Kompletterande kompendium till kursen Realtidsprogrammering

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Kompletterande kompendium till kursen Realtidsprogrammering"

Transkript

1 Kompletterande kompendium till kursen Realtidsprogrammering Mathias Broxvall, Lars Karlsson Örebro Universitet Januari 2010 v

2 2

3 Innehåll Innehåll...1 Processer i VxWorks...2 Multitasking...2 Ett tasks olika tillstånd...3 Schemaläggning och tidshantering i VxWorks...4 Delad kod...5 Hårdvaruavbrott i VxWorks...5 Andra sätt för tasks att kommunicera...6 Monitorer...7 Bankers algoritm...10 Bakgrund...10 Data...10 Algoritmen...10 Exempel...11 Övning...12 Upptäcka dödlåsning...13 Bakgrund...13 Data...13 Algoritmen...13 Exempel...14 Övning...15 Schemaläggning...16 Ingredienser...16 När går det att schemalägga en grupp processer?...17 Schemaläggningsalgoritmer...19 Sammanfattning...22 Övningar...22 Petri-nät...23 Inledning...23 Ett Petri-näts uppbyggnad...23 Ett Petri-näts beteende...24 Ömsesidig uteslutning med Petri-nät...26 Petri-nät med flera tecken per plats...31 Egenskaper hos Petri-nät...33 Mjukvara för analys av petrinät...35 Analys av mer avancerade petrinät...36 Utökningar av petrinät...37 Realtidsprogrammering instuderingsfrågor...43 Blandade övningar...44 Lösningar till övningar

4 Processer i VxWorks Multitasking I VxWorks är det realtidskärnan, wind, som hanterar multipla processer. Vilken process som kör när bestäms av realtidskärnans schemaläggare. Genom att låta schemaläggaren ofta byta mellan processerna kan det nästan se ut som att de olika processerna verkligen körs samtidigt. I VxWorks kallas varje oberoende process för ett task (ni få ursäkta den klumpiga försvenskningen av den engelska termen). Dessa olika task delar på samma minnesutrymme och kan därigenom använda samma variabler och kod. Däremot har varje task har sin egen exekveringskontext. Kontexten innehåller de CPU-registervärden och systemresurser som tasket använder när det är dess tur att exekvera. När ett task börjar exekvera hämtas dess exekveringskontext från dess "task control block" (TCB), och när ett task lämnar ifrån sig exekveringen sparas exekveringskontexten undan i TCB:t. Ni kan hitta definition av ett TCB som en struct windtcb i include filen tasklib.h. Ett TCB innehåller framför allt: Programräknaren (var denna task är i sin kod) CPU-register En stack för dynamiska variabler och funktionsanrop Vad som är standard input, output, och error En timer för fördröjningar En timer för tidsdelning Kontrollstrukturer för kärnan Signalhanterare Debugging-information. Förutom ett TCB så har ett task också: Ett namn Ett identitetsvärde (heltal) En prioritet Ett tillstånd 2

5 Ett tasks olika tillstånd Kärnan håller reda på de olika taskens tillstånd. Det finns fyra olika tillstånd (och ett antal kombinationer av dessa). READY PEND DELAY SUSPEND Tasket är körklart och väntar inte på någon resurs (förutom CPU:n) Tasket väntar på någon resurs (t ex semafor, meddelandekö) som inte är tillgänglig för ögonblicket. Tasket sover för en viss tid. Tasket har tillfälligt avstannat på grund av debugging. För att se vilket tillstånd en task är i kan ni använda funktionen statusstring definierad i vxwtasklib.h. Vad som får ett task att byta tillstånd illustreras i bilden nedan. 3

6 Schemaläggning och tidshantering i VxWorks Schemaläggarens uppgift är att fördela CPU-tid mellan de olika körklara tasken, dvs de som är i tillståndet READY. Task i andra tillstånd körs aldrig. Byten mellan olika processer som ska köras kallas för kontextbyten och detta görs när operativsystement periodiskt blir anropat via interrupts som genereras av hårdvaru timers. För att förstå när och hur dessa process byten sker så måste vi dels förstå hur VxWorks hanterar tid samt titta på de olika schemaläggnings algoritmerna som finns för att bestäma vilken process som ska köras när nästa kontext byte sker. Det finns två alternativa schemaläggningsmetoder; det förvalda alternativet är prioritetsbaserad föregripande (preemptive) schemaläggning, men tidsdelning (round robin) kan också väljas. Ticks i VxWorks När man programmeorar inbyggda system och använder flera processer som ska se ut att köra samtidigt så måste RTOS'et byta mellan de olika processerna kontinuerligt. För att kunna göra detta så behöver vissa operativsystemsfunktioner köras periodiskt för att kunna göra kontextbyten. Detta byte till operativsystems-funktionerna implementeras mha interupts som genereras av hårdvarutimers. I VxWorks så sker detta med en fast periodicitet. Den grundläggande tidsenheten som VxWorks använder för att mäta tid, en Tick, motsvarar den period med vilken dessa interrupt genereras. Period längden och det antal ticks som genereras varje sekund kan ställas in mha operativsystems-funktionen sysclkrateset(). Maximalt antal ticks per sekund som kan genereras beror i regel på hårdvaran, dvs. på upplösningen av de hårdvarutimers som används för att generera interrupts. Varje gång en tick genereras i VxWorks så kontrollerar operativsystemet om det finns någon annan task med högre prioritet än den som kör för närvarande som vill köra. Om det finns en sådan task så gör VxWorks ett kontextbyte, dvs. sparar undan exekveringskontexten (register innehåll, programräknare, stack,...) för den nuvarande processen och laddar in exekveringskontexten för den nya task'en. När en task gör ett operativsystems anrop som fördröjer den (t.ex. taskdelay) så försätts den i väntläge och operativsystemet gör ett kontextbyte till en annan task som är körklar och har högst prioritet. Eftersom kontextbyten endast kan ske i samband med ticks, så kan det hända att en task som sover blir tvungen att vänta lite längre än vad som var tänkt. Därför är det viktigt att ha en lämplig tick period som passar till applikationen. Naturligtvis tar dessa kontroller och byten mellan processer lite tid av processorn, så därför behövs en avvägning mellan processorkraft och hur ofta processbyten måste kunna ske. Prioritetsbaserad föregripande schemaläggning Principen för prioritetsbaserad föregripande schemaläggning är att det task körs som har högst prioritet av de som är körklara. Finns det flera körklara tasks med högsta prioritet så körs ett av dem. Ett task körs antingen till det hamnar i ett annat tillstånd (t ex i DELAY efter ett taskdelay()), eller tills ett task med högre prioritet än det nuvarande exekverande tasket blir körklart. I det senare fallet så tar det högre prioriterade tasket över. I bilden nedan så avbryts t1 av t2 (som har högre prioritet), och sedan t2 av t3 (som har ännu högre prioritet). När t3 är klar kan t2 fortsätta, och när t2 är klar kan t1 fortsätta. 4

