第6章互斥问题和选举算法
互斥方案选择范文
互斥方案选择范文在项目管理过程中，往往会遇到多个方案相互竞争的情况，当不同的方案有着相互冲突的目标或方法时，就形成了互斥方案选择的情况。
互斥方案选择既是项目管理中的常见问题，也是一项需要谨慎处理的任务。
在此，我将就互斥方案选择问题进行详细阐述，包括互斥方案的概念、选择的原则与标准、选择的方法和互斥方案选择的案例。
互斥方案选择是指在项目管理中，当面临多个互相冲突的方案时，需要从中选择一个进行实施的过程。
互斥方案选择是一个动态过程，需要在团队成员的合作和协商中进行决策。
互斥方案选择的目的是为了确保项目的成功实施，同时尽量减少冲突和风险，提高效率和效果。
互斥方案选择的原则和标准可以从多个方面进行考虑。
首先，选择的方案必须符合项目的目标和需求，能够解决项目所面临的问题。
其次，选择的方案必须具备可行性和可操作性，能够在可接受的时间和成本范围内完成。
第三，选择的方案必须具备稳定性和持续性，能够长期有效地推进项目的进展。
第四，选择的方案必须考虑项目的可持续性和可扩展性，能够适应未来的发展和变化。
最后，选择的方案必须考虑项目的风险和不确定性，能够应对可能出现的各种情况。
在互斥方案选择过程中，可以采用多种方法和工具。
一种方法是利用决策矩阵，将各个方案的利弊和优劣进行评估和比较，然后按照得分高低进行排序和选择。
另一种方法是利用系统动力学建模，对各个方案的影响和效果进行模拟和分析，然后根据结果进行选择。
还可以采用专家评审法，邀请相关领域的专家对各个方案进行评审和意见提供，并综合考虑他们的意见进行选择。
互斥方案选择的过程是一个协商和决策的过程，需要团队成员之间的合作和沟通。
在协商过程中，需要各个团队成员充分发表自己的意见和看法，并进行充分的讨论和交流。
在决策过程中，需要根据各个方案的优劣和对项目的影响进行综合考虑，最终做出一个决策。
互斥方案选择的案例可以是实际的项目管理案例。
例如，在一个建筑项目中，面临着两个互斥的方案：一是采用传统的施工方式，施工周期长，但风险相对较低；二是采用模块化建筑的方式，施工速度快，但风险相对较高。
互斥事件计算公式
互斥事件计算公式好的，以下是为您生成的文章：在咱们学习数学的这个大旅程中，有个叫“互斥事件计算公式”的家伙，可重要啦！先来说说啥是互斥事件吧。
比如说，咱班选班长，小明当选了，那其他人就不可能当选，这就是互斥事件。
再比如说，今天中午你要么吃米饭，要么吃面条，不可能同时又吃米饭又吃面条，这也是互斥事件。
互斥事件的计算公式是 P(A∪B) = P(A) + P(B) 。
这看起来好像有点复杂，其实没那么难理解。
我给您举个例子啊。
有一次我去超市买水果，苹果区有一堆苹果，其中红苹果有30 个，青苹果有20 个。
那我从这堆苹果里随便拿一个，拿到红苹果或者青苹果的概率，就是互斥事件的概率计算。
红苹果的概率 P(A) 就是 30 除以 50，等于 0.6 ；青苹果的概率 P(B) 就是 20 除以 50，等于 0.4 。
那我随便拿一个，拿到红苹果或者青苹果的概率 P(A∪B) ，就是 0.6 + 0.4 ，等于 1 。
这就说明，我肯定能拿到红苹果或者青苹果中的一个，不可能拿到别的水果。
再比如说，学校运动会，参加跑步比赛的有 20 人，参加跳远比赛的有 15 人，这两个比赛同时进行，一个同学不可能既参加跑步又参加跳远，这就是互斥事件。
那参加跑步或者跳远比赛的概率，就可以用这个公式来算。
咱们在实际生活中，也经常会用到这个互斥事件计算公式呢。
就像抽奖，一等奖有 5 个名额，二等奖有 10 个名额。
那您抽到一等奖或者二等奖的概率，就可以用这个公式算出来。
学习互斥事件计算公式，可不能光死记硬背，得理解着来。
