Maison >développement back-end >Golang >Algorithmes de planification d'ascenseur : FCFS, SSTF, SCAN et LOOK
Comme je travaille avec Go depuis un certain temps, j'ai pensé que ce serait un défi amusant d'y implémenter quelques solutions classiques de conception de bas niveau.
Lors de la conception d'un système d'ascenseur, un aspect crucial est de savoir comment décider quel étage desservir ensuite, en particulier lorsque l'ascenseur a plusieurs demandes. La syntaxe simple et les performances de Go le rendent idéal pour modéliser de tels systèmes, j'ai donc décidé de créer des implémentations de base des algorithmes FCFS (First Come First Serve), SSTF (Shortest Seek Time First), SCAN et LOOK.
J'ai commencé avec l'approche la plus simple : les demandes de service dans l'ordre dans lequel elles sont reçues. C'est facile à mettre en œuvre mais peut s'avérer inefficace si les demandes sont réparties sur plusieurs étages, ce qui entraîne un temps de trajet plus long.
func FCFS(currentFloor int, requests []int) []int { path := []int{} for _, floor := range requests { path = append(path, floor) } return path }
Dans FCFS, l'ascenseur se déplace simplement vers chaque étage demandé dans l'ordre donné.
SSTF essaie de minimiser les déplacements en choisissant ensuite l'étage demandé le plus proche. Cela réduit le temps de trajet mais peut conduire à une « famine » pour les demandes lointaines si de nouvelles demandes plus proches continuent d'arriver.
func SSTF(currentFloor int, requests []int) []int { path := []int{} remaining := append([]int{}, requests...) for len(remaining) > 0 { closestIdx := 0 minDistance := abs(currentFloor - remaining[0]) for i, floor := range remaining { distance := abs(currentFloor - floor) if distance < minDistance { closestIdx = i minDistance = distance } } currentFloor = remaining[closestIdx] path = append(path, currentFloor) remaining = append(remaining[:closestIdx], remaining[closestIdx+1:]...) } return path } func abs(x int) int { if x < 0 { return -x } return x }
Cette fonction trouve à chaque fois l'étage le plus proche de l'étage actuel, mettant à jour la position de l'ascenseur après chaque déplacement.
Dans SCAN, l'ascenseur se déplace dans une direction, répondant à toutes les demandes dans cette direction jusqu'à ce qu'il atteigne la fin, puis s'inverse. Cette approche est plus juste que SSTF car elle réduit la famine.
func SCAN(currentFloor, maxFloor int, requests []int) []int { path := []int{} up := []int{} down := []int{} for _, floor := range requests { if floor >= currentFloor { up = append(up, floor) } else { down = append(down, floor) } } sort.Ints(up) sort.Sort(sort.Reverse(sort.IntSlice(down))) path = append(path, up...) path = append(path, down...) return path }
Cette fonction divise les demandes en étages au-dessus et en dessous de la position actuelle. Il dessert tous les étages vers le haut, puis vers le bas.
LOOK est une légère variation de SCAN. Au lieu d'aller jusqu'au bout, l'ascenseur inverse la direction à la dernière demande dans chaque direction. Cela permet de gagner du temps en s'arrêtant là où finissent les demandes, et non aux limites physiques.
func LOOK(currentFloor int, requests []int) []int { path := []int{} up := []int{} down := []int{} for _, floor := range requests { if floor >= currentFloor { up = append(up, floor) } else { down = append(down, floor) } } sort.Ints(up) sort.Sort(sort.Reverse(sort.IntSlice(down))) path = append(path, up...) path = append(path, down...) return path }
Semblable au SCAN, cette approche ne va que jusqu'à la dernière requête dans chaque direction.
Chaque algorithme a ses compromis :
Le bon choix dépend des exigences spécifiques en matière d'efficacité, d'équité et de temps de réponse du système.
Pour une implémentation complète à l'aide de l'algorithme LOOK, reportez-vous à mon dépôt github :
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