7 Kärnan använder sig av 256 prioritetsnivåer, från 0 (högst) till 255 (lägst). Ett task tilldelas en prioritet när det skapas, men prioriteten kan också ändras dynamiskt. Tidsdelning Den prioritetsbaserad föregripande schemaläggningen kan kompletteras med tidsdelning (round robin). Detta innebär att CPU-tiden fördelas någorlunda jämnt mellan processer med samma prioritet. Utan tidsdelning kan ett enda task lägga beslag på processorn utan att andra tasks med samma prioritet får tid att köra. Med tidsdelning får varje körklar task (av de med högst prioritet) köra en begränsad tid, lämna över till nästa task och sedan vänta på sin tur igen. Detta åstadkommes genom att körklara tasks med samma prioritet ordnas i en först-in-först-ut-kö. Varje task har dessutom sin egen tidsdelnings-timer som håller reda på hur mycket tid tasket har kvar. Om ett task avbryts av ett annat task med högre prioritet, så får det första tasket fortsätta den tid det har kvar när det högre prioriterade tasket är klart. Detta illustreras i bilden nedan. Delad kod I VxWorks är det inte ovanligt att flera tasks använder sig av samma subrutin, t ex printf(), fast det bara finns ett exemplar av subrutinens kod i systemet. Detta kallas för delad kod. Det är viktigt att delad kod är "reentrant" (återinträdbar), d v s att flera tasks kan anropa den samtidigt utan att konflikter uppstår. Om detta ska hålla så får inte koden modifiera statiska (static) eller globala variabler. Det finns bara ett exemplar av varje statisk eller global variabel, d v s variabeln lagras på en enda plats i minnet. Om flera tasks modifierar den samtidigt kommer de att skriva i samma minnesutrymme, och det är detta som kan leda till konflikter. Lokala icke-statiska variabler, å andra sidan, är säkra eftersom ny plats för sådana variabler allokeras på stacken varje gång rutinen anropas. Det är också möjligt att starta flera tasks med samma huvud-rutin, eftersom varje task har sin egen stack och kontext, inklusive programräknare. Det är dessutom möjligt att skicka med parametrar till ett task. Även i detta fall måste koden vara återinträdbar. Bilden nedan visar hur flera tasks använder samma kod för att styra varsin led i en robotarm. Genom att parametersera tasken kan man tala om för dem vilken led de ska styra. 5