多做几道题，多想想生活中的例子，您就会发现，数学其实就在咱们身边，这个公式也没那么难掌握。
总之，互斥事件计算公式虽然看起来有点严肃，但只要咱们用心去理解，多联系实际，就能轻松拿下它！希望大家都能在数学的世界里畅游，把这个公式用得溜溜的！。
随机事件的互斥性与全概率公式
随机事件的互斥性与全概率公式互斥事件和全概率公式在概率论中扮演着重要的角色。
理解这些概念对于解决随机事件的相关问题至关重要。
本文将详细介绍互斥事件和全概率公式，探讨它们在概率论中的应用。
首先，我们来理解互斥事件。
互斥事件是指两个或多个事件之间不存在共同结果的情况。
简而言之，如果一个事件发生了，那么其他事件就不会同时发生。
例如，抛掷一枚硬币，事件A表示出现正面，事件B表示出现反面。
这两个事件是互斥的，因为只能有一个事件发生。
互斥事件之间的概率计算很简单。
当两个事件是互斥的时候，它们的概率之和等于所有事件的概率之和。
以之前的例子来说，事件A的概率为0.5，事件B的概率也为0.5，因此事件A和事件B的概率之和为1。
互斥事件的互斥性使得概率计算更加直观和简化。
接下来，我们将介绍全概率公式。
全概率公式是一种用于计算一个事件在多个互斥事件中发生的概率的方法。
假设有事件A，且事件A可以被划分为一组互斥事件B1，B2，...，Bn，那么全概率公式可以表示为：P(A) = P(B1) * P(A|B1) + P(B2) * P(A|B2) + ... + P(Bn) * P(A|Bn)其中，P(B1)，P(B2)，...，P(Bn)表示事件B1，B2等互斥事件发生的概率，P(A|B1)，P(A|B2)，...，P(A|Bn)表示在事件B1，B2等发生的条件下事件A发生的概率。
全概率公式的应用非常广泛。
它可以用于解决诸如信号检测、投资决策、医学诊断等问题。
例如，在医学诊断中，一个患者可能有多种不同的疾病可能性，而每种疾病的发生概率和特定检查结果的条件概率都是已知的。
通过运用全概率公式，我们可以计算出患者患有某种特定疾病的概率。
除了互斥事件和全概率公式，我们还可以通过条件概率和贝叶斯公式来进一步扩展概率论的应用。
条件概率是指某个事件在已知其他相关事件的情况下发生的概率。
贝叶斯公式是利用条件概率来计算逆概率的工具。
综上所述，互斥事件是指两个或多个事件之间不存在共同结果的情况，而全概率公式是一种用于计算一个事件在多个互斥事件中发生的概率的方法。
互斥算法几个基本概念
互斥算法几个基本概念互斥算法是一种用于多线程或并发环境下解决资源竞争问题的算法。
当多个线程或进程同时访问共享资源时，资源竞争可能会导致数据不一致或其他运行时错误。
为了解决这个问题，互斥算法被设计出来，用于保证共享资源的正确访问。
以下是互斥算法的几个基本概念：1.临界区：临界区是指多个线程或进程同时访问共享资源的代码段。
在进入临界区之前，线程需要获取互斥锁。
只有一个线程可以进入临界区，其他线程需要等待。
2.互斥锁：互斥锁是一种同步原语，用于实现线程对临界区的互斥访问。
当一个线程获得互斥锁时，其他线程需要等待。
只有当持有锁的线程释放锁后，其他线程才能获取锁并进入临界区。
互斥锁是保证共享资源安全访问的核心。
3.死锁：死锁是指多个线程或进程在等待其他线程或进程释放资源时互相阻塞。
简单来说，就是互相僵持不前的状态。
死锁是一个非常重要的问题，因为它会导致整个系统停机或无响应。
4.饥饿：饥饿是指一些线程永远无法获取资源的情况。
当有多个线程竞争同一个临界区资源时，一些线程可能会一直没有机会进入临界区，导致饥饿。
饥饿问题需要特别关注，因为它会使一些线程无法正常工作，影响系统的性能。
5.优先级倒置：优先级倒置是指低优先级的线程持有了一个高优先级线程需要的资源，导致高优先级线程被挂起。
这种情况会导致整个系统的性能下降。
