python 实现dijkstra银行家算法

本文主要是介绍python 实现dijkstra银行家算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

dijkstra银行家算法介绍

Dijkstra的银行家算法是一种用于避免死锁的资源分配算法，由著名计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉（Edsger Dijkstra）在1965年提出。该算法通过模拟银行家在向客户贷款时的决策过程，确保系统在资源分配过程中始终处于安全状态。

银行家算法的基本思想

银行家算法的基本思想是通过判断系统是否处于安全状态来决定是否分配资源给进程。系统维护几个关键的数据结构，包括：

可用资源（Available）：表示系统中每种资源的可用数量。
最大需求（Max）：表示每个进程对每种资源的最大需求量。
已分配资源（Allocation）：表示每个进程已经分配到的资源数量。
还需资源（Need）：表示每个进程还需要的资源数量，通常通过Max - Allocation计算得出。
算法的执行步骤
初始化：系统初始化这些数据结构，并设置正确的初始值。
进程请求资源：当一个进程请求资源时，系统检查该请求是否小于等于系统当前可用的资源数量。
安全性检查：如果满足进程的资源请求，系统试探性地分配资源给进程，并进行安全性检查。这个检查通过模拟分配资源并判断是否存在一种资源分配序列，使得所有进程都能顺利完成任务。
安全状态：如果存在这样的序列，则系统认为当前状态是安全的，可以分配资源给进程。
不安全状态：如果不存在这样的序列，则系统认为当前状态是不安全的，不会分配资源给进程，以避免死锁的发生。
资源分配：如果系统处于安全状态，则分配资源给进程；否则，进程需要等待或请求被拒绝。
资源释放：当进程完成任务后，释放已分配的资源，使其可供其他进程使用。
优点与限制

优点：

能够有效地避免死锁，保证系统的安全性。

限制：

需要预先知道每个进程的最大资源需求。
资源的分配必须是静态的，不能动态变化。
注意事项

银行家算法主要用于解决进程死锁问题，而不是特定的线程死锁问题。尽管其思想可以在多线程环境中应用，但其主要用途还是在操作系统的层面上管理资源分配，从而避免进程之间的死锁。

dijkstra银行家算法python实现样例

下面是用Python实现Dijkstra银行家算法的示例代码：

import numpy as npdef banker_algorithm(available, allocation, need):num_processes = len(allocation)num_resources = len(available)# 初始化工作向量和分配矩阵work = available.copy()finish = np.zeros(num_processes, dtype=bool)safe_sequence = []while np.any(finish == False):# 查找一个满足条件的进程found = Falsefor i in range(num_processes):if not finish[i] and np.all(need[i] <= work):work += allocation[i]finish[i] = Truesafe_sequence.append(i)found = Truebreak# 没有找到满足条件的进程，即系统不是安全的if not found:return Nonereturn safe_sequencedef main():available = np.array([3, 3, 2])  # 可用资源向量allocation = np.array([[0, 1, 0], [2, 0, 0], [3, 0, 2], [2, 1, 1], [0, 0, 2]])  # 分配矩阵max_need = np.array([[7, 5, 3], [3, 2, 2], [9, 0, 2], [2, 2, 2], [4, 3, 3]])  # 最大需求矩阵need = max_need - allocation  # 计算需求矩阵safe_sequence = banker_algorithm(available, allocation, need)if safe_sequence:print("系统是安全的，安全序列为:")print(safe_sequence)else:print("系统是不安全的")if __name__ == "__main__":main()