8 Hårdvaruavbrott i VxWorks Hårdvaruavbrott är naturligtvis mycket viktiga i VxWorks liksom i all realtidsprogramvara - det är ofta genom avbrott som ett realtidssystem kan detektera att någonting i systemets omgivning har hänt (t ex nya mätdata finns tillgängliga). Avbrott används ofta för att snabbt reagera på externa händelser utan att behöva polla indata portarna, vilket frigör viktig processorkraft till att utföra beräkningar istället för att kontinuerligt kontrollera om någon indata port har ändrats. För att kunna göra detta så krävs det att en eller flera ingångar i hårdvaran har kopplats till processorns avbrottsingångar, vilket beroror till stor del på hårdvaran som används. I VxWorks är hårdvaruavbrotten oberoende av vilket task som exekveras - varje interupt sparar undan den exekverande kontexten och skapar sin egen kontext. Den tidigare kontexten återställes sedan när avbrottsrutinen är klar. För att hantera avbrott behöver man skapa sina egna avbrottsservicerutiner (ISR) och lägga in dessa i en avbrottstabell. Det finns en funktion IntConnect(IR-nummer, funktion, arg)som gör detta. När ett hårvaruavbrott med det angivna numret kommer in, kommer funktionen att exekvera med det medföljande argumentet. Avbrott används ofta för att hämta in information från omvärlden, och naturligtvis vill man vidarebefordra denna information till olika tasks (kom ihåg att avbrottsrutiner exekverar utanför alla taskkontexter). Det finns ett flertal olika metoder för detta. En ISR kan: skriva i delade variabler och ringbuffrar, ge semaforer (utom av typen mutex), skicka meddelanden på en meddelandekö (om kön är full förloras meddelandet), skriva meddelanden på en pipe (se nedan), skicka signaler till ett task. Obs! När man skriver avbrottsrutiner är det viktigt att inte anropa någon funktion som kan leda till att rutinen får vänta, t ex semtake() eller scanf() eller taskdelay(). Avbrottsrutinen bör avslutas fort, och att ställa sig och vänta på en semafor eller annan resurs är ett grovt brott mot god avbrottsetikett. Andra sätt för tasks att kommunicera I VxWorks finns det fler sätt än delade variabler, semaforer och meddelandeköer för tasks att kommunicera med varandra. Signaler Signaler är ganska lika avbrott, men genereras inte från hårdvaran utan från ett task eller en ISR. Till skillnad från avbrott så skickas en signal till ett bestämt task. När tasket tar emot signalen avbryter det vad det håller på med och exekverar en signalhanteringsrutin. Till skillnad från ett avbrott så exekveras signalhanteringsrutinen i taskets kontext. Vilken rutin som exekveras bestäms av taskets signalhanteringstabell. Funktionen signal() används för att ställa upp signalhanteringstabellen och koppla ihop signaler med signalhanteringsrutiner. Funktionen kill() skickar en signal till ett bestämt task, och med funktionen raise() kan ett task signalera till sig självt. Det finns 32 olika möjliga signaler, numrerade från 0 till 31. Signaler används främst för att tala om att någonting har gått fel. Pipes En pipe är en virtuell I/O-enhet för task-till-task- kommunikation som man kan skriva på och läsa från med de vanliga I/O-funktionerna read() och write(). Man kan se en pipe som en virtuell fil som den ena processen skriver på och den andra läser från. En pipe skapas med funktionen pipedevcreate("/pipe/name", maxmsgs, maxlength). En pipe utför i princip samma funktioner som en meddelandekö, med några mindre skillnader. Sockets En socket (svenska: sockel) är en virtuell I/O-enhet för att kommunicera över ett nätverk, mellan processer som kan exekvera på olika maskiner. Det går också att använda för processer på samma maskin - oberoende av var de olika processerna befinner sig ser det precis likadant ut från programmerarens perspektiv. "Namnet" på en sockel består dels av en nätverksadress (t.ex. mic8.oru.se) som anger vilken maskin sockeln ligger på, och dels ett portnummer (t.ex. 8001). Det senare svarar inte mot någon fysiskt port på datorn - all sockelkommunikation går via datorns nätverksport utan är bara till för att skilja mellan olika sockets på samma maskin. Man kan skriva på och läsa från socklar med de vanliga I/O-funktionerna read() och write(). 6

9 Monitorer Denna sektion berör monitorer som kommunikationsform mellan processer, för en mer utförlig presentation av detta material läs kapitel 7 i kursboken. Som motiverande exempel tänker vi oss att vi behöver dela data mellan två eller fler processer. Vi kan t ex tänka oss att våra processer ska kunna skriva i och läsa från variabler innehållande textsträngar. Naturligtvis vill vi inte att t ex två processer försöker skriva i samma text-variabel samtidigt. Ett enkelt sätt att lösa detta är att sätta in semaforer vid de platser där läsande/skrivande sker: void task1() { semtake(shared_sem,wait_forever); strcpy(str1,shared_str); /* Write to shared string */ semgive(shared_sem); } void task2() { semtake(shared_sem,wait_forever); strcpy(shared_str,str2); /* Read from shared string */ semgive(shared_sem); } Tyvärr kan ett enda misstag i semaforhanteringen få katastrofala effekter. Om vi t ex glömmer att ge semaforen i task2 så innebär detta att ingen process därefter kan ta semaforen. I värsta fall kommer till slut samtliga processer att stå och vänta på semaforen, och hela systemet stannar upp. För att undvika detta kan vi i stället placera all semaforhantering på en enda plats: i en monitor. En monitor består av: - En datastruktur med plats för - delade data, och - semaforer för skydda kritiska regioner. - Ett antal procedurer för att manipulera (skriva, läsa etc) dessa data. Data i monitorn kan endast nås genom dessa procedurer. Exemplet ovan kan t ex skrivas om som i Tabel 1. Här finns en datastruktur för monitorn som innehåller dels den delade strängvariabeln och dels semaforen som behövs för att skydda strängen. Dessutom finns här procedurer för att initialisera monitorn och för att läsa och skriva från strängvariabeln. Notera att de senare inkluderar semaforhantering. 7

10 /* File: mon.c */ #include <semlib.h> struct string_monitor { SEM_ID mutex; char value[32]; }; struct string_monitor *initstringmonitor(void) { struct string_monitor *m; m = malloc(sizeof(struct string_monitor)); m->mutex = semmcreate(sem_q_fifo); m->value[0] = 0x00; return m; } char* read_string(struct string_monitor *m, char *dest) { semtake(m->mutex, WAIT_FOREVER); strcpy(m->value, dest); semgive(m->mutex); return dest; } char* write_string(struct string_monitor *m, char *src) { semtake(m->mutex, WAIT_FOREVER); strcpy(src, m->value); semgive(m->mutex); return src; } Table 1: Exempel på en monitor, implemenationsdelen. Vi skapar också en header-fil, som innehåller deklarationer av monitorn och dess procedurer. Lägg märke till att i den här header-filen syns inte vad som göms inne i monitorn. Både semaforen och strängen är väl skyddade från manipulation utifrån. /* File: mon.h */ struct extern extern extern string_monitor; struct string_monitor* initstringmonitor(void); char* read_string(struct string_monitor *m, char *dest); char* write_string(struct string_monitor *m, char *src); Table 2: Exempel på en monitor, deklarations delen. Nu kan vi sköta all manipulation av delade strängar med hjälp av vår monitor-datatyp och våra monitor-procedurer. De två processerna här nedan gör samma sak som de in det inledande exemplet. 8