为了避免优先级倒置问题，可以使用优先级继承或者优先级反转等技术。
6.信号量：信号量是一种用于控制并发访问的同步原语。
它是一个计数器，用于记录可用资源的数量。
线程在访问共享资源之前需要获取信号量，只有当信号量的值大于0时，线程才能获取信号量并进入临界区。
线程完成对共享资源的访问后需要释放信号量，增加信号量的值。
7.读写锁：读写锁是一种特殊的互斥机制，用于平衡并发读取和写入操作。
它允许多个线程同时进行读操作，但只允许一个线程进行写操作。
读写锁可以提高并发性能，但需要注意写操作的互斥性。
以上是互斥算法的几个基本概念。
4.5互斥方案的比选方法
N mnj 1 n 1 1 n 2 1 n 3 1 n m 1 j 1
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4.6项目方案的排序
上例的一组混合方案形成的所有可能组合方案 见下表。表中各组合方案的现金流量为被组合方案 的现金流量的叠加，所有组合方案形成互斥关系， 按互斥方案的比较方法，确定最优组合方案，最优 组合方案中被组合的方案即为该混合方案的最佳选 择。具体方法和过程同独立方案。
7
判据
n KⅡK C CⅡ
当n’<n0（基准回收期）
认为方案Ⅱ比Ⅰ好
例题
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方案 投资K（万元） 经营成本C（万元）
1
2
3
100
110
140
120
115
105
若n0 = 5年 ，试求 最优方案。
解 1. 方案顺序：1—2—3 2. n, 2-1 = (110-100) / (120-115) = 2 年
A3优于A1
故A3为最优方案
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性质：投资增额净现值法的评价结论与按方案的净现 值大小直接进行比较的结论一致。
证明：
N
N
PW iBPW iAFBt 1 i t FAt 1i t
t0
t0
N
FBtFAt1it
t0
PW iBA
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仍见上例：
PW 1% 5A0 0
时
若按投资增额收益率评价：i0
i* A3A1
时
i0
i* A3A1
时
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i0=15%
A3-A1 A1 i A3
i* A3A1
17.6%
互斥算法
用wait,signal操作解决进程的同步和互斥问题，绝大部分题目可以按以下步骤解决：⑴根据题目要求将每个进程的执行过程一步一步描述出来；⑵分析每个进程每一步的执行条件，将条件一一记录；⑶比较各个条件，将同一条件归为一个，设置一个信号量表示；注意：这里是做题，不是实现系统，所以若某个条件题目中没有加以说明或限制，则删除；⑷设置信号量初值：若信号量是代表某种资源，则为系统初始时的可使用的资源数或可使用资源的进程数，若为互斥则为“1”；⑸重新分析每个进程的每个步骤：若该步骤有执行条件涉及信号量A，则在该步骤语句前加入wait(A)；若该步骤有执行后某个信号量B 会增值，则在该步骤语句后加入signal(B)；注意：若某个步骤前同时有几个wait操作，则一般同步（合作）信号量在前，互斥信号量在后；⑹题目已经做完，最后检查各个进程是否能按题目要求并发执行，若可以，停止；若不可以，检查上述过程，查找错误。
1、a，b两点之间是一段东西向的单行车道，现要设计一个自动管理系统，管理规则如下：当ab之间有车辆在行驶时同方向的车可以同时驶入ab段，但另一方向的车必须在ab段外等待；当ab之间无车辆在行驶时，到达a点(或b点)的车辆可以进入ab段，但不能从a点和b点同时驶入，当某方向在ab段行驶的车辆驶出了ab段且暂无车辆进入ab段时，应让另一方向等待的车辆进入ab段行驶。
