序,这大大地提高了CPU的利用率。 (2)设备利用率高:在多道程序环境下,内存和外设也由多个程序共享,无疑也会提高内存和外设的利用率。 (3)系统吞吐量大:在多道程序环境下,资源的利用率大幅度提高,减少了程序的等待时间,提高了系统的吞吐量。 讨论多道程序在计算机中并发地运行是现代计算机系统的重要特征。早期的单道批处理系统与人工操作相比自动化程度大大提高,但系统中仍有较多的空闲资源,系统的性能较差。多遭批处理系统虽有很多优点,但这种系统交互能力差,作业的平均周转时间长。多道程序处理系统要解决的主要问题是,如何使多个程序合理、有序地共事处理机、内存、外设等资源。 例1.3 A, B两个程序,程序 A按顺序使用CPU 10 S,使用设备甲 5 S,使用 CPU 5 S,使用设备乙 10 S,最后使用 CPU 10 S。程序 B按顺序使用设备甲 10 S,使用 CPU 10 S,使用设备乙5S,使用CPU 5S,使用设备乙 10S。(忽略调度程序执行时间)试问: (1)在顺序环境下执行程序A和程序B,CPU的利用率是多少? (2)在多道程序环境下, CPU的利用率是多少? 解(1)程序A和程序B顺序执行时,程序A执行完毕,程序B才开始执行。两个程序共耗时80S,其中占用CPU时间为40S,顺序执行时CPU的利用率为50%。 (2)在多道程序环境下,两个程序并发执行,其执行情况如图所示。可以看出,两个程序共耗时45S,其中占用CPU时间为40S,故此时CPU的利用率为40/45=%。 讨论 (1)在单道程序环境下,程序顺序执行,CPU被一道程序独占,即使CPU空闲,其他程序也不能使用,所以 CPU的利用率低。 (2)在多道程序环境下,若干个程序宏观上同时执行,微观上交替执行。当其中一个程序由于某种原因(例如进行1/O操作)而不能占用CPU时,其他程序就可以占用CPU,提高了CPU的利用率。

allegro 16.3 约束规则设置

Allegro 16.3约束规则设置 约束管理器是一个交叉的平台,以工作簿和工作表的形式在 Cadence PCB设计流程中用于管理所有工具的高速电子约束。可以使用约束管理器和SigXplorer Expert 开发电路的拓扑并得出电子约束,可以包含定制约束、定制测量和定制激励。 所谓约束就是用户定义的限制条件,当在板上走线和放置元件时会遵守这些约束。电子约束(ECSets)就是限制PCB 上与电行为有关的对象,比如可以设置某个网络最大传输延迟为2ns。 以下图为一约束设置窗口。 一、说明 先解释一下约束的类型以及约束中用到的简写名词,如下图所示:

1、NCIs(NET CLASS) 由众多nets或者buses、differential pairs、Xnet所组成的类,可对其赋予相似的约束。如下图所示。 2、NCC(Net Class-Class) 一般用在约束组与组之间的间距的时候使用,如下图。 3、DPr(Differential Pairs)差分对 一组差分对一般由两条Xnet或者net以差分走线的方式组成,如下图。差分对的形成有两种方式:一是由模型指定的差分对,再者就是由用户自己定义的差分对。 ?模型定义的差分对:可以在器件信号模型中指定差分对,可以使用PCB Design,PCB SI,SigXplores 来将模型指定给相应的元件。 ?用户定义的差分对:可以在约束管理器中 Net 一级的对象中创建差分对,可以灵活的更改差分对命名和更改差分对成员,但是没有模型指定差分对的精确性。 以下是设置差分对规则时,需要赋予约束的项。

针对以上约束中用到的一些约束点进行解释说明:

差示分光光度法测定高含量的二氧化硅

差示分光光度法测定高含量的二氧化硅 (作者:余建华,毛杏仙本信息发布于2009年08月11日,共有183人浏览) [字体:大中小] 二氧化硅是水泥及原材料化学分析的常检项目,由于材质、含量差别很大,因此关于二氧化硅的测定方法很多。根据二氧化硅含量的不同分为三类,含SiO2量较高(Wsio2≥95%)的材质,多采用重量法;含SiO2为常量(Wsio25%~95%)的,多采用容量法;含SiO2量较低(Wsio2<5%)的,一般采用硅钼蓝比色法测定。这三种方法各有特点,重量法和容量法理论上准确度较高方法可靠,但是整个操作流程相对较复杂,费时费力测定周期长;用比色法测定,适用范围很小。 用硅钼蓝光度法测定高含量SiO2,难于准确测定,主要是由于随SiO2含量的升高在制取母液时硅酸易产生聚合,标准曲线易产生弯曲等,使测定结果受到影响。在这种情况下,应用差示分光光度法,可使测定的准确度大为提高。这一方法的实质,是用已知浓度的标准溶液代替常用的水或空白溶液作参比来绘制工作曲线,也就是借增加参比液的吸光度提高待测溶液的吸光度读数的准确度,从而降低光度法的测定误差。本试验根据待测试样的SiO2含量估算范围不同,采取分段比色、减少称样量、浸取试样时以盐酸逆酸化法避免硅酸聚合、选取2~3个基体成分尽量与试样相近,二氧化硅含量比试样稍低和稍高的标样为参比校准标准曲线等多种手段,消除或减少测量误差,提高测量的准确性和稳定性,实现了常量二氧化硅的快速测定。 1 试验部分 1.1主要试剂与仪器 721型分光光度计;容量瓶;镍坩埚;马弗炉等; 氢氧化钾(分析纯);无水乙醇(分析纯);盐酸(V/V):1/1; 钼酸铵溶液(50g/L):量取500ml蒸馏水于塑料杯中,加入25g钼酸铵,搅拌至完全溶解并过滤,贮于塑料瓶中备用; 钼蓝显色剂:将30g草酸、30g硫酸亚铁铵溶于500ml水中,搅拌溶解后,缓缓的加入l00ml浓硫酸,用水稀释至l000ml,搅拌,备用。 1.2测定方法原理 测定时,调节吸光度至∞;吸光度为零的点用浓度C1稍低于试样溶液的标准溶液来调定。然后测定一系列大于Cl的已知溶液的标准溶液的吸光度,并按浓度与吸光度的对应关系,绘制工作曲线和测定试样溶液的吸光度。 设透过空白溶液、第一个标准溶液(C1)和第二个标准溶液(C2)的光强度依次为I0、I1和I2,对应于C1和C2的吸光度为A1,A3,ε为摩尔吸光系数,根据比耳定律:

操作系统练习题_及答案解析

操作系统练习题 第一章引言 (一单项选择题 1操作系统是计算机系统的一种( 。A.应用软件 B.系统软件c.通用软件D.工具软件 2.操作系统目的是提供一个供其他程序执行的良好环境,因此它必须使计算机( A.使用方便 B.高效工作 C.合理使用资源 D.使用方便并高效工作 3.允许多个用户以交互方式使用计算机的操作系统是( 。A.分时操作系统 B.批处理单道系统 C.实时操作系统 D.批处理多道系统 4.下列系统中( 是实时系统。A.计算机激光照排系统 B.办公自动化系统 C.化学反应堆控制系统 D.计算机辅助设计系统 5.操作系统是一种系统软件,它( 。A.控制程序的执行 B.管理计算机系统的资源 C.方便用户使用计算机 D.管理计算机系统的资源和控制程序的执行 6.计算机系统把进行( 和控制程序执行的功能集中组成一种软件,称为操作系统 A.CPU管理 B.作业管理 C.资源管理 D.设备管理 7.批处理操作系统提高了计算机系统的工作效率,但( 。 A.不能自动选择作业执行 B.无法协调资源分配 c.不能缩短作业执行时间 D在作业执行时用户不能直接干预 8.分时操作系统适用于( 。A.控制生产流水线B.调试运行程序c.大量的数据处理D.多个计算机资源共享 9.在混合型操作系统中,“前台”作业往往是指( 。A.由批量单道系统控制的作业 B.由批量多道系统控制的作业 c.由分时系统控制的作业D.由实时系统控制的作业

10.在批处理兼分时的系统中,对( 应该及时响应,使用户满意。A.批量作业B.前台作业c.后台作业D.网络通信 11.实时操作系统对可靠性和安全性要求极高,它( 。A.十分注重系统资源的利用率B.不强调响应速度 c.不强求系统资源的利用率 D.不必向用户反馈信息 12.分布式操作系统与网络操作系统本质上的不同之处在于( 。A.实现各台计算机之间的通信B.共享网络个的资源 c.满足较大规模的应用 D.系统中若干台计算机相互协作完成同一任务 13.SPOOL技术用于( 。A.存储管理B.设备管理C.文件管理 D.作业管理 14.( 为用户分配主存空间,保护主存中的程序和数据不被破坏,提高主存空间的利用率。 A处理器管理 B.存储管理 c.文件管理 D.作业管理 (二填空题 1. 计算机系统是按用户要求接收和存储信息,自动进行_______并输出结果信息的系统。 2.计算机是由硬件系统和_______系统组成。 3.软件系统由各种_______和数据组成。 4.计算机系统把进行_______和控制程序执行的功能集中组成一种软件称为操作系统。 5.操作系统使用户合理_______,防止各用户间相互干扰。 6.使计算机系统使用方便和_______是操作系统的两个主要设计目标。 7.批处理操作系统、_______和实时操作系统是基本的操作系统。 8.用户要求计算机系统中进行处理的一个计算机问题称为_______。