11 /* File: tasks.c */ #include "mon.h" struct string_monitor *m1; int task1() { char str1[32]; write_string(m1, str1); } int task2() { char str2[32]; read_string(m1, str2); } void main() { } m1 = initstringmonitor(); /* Start processes etc */ Table 3: Hur monitorn kan användas. 9

12 Bankers algoritm Bakgrund Antag att ett datorsystem har m olika resurser och kör n olika processer. En av dessa processer - nummer k - begär plötsligt fler resurser. Med Bankers algoritm kan vi avgöra om det finns risk för dödlåsning om process k får de resurser den begär. Data Följande data behövs: Available[j] där 1 j m - hur många enheter av resurs j som för tillfället finns tillgängliga. Max[i,j], där 1 i n, 1 j m - hur många enheter av resurs j som process i maximalt kan behöva. Allocation[i,j] - hur många enheter av resurs j som för tillfället är tilldelade process i. Need[i,j] - hur många fler enheter av resurs j som process i maximalt kan behöva utöver de enheter den redan tilldelats. Max[i,j] = Allocation[i,j] + Need[i,j]. Lite förenklande notation: Tänk att A, B är vektorer av längd k. När vi skriver t.ex. A B, så menar vi att A[i] B[i] för varje i sådant att 1 i k. Med andra ord, man jämför tal på samma plats i de två vektorerna. T ex så har vi att (1 0 ) (1 2), eftersom 1 1 och 0 2. När vi skriver A + B = D, så menar vi att A[i] + B[i] = D[i] för varje i sådant att 1 i k. T ex har vi att (1 3) + (1 2) = ( 2 5), eftersom 1+ 1 = 2 och 3+2 = 5. Om C är en matris av storleken k l, så står Ci för vektorn (C[i,1], C[i,2],, C[i,l]), d v s den i:e raden i matrisen. T ex om så är C1 = ( 2 1) och C2 = ( 2 2 ). C = Algoritmen Själva idén bakom algoritmen är att man tittar på läget som skulle uppstå om den aktuella processen tilldelades de resurser den begär. Sedan avgör man om det läget är säkert, d v s att man inte riskerar att hamna i en död låsning. Bankers algoritm Indata: Request k - hur många enheter process k begär av de olika resurserna. Obs! Den här vektorn innehåller bara information om den process som begär mer resurser; den har ingenting att göra med de andra processerna. Steg: 1. Om inte Request k Need k - fel! Processen har begärt fler enheter av någon resurs än vad den maximalt ska kunna behöva. 2. Om inte Request k Available - vänta! Det finns inte tillräckligt antal enheter av en av de begärda resurserna. 3. Pröva (rent hypotetiskt) vad som skulle hända om process k skulle tilldelas de begärda resurserna. Uppdatera de olika matriserna: Available := Available - Request k Allocation k := Allocation k + Request k Need k := Need k - Request k Om det nya läget är säkert (se nedan) så tilldela de begärda resurserna. Annars: återställ matriserna och låt processen vänta. Säkert läge? För att avgöra om ett läge är säkert, försöker man hitta ett sätt att ge varje process sitt maximala behov av resurser genom att upprepa de två stegen: (1) välj ut en process som kan tilldelas sitt maximala behov av resurser i det nuvarande läget och köra klart; och (2) notera att processen är klar och frigör de resurser som den har allokerat så att återstående processer kan använda dem. Om detta lyckas för samtliga processer är läget säkert; annars ej. Indata: Det nya läget enligt punkt 3 ovan. Temporära data: Work[j] - hur mycket av resurs j som finns tillgängligt vid varje steg. Finish[i] - process i är avslutad. 10

13 Steg: 1. Låt Work := Available Finish[i] := false, i=1,..,n. 2. Hitta ett l (d v s en process) sådant att både - Finish[l] = false - Needl Work d v s process l är inte avslutad ännu, men det finns tillräckligt med resurser för att ge den dess maximala behov och sedan avsluta den. Finns inget sådant l: gå till Låt Work := Work + Allocationl Finish[l] := true d v s uppdatera till läget då process l är avslutad och har lämnat tillbaka alla sina allokerade resurser. Gå tillbaka till Om Finish[i] := true för alla i=1,..,n: alla processer har lyckats avsluta läget är säkert. Annars: läget är ej säkert. Exempel Vi antar att vi har två processer och två resurser. I matriserna lägger vi processerna radvis och resurserna kolumnvis, enligt: R1 R2 P1 2 2 P2 2 0 Av resurs #1 (i kolumn 1 i matriserna nedan) finns det totalt 4 enheter varav två är lediga (se Available), en används av process #1 (rad 1 kolumn 1 i matrisen Allocation) och en används av process #2 (rad 2 kolumn 1 i matrisen Allocation). Det finns också totalt 3 enheter av resurs #2 (i kolumn 2 i matriserna nedan) varav två är lediga (se Available) och en används av process #1 (rad 1 kolumn 2 i matrisen Allocation). Available = ( 2 2) Allocation = Max = Need = Nu behöver process #1 plötsligt en mer av resurs 1. Vi får: Request1 = (1 0) Vi konstaterar att villkoren i steg 1 och steg 2 i Bankers är uppfyllda, och går vidare till steg 3. Vi testar vad det nya läget skulle vara: Available := Available - Request1 = ( 2 2 ) - (1 0 ) = (1 2 ) Allocation1 := Allocation1 + Request1 = (1 1) + (1 0 ) = ( 2 1), vilket ger Allocation := Need1 := Need1 - Request1 = ( 2 1) - (1 0 ) = (1 1), vilket ger Need := Vi vill nu testa om det nya läget är säkert. 11