请用信号量为工具，对ab段实现正确管理以保证行驶安全。
Semaphore Sab=1,Sba=1,S=1;int ab=ba=0;()void Pab{while(1){ wait(Sab);if(ab==0)wait(S);ab=ab+1;signal(Sab);车辆从a点驶向b点;wait(Sab);ab=ab-1;if(ab==0)signal(S);signal(Sab);}}()void Pba{while(1){ wait(Sba);if(ba==0)wait(S);ba=ba+1;signal(Sba);车辆从b点驶向a点;wait(Sba);ba=ba-1;if(ba==0)signal(S);signal(Sba);}}main(){cobegin{();PabP ba ();}}2、桌子上有一只盘子，每次只能放一只水果。
分布式互斥算法
分布式互斥算法一、引言在分布式系统中，多个节点并行地执行任务时，需要保证各个节点之间的互斥访问，以避免数据不一致和冲突。
分布式互斥算法就是为了实现这一目标而设计的。
本文将介绍分布式互斥算法的基本原理和常用的实现方法。
二、基本原理分布式互斥算法的基本原理是通过协调各个节点之间的操作，使得在任意时刻只有一个节点可以访问共享资源。
为了实现这一目标，需要满足以下要求：1. 互斥性：在任意时刻，只有一个节点可以访问共享资源。
2. 正确性：任意节点都有机会访问共享资源，而不会出现饥饿现象。
3. 容错性：即使在节点故障或网络异常的情况下，系统仍能正常运行。
三、常用的分布式互斥算法1. 令牌环算法令牌环算法是一种常见且简单的分布式互斥算法。
它基于一个环形的令牌，只有拥有令牌的节点才能访问共享资源。
当一个节点完成访问后，将令牌传递给下一个节点。
这样，系统中只有一个节点可以拥有令牌，从而实现互斥访问。
2. 选举算法选举算法是另一种常见的分布式互斥算法。
它通过选举一个主节点来实现互斥访问。
节点之间通过消息传递进行选举，每个节点都有一个优先级，优先级最高的节点成为主节点，其他节点成为从节点。
只有主节点才能访问共享资源，其他节点需要等待主节点释放资源后才能访问。
3. 基于时间戳的算法基于时间戳的算法是一种基于逻辑时钟的分布式互斥算法。
每个节点都有一个时间戳，当节点要访问共享资源时，需要先获取全局最小时间戳。
只有获得最小时间戳的节点才能访问共享资源，其他节点需要等待。
四、分布式互斥算法的应用场景1. 分布式数据库在分布式数据库系统中，不同节点需要对数据库进行读写操作。
分布式互斥算法可以保证同时只有一个节点可以对数据库进行写操作，避免数据的不一致性。
2. 分布式文件系统在分布式文件系统中，多个节点需要同时访问共享文件。
分布式互斥算法可以保证在任意时刻只有一个节点可以访问文件，避免冲突和数据丢失。
3. 分布式计算在分布式计算系统中，多个节点同时执行计算任务。
高二数学 互斥事件
高二数学 互斥事件一、知识要点：1、互斥事件① 如果两个事件A 和B 不能同时发生，则称A 和B 是互斥事件。
② 如果事件n A A A ,,,21 中的任意两个都是互斥事件，就说事件n A A A ,,,21 彼此互斥。
2、对立事件两个互斥事件必有一个发生，则称这两个事件为对立事件。
事件A 的对立事件记为A 。
3、互斥事件的概率加法公式如果事件A ，B 为互斥，当事件A 、B 至少有一个发生，我们把这个事件记作A+B 。