计算机操作系统习题及答案()

第3章处理机调度1)选择题 (1)在分时操作系统中,进程调度经常采用_D_ 算法。 A. 先来先服务 B. 最高优先权 C. 随机 D. 时间片轮转 (2)_B__ 优先权是在创建进程时确定的,确定之后在整个进程运行期间不再改变。 A. 作业 B. 静态 C. 动态 D. 资源 (3)__A___ 是作业存在的惟一标志。 A. 作业控制块 B. 作业名 C. 进程控制块 D. 进程名 (4)设有四个作业同时到达,每个作业的执行时间均为2小时,它们在一台处理器上按单道方式运行,则平均周转时间为_ B_ 。 A. l小时 B. 5小时 C. 2.5小时 D. 8小时 (5)现有3个同时到达的作业J1、J2和J3,它们的执行时间分别是T1、T2和T3,且T1<T2<T3。系统按单道方式运行且采用短作业优先算法,则平均周转时间是_C_ 。 A. T1+T2+T3 B. (T1+T2+T3)/3 C. (3T1+2T2+T3)/3 D. (T1+2T2+3T3)/3 (6)__D__ 是指从作业提交给系统到作业完成的时间间隔。 A. 运行时间 B. 响应时间 C. 等待时间 D. 周转时间 (7)下述作业调度算法中,_ C_调度算法与作业的估计运行时间有关。 A. 先来先服务 B. 多级队列 C. 短作业优先 D. 时间片轮转 2)填空题 (1)进程的调度方式有两种,一种是抢占(剥夺)式,另一种是非抢占(非剥夺)式。 (2)在_FCFS_ 调度算法中,按照进程进入就绪队列的先后次序来分配处理机。 (3)采用时间片轮转法时,时间片过大,就会使轮转法转化为FCFS_ 调度算法。 (4)一个作业可以分成若干顺序处理的加工步骤,每个加工步骤称为一个_作业步_ 。 (5)作业生存期共经历四个状态,它们是提交、后备、运行和完成。 (6)既考虑作业等待时间,又考虑作业执行时间的调度算法是_高响应比优先____ 。 3)解答题 (1)单道批处理系统中有4个作业,其有关情况如表3-9所示。在采用响应比高者优先调度算法时分别计算其平均周转时间T和平均带权周转时间W。(运行时间为小时,按十进制计算) 表3-9 作业的提交时间和运行时间

差示分光光度法

4.5 分光光度测定方法 中文词条名:差示分光光度法 英文词条名:differential spectrophotometry 分光光度法中,样品中被测组分浓度过大或浓度过小(吸光度过高或过低)时,测量误差均较大。为克服这种缺点而改用浓度比样品稍低或稍高的标准溶液代替试剂空白来调节仪器的100%透光率(对浓溶液)或0%透光率(对稀溶液)以提高分光光度法精密度、准确度和灵敏度的方法,称为差示分光光度法。差示分光光度法又可分高吸光度差示法,低吸光度差示法,精密差示分光光度法等。 4.5.2 差示分光光度法 吸光度A在0.2-0.8范围内误差最小。超出此范围,如高浓度或低浓度溶 液,其吸光度测定误差较大。尤其是高浓度溶液,更适合用差示法。 一般分光光度测定选用试剂空白或溶液空白作为参比,差示法则选用一已知浓度的溶液作参比。该法的实质是相当于透光率标度放大。 高吸收法在测定高浓度溶液时使用。选用比待测溶液浓度稍低的已知浓度溶液作标准溶液,调节透光率为100%。