14 1. Låt Work := Available = (1 2) false false Finish := 2. Process 1 är inte avslutad ännu, men det finns tillräckligt med resurser för att ge den dess maximala behov och sedan avsluta den: - Finish[1] = false - Need1 Work, d v s (1 1) (1 2) 3. Uppdatera till läget då process 1 är avslutad och har lämnat tillbaka alla sina allokerade resurser: Work := Work + Allocation1= (1 2 ) + ( 2 1) = ( 3 3) true false Finish := 2. Process 2 är inte avslutad ännu, men det finns tillräckligt med resurser för att ge den dess maximala behov och sedan avsluta den: - Finish[2] = false - Need2 Work d v s ( 2 2 ) ( 3 3) 3. Uppdatera till läget då process 2 är avslutad och har lämnat tillbaka alla sina allokerade resurser. Work := Work + Allocation2= ( 3 3) + (1 0 ) = ( 4 3) true true Finish := Inga processer kvar - gå till 4. Läget är säkert! Vi kan först ge P1 alla de resurser den behöver och låta den köra klart, och sedan göra samma sak med P2. Övning I exemplet ovan kunde process 1 tilldelas sina begärda resurser. Vi tänker oss att därefter (i det nya läget) begär process 2 följande resurser: Request2 = (1 2) Kan det leda till död låsning? Använd Bankers algoritm för att avgöra det. 12

15 Upptäcka dödlåsning Bakgrund Antag igen att datorsystemet har m olika resurser och kör n olika processer. Vi vill nu avgöra om systemet har hamnat i ett läge med död låsning. Observera att detta inte är självklart att avgöra eftersom systemet kan vara i dödlåsning även om det finns några processer som just nu kör. Tänk er exempelvis en dator som kör tre processer A,B och C. De två första processerna är pausade och väntar på att resurer ska frigöras medans process C kör. Det kan nu finnas två situationer: antingen så håller process C de resurser som behövs och kommer så småningom att frigöra dem, isåfall så kommer A och B att få köra i framtiden och vi har inte någon dödlåsning; alternativt så kan kan process A hålle de resurser som B behöver och virce versa, i så fall kommer de aldrig mer att kunna få de resurser de behöver och systemet sägs vara i dödlåsning. Naturligtvis så kan det vara betlydligt mer avancerat av avgöra om ett system är i dödlåsning eller inte och vi behöver en algoritm för det. Om man följer algoritmen nedan så fungerar detta alltid för att avgöra om ett system är i dödlåsning eller inte. Data Följande data behövs: Available[j] där 1 j m - hur många enheter av resurs j som för tillfället finns tillgängliga. Allocation[i,j] där 1 i n, 1 j m - hur många enheter av resurs j som för tillfället är tilldelade process i. Request[i,j] - antal enheter av resurs j som process i väntar på. Obs! Här är Request en matris som täcker alla processers nuvarande resursbegäran. Algoritmen För att avgöra om man har död låsning, försöker man hitta ett sätt att ge varje process sin begärda kvot av resurser genom att upprepa de två stegen: (1) välj ut en process som kan tilldelas sin begärda kvot av resurser i det nuvarande läget och sedan köra klart; och (2) notera att processen är klar och frigör de resurser som den har allokerat så att återstående processer kan använda dem. Om detta lyckas för samtliga processer är allting väl; annars har vi en död låsning med de återstående processerna inblandade. Lägg märket till att algoritmen för att avgöra om ett läge är säkert är väldigt lik den här algoritmen, för att upptäcka död låsning. Den enda skillnaden är att i den förra talar vi om processernas maximala behov av resurser, medan i den senare talar vi om processernas begärda kvot av resurser. Temporära data: Work[j] - hur mycket av resurs j som finns tillgängligt vid varje steg. Finish[i] - process i är avslutad. Steg: 1. Låt Work := Available false om Allocationi 0 true annars Finish[i] := Hitta ett l (d v s en process) sådant att både - Finish[l] = false - Requestl Work d v s process l är inte avslutad ännu, men det finns tillräckligt med resurser för att ge den vad den väntar på och sedan avsluta den. Finns inget sådant l: gå till 4. Låt Work := Work + Allocationl Finish[l] := true d v s uppdatera till läget då process l är avslutad och har lämnat tillbaka alla sina allokerade resurser. Gå tillbaka till 2. Om Finish[i] := false för något i=1,..,n så är systemet i ett läge med död låsning. 13

16 Exempel Vi tänker oss att datorsystemet befinner sig i följande läge: Available = ( 0 2) Request = 1 0 Allocation = 1. Låt Work := Available = ( 0 2) false false Finish := 2. Process 1 är inte avslutad ännu, men det finns tillräckligt med resurser för att ge den vad den väntar på och sedan avsluta den. - Finish[1] = false - Request1 Work, d v s ( 0 1) ( 0 2) 3. Uppdatera till läget då process 1 är avslutad och har lämnat tillbaka alla sina allokerade resurser. Work := Work + Allocation1= ( 2 3) true false Finish := 2. Process 2 är inte avslutad ännu, men det finns tillräckligt med resurser för att ge den vad den väntar på och sedan avsluta den. - Finish[2] = false - Request2 Work d v s (1 0) ( 2 3) 3. Uppdatera till läget då process 2 är avslutad och har lämnat tillbaka alla sina allokerade resurser. Work := Work + Allocation2= ( 4 3) true true Finish := Inga processer kvar. Gå till 4. Ingen död låsning! Vi kan först ge P1 alla de resurser den begär och låta den köra klart, och sedan göra samma sak med P2.