如果事件A ，B 互斥，那么事件B A +发生的概率，等于事件A ，B 分别发生的概率的和，即)()()(B P A P B A P +=+．一般地，如果事件n A A A ,,,21 两两互斥，则)()()()(2121n n A P A P A P A A A P +++=+++4、对立事件的性质对立事件A 和A 必有一个发生，故A A +是必然事件，从而1)()()(=+=+A P A P A A P ．因此，我们可以得到一个重要公式)(1)(A P A P -=。
5、互斥事件有与对立事件的区别与联系对立必互斥，互斥未必对立。
二、典型例题：例1、 某城市有甲、乙两种报纸供居民们订阅，记事件A 为“只订甲报”，事件B 为“至少订一种报”，事件C 为“至多订一种报”，事件D 为“不订甲报”，事件E 为“一种报也不订”。
判断下列每对事件是不是互斥事件；如果是，再判断它们是不是对立事件。
⑴A 与C ⑵B 与E ⑶B 与D ⑷B 与C ⑸C 与E（2）求射击1次，命中不足7环的概率。
例3、盒中有6只灯泡，其中2只次品，4只正品，有放回地从中任取两次，每次取一只，试求下列事件的概率：(1)取到的2只都是次品；(2)(2)取到的2只中正品、次品各一只；(3)取到的2只中至少有一只正品。
例4、鞋柜有4双不同的鞋，随机取出4只，试求下列事件的概率：（1）取出的鞋都不成对；（2）取出的鞋恰好有2只是成对的；（3）取出的鞋至少有2只成对；（4）取出的鞋全部成对。
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Ricart和Agrawala的第二个算法
• 处理-请求-消息::= [ receive (request_ signal, k, j) →[request(j):=max(request(j),k) ; token_present∧¬token_held → 释放资源 ] ]
存在问题
• 当请求进程没有持有令牌时，以上算法需要 n个消息（n －1个用于广播请求，1个用于传送令牌）。 • 当请求进程持有令牌时，以上算法需要 0个消息。 存在问题： 请求资源可能在token_present:=T之后而在token _held:＝T 之前被处理-请求-消息所中断。这种情况下，被中断的进 程将不得不释放刚刚收到的令牌。 解决问题的方法： 让这两个语句合并为一个原子语句，也就是说，这两个语 句作为一个语句来对待。 把 token_held:=T放在token_present:=T之前。
基于令牌环的简单算法
• 如果进程Pi,(i =1…n)连接成一个环，该令 牌绕环传递。 • 在简单令牌环算法中，进程有序构成一个 逻辑环，令牌有序绕环前进，使得每个进 程都能拥有令牌。
基于令牌环的简单算法
图2 基于令牌环的算法
Pi(1.. n): :＝[receive token from P((i－1)mod n）； 如果需要消费资源; send token to P((i＋1)mod n） ] 分布式-互斥: :＝| | P(i：1. .n)
Ricart和Agrawala的第二个算法
Pi中的函数定义： 其他::=所有其他不请求进入临界区的动作 消费::=进入临界区后消费资源 请求资源::=[token_present=T→[send(request_signal,clock,i) to all; receive(access_signal,token); token_present:=T; token_held:=T ] ] 释放资源::=[token(i):=clock; token_held:=F; min j in the order [i+1,…,n,1,2,…,i-2,i-1] ∩(request(j)>token(j)) →[token_present:=F; send(access_signal,token) to Pj ] ]