低吸收法在测定低浓度溶液时使用。选用比待测液浓度稍高的已知浓度溶液作标准溶液,调节透光率为0。 最精密法是同时用浓度比待测液浓度稍高或稍低的两份已知溶液作 标准溶液,分别调节透光率为0或100%。 设试样浓度为,以溶剂作参比时,其透光率为,吸光度为。若选浓度为(其以溶剂为参比时的透光率为,吸光度为)的已知溶液作参比,调节透光率为100%。根据吸收定律,有: 溶剂作参比时,;(4.14) ;(4.15) 差示法,用已知浓度的溶液作参比时, (4.16) ,(4.17) (4.16)式为差示分光光度法的基本关系式。

4月全国自考操作系统试题及答案解析

全国2018年4月高等教育自学考试 操作系统试题 课程代码:02326 第一部分选择题(共30分) 一、单项选择题(本大题共20小题,每小题1分,共20分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1.设计分时操作系统的主要目标是() A.吞吐量和周转时间B.交互性和响应时间 C.灵活性和可适应性D.可靠性和完整性 2.用户通常利用键盘命令、系统调用命令请求操作系统服务,有时也会用()A.宏指令B.汇编语言 C.作业控制语言D.计算机高级语言 3.操作系统中的中断处理程序很大部分是处理()中断的。 A.程序B.访管 C.I/O D.外部 4.用作业控制语言编写作业控制说明书主要用在()系统。 A.分时B.实时 C.批处理D.多CPU 5.采用多道程序设计能() A.增加平均周转时间B.发挥且提高并行工作能力 C.缩短每道程序执行时间D.降低对处理器调度的要求 6.程序状态字反映了()状态。 A.进程调度B.作业调度 C.与处理器有关的系统D.主存储器分配 7.为了对紧急进程或重要进程进行调度,调度算法应采用() A.先来先服务B.轮转法 C.优先权调度D.短执行时间优先调度 8.单个分区的存储管理不适用于() A.个人计算机B.专用计算机 C.单道程序系统D.多道程序系统 9.页式管理中的地址结构分页号和页内地址两部分,它() A.仍是线性地址B.是个二维地址 C.是个三维地址D.是个四维地址 10.把逻辑文件存放到存储介质上时,如果组织成()文件,则逻辑记录可以按任意次序存放在不相邻的存储块中。 A.流式B.记录式 C.顺序D.链接 11.为了保证存取文件的可靠性,用户要求读一个文件前应首先请求系统执行()文 1

操作系统习题及答案一

习题一操作系统概论 一.选择题 1. 计算机的操作系统是一种(). A. 应用软件 B.系统软件 C.工其软件D字表处理软件 2. 批处理系统的主要缺点是(). A. CPU 的利用率不高 B .失去了交互性 C.不具备并行性 D.以上都不是 3.计算机操作系统的功能是(). A. 把源程序代码转换为标准代码 B .实现计算机用户之间的相互交流 C. 完成计算机硬件与软件之间的转换 D. 控制、管理计算机系统的资源和程序的执行 4. 在分时系统中,时间片一定时,(),响应时间越长. A.内存越多 B.用户数越多 C.内存越少D用户数越少 5.操作系统的()管理部分负责对进程进行调度. A?主存储器 B.控制器 C.运算器D处理机 6. 从用户的观点看,操作系统是(). A. 用户与计算机之间的接口 B. 控制和管理计算机资源的软件 C. 合理地组织计算机工作流程的软件 D. 由若干层次的程序按一定的结构组成的有机体 7. 操作系统的功能是进行处理机管理、()管理、设备管理及信息管理. A.进程 B.存储器 C.硬件 D.软件 8. 操作系统中采用多道程序设计技术提高CPU 和外部设备的(). A.利用率 B.效率 C.稳定性 D.兼容性 9. 操作系统是现代计算机系统不可缺少的组成部分,是为了提高计算机的()和方便用户使用计算机而配备的一种系统软件. A. CPU的利用率不高 B.资源利用率 C.不具备并行性 D.以上都不是 10. 所谓()是指将一个以上的作业放入主存,并且同时处于运行状态,这些作业共享处理机的时间和外围设备等其他资源. A.多重处理 B.多道程序设计 C.实时处理D?并行执行 11.()操作系统允许在一台主机上同时连接多台终端,多个用户可以通过各自的终端同 时交互地使用计算机. A. 网络 B. 分布式 C.分时 D.实时 12.分时操作系统通常采用()策略为用户服务. A. 可靠性和灵活性 B.时间片轮转 C .时间片加权分配 D. 短作业优先 13.系统调用是由操作系统提供的内部调用,它(). A.直接通过键盘交互方式使用 B.只能通过用户程序间接使用

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