17 Övning Vi tänker oss att datorsystemet befinner sig i följande läge: Available = ( 0 1) Request = 0 2 Allocation = Har vi död låsning? 15

18 Schemaläggning När man utvecklar programvara för ett inbyggt system så räcker det vanligtvis inte med att se till att programmet är logiskt korrekt, d v s inte innehåller buggar med felaktiga pekare, semaforer som aldrig släppts, loopar som aldrig slutar, variabler som ges fel värden eller andra typer av programmerings- och designfel i koden. Man måste också kontrollera att programmet lyckas leva upp till de tidskrav man ställer när det exekveras på den hårdvara (processor etc.) som det är avsett för. Om man t ex har en process som ska utföra en viss beräkning var 50 ms samtidigt som beräkningen tar 100 ms att göra på den valda processorn, så får man se till att antingen göra beräkningen på ett snabbare sätt eller välja en snabbare processor. Det hela kompliceras dessutom ofta av att man har flera olika processer i systemet, var och en med sina egna tidskrav. Schemaläggning handlar om hur man fördelar processortid (och processorer, om man har flera sådana) mellan olika processer så att processernas olika tidskrav uppfylls. I ett realtidsoperativsystem sköter kärnans schemaläggare om själva växlandet mellan processer, men det är programmerarens uppgift att sätta prioriteter, lägga in fördröjningar o s v för att styra vilka processer som exekverar när. Ingredienser Olika sorters processer När man talar om schemaläggning brukar man skilja mellan två sorters processer. Periodiska processer utför en uppgift regelbundet, med en viss periodicitet. Det kan t ex röra sig om att läsa mätdata eller köra ett varv i en reglerslinga var 50 ms. Sådana processer har explicita tidsgränser; i synnerhet måste varje jobb vara klar inom en period. Med ett "jobb" menar vi t ex varje enskild läsning av mätdata eller varje varv i reglerslingan. Ibland kan jobben i en process ha tidigare tidsgränser än början på nästa period. Aperiodiska eller sporadiska processer reagerar på externa händelser som inte uppvisar någon regelbunden periodicitet, utan kanske ibland kan komma ofta (i en skur) och ibland inte komma alls under lång tid. Det kan t ex röra sig om en varningssignal, kommunikation med en annan process eller kommandon från en operatör. Även sådana processer är associerade med tidsgränser. I synnerhet kräver man ofta att systemet svarar på händelsen inom en viss tid. Generellt är periodiska processer lättare att schemalägga än aperiodiska, eftersom de senares beteende är svårare att förutsäga (kom ihåg: ickedeterminism!). Tidsgränser Det finns ett flertal olika sorters tidsgränser som kan vara relevanta för en process. Det vanligaste är "dödlinjer" (deadlines) som handlar om att processen måste vara klar med en viss beräkning innan en viss tidpunkt. Man kan också vara intresserad av den minimala respektive maximala tiden från det att en händelse sker till att processen börjar exekvera, eller den tid det tar för processen att exekvera, både exklusive och inklusive eventuella väntetider under exekveringen. Man skiljer på två sorters tidsgränser med avseende på hur avgörande de är: Hårda tidsgränser måste alltid hållas. En överskriden hård tidsgräns kan leda till att hela systemet fallerar eller orsaka allvarliga skador. Mjuka tidsgränser bör hållas, men man kan acceptera att de överskrids emellanåt, eller med liten marginal. En försening kan påverka effektiviteten av systemet, men ska normalt inte få katastrofala konsekvenser. Vilken typ av tidsgränser man har inverkar naturligtvis på hur man väljer att lösa schemaläggningen. Ofta har man en blandning av båda sorternas tidsgränser. Prioritet Att tilldela processer olika prioriteter är ett viktigt instrument inom schemaläggning. Det man kanske först tänker på är att använda prioriteter för att indikera hur viktig en viss process är relativt andra processer. De avgör vilka processer som får företräde när processorkraften inte räcker till för alla processer. Det är tanken bakom föregripande prioritetsbaserad schemaläggning: om en process med högre prioritet blir körklar, t ex på grund av någon händelse, så avbryter den processer med lägre prioritet. Att låta prioriteter stå för viktighet är relevant för mjuka tidsgränser, men fungerar inte lika bra för hårda tidsgränser. I det senare fallet kan man inte tillåta att någon process inte hinner med. Längre fram kommer vi att titta på hur prioriteter kan användas för att indikera hur ofta en viss process behöver exekvera, i så kallad "rate monotonic" schemaläggning. Det är vanligt att tilldela prioriteter en gång för alla innan processerna startar. Detta kallas för statiska prioriteter, och är t ex det typiska för processer i VxWorks. Det finns dock schemaläggningsalgoritmer som utnyttjar dynamiska prioriteter. Dessa schemaläggningsalgoritmer beräknar och tilldelar nya prioriteter fortlöpande. 16