分布式系统中的互斥
本章主要内容 1. 分布式系统互斥目标 2. 分布式系统互斥基本类型 3. 分布式系统互斥算法类型 4. 分布式系统互斥算法的实现
临界区的调度原则
• 临界资源：一次只允许一个进程访问的共享资源。 • 临界区：每个进程中访问临界资源的一段程序代 码。 • 进程进入临界区的调度原则： ①如果有若干进程要求进入空闲的临界区，一次仅 允许一个进程进入。 ②任何时候，处于临界区内的进程不可多于一个。 如已有进程进入自己的临界区，则其它所有试图 进入临界区的进程必须等待。 ③进入临界区的进程要在有限时间内退出，以便其 它进程能及时进入自己的临界区。
Maekawa算法的实现
Maekawa算法缺陷
• 容易导致死锁:假设P1,P6,P7同时申请临界 区
ACK P1 REQ P6 ACK P2 P7 REQ P3 ACK P4
REQ
• 作业 13个进程共享一个资源，用Maekawa算法来 支持互斥，请划分进程请求子集
基于令牌的互斥算法
• • • • 在基于令牌的互斥算法中，互斥是通过在进程 之间传递一个特殊的消息来实现的。这个消息 即是令牌。 令牌代表了一个控制点，它在所有的进程间传 递。 一个进程当且仅当拥有令牌时就可以进入临界 区。 当令牌被传递到某一个进程时，如果这个进程 不需要访问临界区，则把令牌传递给下一个进 程，否则在访问完临界区才将令牌传递到下一 个进程。
基于令牌环的简单算法
• 适合高负荷的环境，低负荷环境造成令牌 的低效移动，浪费系统资源。 • 令牌在移动过程中可能会丢失。
基于令牌环的容错算法 (双令牌互斥算法)
• 动态单一控制点算法（dynamic single contrl point algorithm）有可能丢失控制点 (令牌)。 • 容错算法使用两个令牌（A和B）,其中一个 令牌负责检测另一个令牌可能的丢失。其 中的一个令牌用来控制访问共享资源。 • 两个令牌按照相反方向沿着环访问进程。 • 在该算法中，如果某一个进程被同一个令 牌连续两次访问，则令牌的丢失被检测到。
基于令牌的互斥算法
• R i c a r t和A g r a w a l a提出了进一步改进：进 入临界区的进程保留令牌。 • 初始时，令牌被赋予任意一个进程Pi。 • 进程 Pj通过向其他进程广播一个带时戳的消息来 请求令牌。 • 如果当前拥有令牌的进程 Pi不再需要使用临界区， 它就按照i＋1, i＋2, …, n, 1, 2, …, i－1的顺序搜 索其他进程 • 找出第一个进程Pj，满足条件：Pj最后一次请求令 牌的时戳大于在令牌中记录的 Pj最后一次拥有令 牌的时戳。 • 当满足以上条件时，Pi把令牌传递给Pj。
• 互斥算法的分类 1. 基于令牌的算法：通过令牌拥有权来控制 对共享资源的访问。 2. 非基于令牌的算法：通过进程之间的消息 交换来协商对共享资源的访问。
互斥算法的适应性
• 静态互斥算法：算法的行为独立于系统的 状态 • 动态互斥算法：算法的行为依赖于系统的 状态
互斥算法应满足的条件
• 无死锁：当资源可用时进程不应该永远等 待 • 无饥饿现象：每个对资源的访问请求最终 都应能得到满足 • 公平性：进程对资源访问权的获得应是相 对公平的。
Ricart-Agrawala令牌互斥算法
Ricart和Agrawala的第二个算法
• 算法描述 P(i)::=*[请求资源 □消费 □释放资源 □处理-请求-消息 □其他 ]
Ricart和Agrawala的第二个算法
• 需要的变量 Clock:0,1,……,（初始化为0） token_present:Boolean(除了一个进程，对其他进 程均为F) token_held:Boolean(令牌为当前进程拥有，初始为 F) token:array(1..n) of clock(最后用完时间) request:array(1..n) of clock(最后申请时间) 每个进程有一个局部clock,token_present和 token_held
程，包括它自己； • 任意进程Pj收到请求资源的消息时，将该消息按时标顺序放 在自己的局部请求队列中并发回一个带时戳的应答； • 进程Pi获得资源访问权的条件是 – 它已收到从其它所有进程发来的应答 – 它的请求r在它的请求队列的顶部 – 它从所有其它进程处收到的消息的时标均比r的时戳大； • 为了释放资源，进程Pi发送一个带时戳的消息给所有的进程， 包括它自己； • 任意进程Pj收到来自Pi的资源释放消息时，要从自己的局部 请求队列中清除所有来自Pi的请求。
互斥算法的目标
• 互斥的主要目标是保证在一个时刻只能有 一个进程访问临界区。 • 在非基于令牌的算法中，所有进程相互通 信来决定哪个进程可以执行临界区。 • 在基于令牌的算法中引入了令牌的概念。 令牌代表了一个控制点，它在所有的进程 间传递。一个进程拥有令牌时就可以进入 临界区。
分布式系统中的互斥算法
衡量互斥算法性能的参数
• 每个请求的消息数 • 同步延迟：一个进程离开临界区到下一个 进程进入该临界区的时间间隔，对共享资 源的有效访问间隔。 • 反应时间：进程发出访问请求到执行完访 问操作的时间间隔，主要依赖于系统的负 载和调度的合理性。
Lamport互斥算法
• 为了请求资源，进程Pi发送带时标的消息r给系统中的所有进
• 在分布式系统中，经常出现多个进程请求 访问同一个临界资源的问题，为了协调访 问，保证访问的正确性（无死锁，无饥饿 现象），需要给出一种有效的互斥算法。 • 互斥是分布式系统设计的关键问题。 • 为了保证数据一致性、逻辑一致性及时序 一致性，分布式互斥算法必须具有公平、 健壮和易于实现的特点。
互斥算法的控制机制
Ricart和Agrawala算法的缺陷
• 由于不应答被认为是资源被占用，所以如 果有某个节点故障，会导致该算法的异常 终止。 • 各进程对资源的使用情况缺乏了解。
Maekawa算法
• 基本思想 • 将进程分成多个请求子集，要求这些集合 两两相交。 • 进程Pi只要得到所属集源自中所有进程的应答 后可访问共享资源。
（3）当进程释放该资源后，向所有被暂存的请求发送一 个确认消息并删除暂存队列。
Ricart和Agrawala互斥算法
• 要求分布式系统的所有事件是全序的，进程按请求的顺序 获得对公区的访问。 • 进程若未收到所有的应答，就表明有优先级更高的请求存 在。 • 交换的消息数量降至2(n-1)个
t11 t12
Maekawa算法
• 将n个进程分成多个子集，子集长度k与进程个数的关系 为n=k(k-1)+1 • 进程Pi在请求访问资源时，向自己的请求子集Ri发出请求 消息 • Ri中的进程Pj在收到请求后，执行如下操作： 如果Pj记录的资源状态为可用，向Pi返回一个应答 如果Pj记录的资源状态为占有，则将这个请求放入自己的 请求队列(时标取请求到达的时间)。 • Pi只有在得到Ri中所有进程的应答后才能访问资源 • Pi在访问结束后要向Ri中的所有进程发送释放消息。 • Ri中的进程在收到释放消息后，如果自己的请求队列为空， 则将资源状态改为可用，否则从队列中选择一个请求发 送应答。
Ricart和Agrawala互斥算法的特点
• 能够实现诸进程对共享资源的互斥访问。 • 能够保证不发生死锁，因为在进程--资源图 中，不会出现环路。 • 不会出现饥饿现象，因为对共享资源的访 问是按照邮戳时间排序的，即按照FCFS原 则服务的。 • 每次对共享资源访问时，只要求发2(N-1)个 消息 。