19 Synkronisering De olika processerna i ett inbyggt system exekverar inte alltid oberoende av varandra. Ofta synkroniseras de med varandra med t ex semaforer och meddelandeköer. Detta komplicerar bilden ytterligare. Bland annat så kan det vara svårt att bedöma hur lång tid det kan ta för en process att utföra en viss beräkning om det ingår synkronisering med andra processer i beräkningen, och processen kan tvingas vänta. Detta gör processens exekveringstid svårbedömd. Ett annat knivigt problem är prioritetsinvertering. Det kan uppstå när en process P1 med hög prioritet väntar på t ex en semafor som hålls av en process P3 med låg prioritet. Om samtidigt en process P2 med mellanhög prioritet är körklar, så kommer den att ges företräde framför den lågt prioriterade P3. Eftersom P3 håller en semafor som P1 väntar på, fördröjs P1 indirekt av P2. Med andra ord, en process (P2) fördröjer exekveringen av en annan process med högre prioritet (P1) (se fig 1). Detta är naturligtvis inte en önskvärd situation. Figur 1: Inverterad prioritet. Gråa staplar visar när processen exekverar. Problemet med prioritets invertering kan i viss mån hanteras med prioritets ärvning. Detta innebär att om en process håller en resurs som en högre prioriterad process väntar på, så ärver den förra processen prioriteten av den senare. I exemplet ovan skulle detta innebära att P3 ärver P1s höga prioritet så länge som P1 väntar på semaforen som P3 håller. Därigenom kan P3 fortsätta exekvera tills den har gett semaforen till P1. I det läget återgår P3 till sin ursprungliga låga prioritet (se fig 2). Figur 2: Prioritets ärvning Prioritetsärvning är en metod som t ex används för mutex-semaforer i VxWorks. Tyvärr är metoden beroende av att man kan identifiera vilken process det är som kan ge den högt prioriterande processen (P1) det den väntar på. När det gäller en mutex-semafor så är det enkelt att förutse vilken process som kommer att ge den tillbaka: det alltid samma process som en gång tog den. Det är betydligt svårare att förutse vilken process som kan sätta igång P1 om P1 väntar vid t ex en meddelandekö, som i princip vilken annan process som helst kan skicka meddelanden på. När går det att schemalägga en grupp processer? En viktig fråga i schemaläggning är när det är möjligt att schemalägga en viss grupp processer, d v s om det går att fördela processortid på ett sådant sätt att processernas olika tidskrav uppfylls. Vi antar (när inget annat sägs) att de tidskrav vi har är att avsluta varje jobb innan nästa period. Exekveringstid För att svara på det börjar man med att uppskatta hur lång tid det tar att exekvera ett "jobb" (t ex en periodisk beräkning) av varje process. För att göra en sådan uppskattning möjligt bör man bl a: Undvika dynamisk minnesallokering. Undvika dynamiskt skapande av nya processer. 17

20 Se till att eventuella loopar har en känd övre gräns.1 Undvika rekursion (nästlade funktionsanrop, där en funktion kan anropa sig själv). Sätta begränsade väntetider på processkommunikation. För att sammanfatta: man bör undvika att göra saker som kan ta mycket olika lång tid vid olika tillfällen. Ibland kan t ex en process inte behöva vänta någon tid alls på en semafor, men vid andra tillfällen kan den behöva vänta väldigt länge. Därför blir processens exekveringstid svårbedömd. Framför allt kan den få en väldigt hög övre gräns. Nyttjandegrad Vet man hur långt tid det (maximalt) tar att exekvera ett jobb (e) av en periodisk process och med vilken periodicitet - d v s hur ofta - den exekverar (p) kan vi beräkna processens nyttjandegrad (N) enligt formeln: N= e p Det går också att beräkna nyttjandegraden för en grupp av processer: N totalt = e e1 e n p1 p 2 pn Nyttjandegraden för en grupp processer kan berätta en del om huruvida det är möjligt att schemalägga processerna så att alla tidskrav uppfylls. Vi antar att processerna är oberoende. För och främst, om N totalt > 1, d v s om nyttjandegraden är mer än 100%, så är det naturligtvis inte möjligt att schemalägga processerna på en enda processor. Hur är situationen om N totalt 1? Titta på följande processer P1, P2 och P3 (tabell 1). Process Period Exekveringstid Nyttjandegrad (ms) (ms) P % P % P % Tabell 1: tre processer med en total nyttjandegrad på 100% Tillsammans har dessa processer en nyttjandegrad på 100%. De går dock att schemalägga så att alla tidskrav uppfylls, som bilden nedan visar (fig 3). Lägg märket till att P1 hinner exekvera sammanlagt 40 ms varje 80 ms-period, att P2 hinner exekvera 10 ms varje 40 ms-period, och slutligen att P3 hinner exekvera 5 ms varje 20 ms-period. Figur 3: Schemaläggning av processer med 100% nyttjandegrad Det är dock inte alltid som det är fallet att en grupp processer med nyttjandegrad mindre än 100% går att schemalägga om processernas prioriteter är statiska. Man kan teoretiskt visa att en grupp av n st periodiska och oberoende processer går att schemalägga på en processor om nyttjandegraden N totalt n ( 21 / n 1), vilket för stora n går mot Med en större nyttjandegrad 0.69 < N totalt 1.0 beror det på förhållandena mellan processernas periodicitet och deras respektive exekveringstid om schemaläggning är möjligt. Ett särskilt gynnsamt fall är om processerna är enkelt periodiska. Detta innebär att för varje par av processer Pi och Pj så att perioderna pi < pj, så är pj är en heltalsmultipel Förutom eventuella loopar utanför den del av koden som utgör en "omgång". T ex vill man ofta ha en oändlig loop som går ett varv varje period. Detta är helt OK. 1 18

Omtentamen i Realtidsprogrammering för Au3, D3, E3

Omtentamen i Realtidsprogrammering för Au3, D3, E3 Omtentamen i Realtidsprogrammering för Au3, D3, E3 Datum: 2004-01-14 Tid: 0800-1300 Ansvarig lärare: Telefon: 1438 (kontor) Hjälpmedel: Inga särskilda hjälpmedel är tillåtna. Poäng: Tentamen omfattar 40

Läs mer

Tentamen i Realtidsprogrammering

Tentamen i Realtidsprogrammering Tentamen i Realtidsprogrammering Ordinarie Tentamen Datum: 2011-05-14 Tid: 08:15 11:15 Ansvarig lärare: Telefon: 301438 Hjälpmedel: Miniräknare Poäng: Tentamen omfattar 40 poäng fördelade på 5 uppgifter.

Läs mer

Outline. Datorsystemtekni. Kravspecifikation. Kravspecifikation (forts.)

Outline. Datorsystemtekni. Kravspecifikation. Kravspecifikation (forts.) Outline för D2, ICT2, E3 och Mek3 Nicholas Wickström Högskolan i Halmstad Sverige p.1/18 Förra föreläsningen Specifikation -Kravspecifikation -Funktionsspecifikation -Blockdiagram Operativsystem -Grunder,

Läs mer

Synkronisering. Föreläsning 8

Synkronisering. Föreläsning 8 Synkronisering Föreläsning 8 Synkronisering Så stort, intrikat och viktigt att det finns hela kurser om det i parallellprogrammering. Vi fuskar lite med några av de viktigaste bitarna! Synkronisering Vad

Läs mer

Operativsystem. Informationsteknologi sommarkurs 5p, 2004. Agenda. Slideset 7. Exempel på operativsystem. Operativsystem

Operativsystem. Informationsteknologi sommarkurs 5p, 2004. Agenda. Slideset 7. Exempel på operativsystem. Operativsystem Informationsteknologi sommarkurs 5p, 2004 Mattias Wiggberg Dept. of Information Technology Box 337 SE751 05 Uppsala +46 18471 31 76 Collaboration Jakob Carlström Slideset 7 Agenda Exempel på operativsystem

Läs mer

AVR 3 - datorteknik. Avbrott. Digitala system 15 hp. Förberedelser

AVR 3 - datorteknik. Avbrott. Digitala system 15 hp. Förberedelser Namn: Laborationen godkänd: Digitala system 15 hp AVR 3 - datorteknik LTH Ingenjörshögskolan vid Campus Helsingborg Avbrott. Syften med den här laborationen är att introducera avbrott. Avbrott som uppkommer

Läs mer

Föreläsning 3.1: Datastrukturer, en översikt

Föreläsning 3.1: Datastrukturer, en översikt Föreläsning.: Datastrukturer, en översikt Hittills har vi i kursen lagt mycket fokus på algoritmiskt tänkande. Vi har inte egentligen ägna så mycket uppmärksamhet åt det andra som datorprogram också består,

Läs mer

Föreläsning 2. Operativsystem och programmering

Föreläsning 2. Operativsystem och programmering Föreläsning 2 Operativsystem och programmering Behov av operativsystem En dator så som beskriven i förra föreläsningen är nästan oanvändbar. Processorn kan bara ges enkla instruktioner såsom hämta data

Läs mer

Operativsystem. Hierarkin för hårdvara läses nerifrån

Operativsystem. Hierarkin för hårdvara läses nerifrån Operativsystem DOS DiskOperatingSystem - ett jobb i taget. Dagens Operativsystem - prioriterar olika jobb. Om ett jobb pausas körs ett annat. Operativsystems viktigaste funktion är att bilda gränssnitt

Läs mer

Trådar. Aktiva objekt

Trådar. Aktiva objekt Föreläsning 11 Trådar 1 Aktiva objekt Det är välkänt från vardagslivet att saker händer samtidigt. Aktiva objekt gör saker på eget initiativ, medan passiva objekt endast gör saker när de blir ombedda.

Läs mer

Systemkonstruktion LABORATION REALTIDSPROGRAMMERING

Systemkonstruktion LABORATION REALTIDSPROGRAMMERING Systemkonstruktion LABORATION REALTIDSPROGRAMMERING Laborationsansvariga: Anders Arvidsson, Björn Lundblad Utskriftsdatum: 2002-10-31 Laboranter: 1 Syfte Denna laboration syftar till att öva användningen

Läs mer

Realtidssystem. - Schemaläggning - EDA698 - Realtidssystem (Helsingborg) Elin A. Topp. Föreläsning 6

Realtidssystem. - Schemaläggning - EDA698 - Realtidssystem (Helsingborg) Elin A. Topp. Föreläsning 6 Realtidssystem - Schemaläggning - EDA698 - Realtidssystem (Helsingborg) Elin A. Topp Föreläsning 6 Stora delar baserad på: Föreläsningsmaterial EDA040 (Klas Nilsson, Mathias Haage) samt EDA698 (Mats Lilja)

Läs mer

Att använda pekare i. C-kod

Att använda pekare i. C-kod Att använda pekare i C-kod (Bör användas av de som känner sig lite hemma med C-programmering!) Rev 1, 2005-11-23 av Ted Wolfram www.wolfram.se Syfte: Man kan tycka att det är komplicerat att använda pekare

Läs mer

Tentamen EDA698 Realtidssystem (Helsingborg)

Tentamen EDA698 Realtidssystem (Helsingborg) LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA 1(6) Institutionen för datavetenskap Tentamen EDA698 Realtidssystem (Helsingborg) 2014 10 28, 14.00 19.00 Det är tillåtet att använda Java snabbreferens och miniräknare, samt ordbok.

Läs mer

*Pekarvärden *Pekarvariabler & *

*Pekarvärden *Pekarvariabler & * *Pekarvärden *Pekarvariabler & * Motivering Pekare är ett fundamentalt koncept i C (och C++) Multipla returvärden från funktioner. Arrayer hanteras via pekare Dynamiskt minne (kommer i slutet av kursen)

Läs mer

Introduktion till algoritmer - Lektion 1 Matematikgymnasiet, Läsåret 2014-2015. Lektion 1

Introduktion till algoritmer - Lektion 1 Matematikgymnasiet, Läsåret 2014-2015. Lektion 1 Kattis Lektion 1 I kursen används onlinedomaren Kattis (från http://kattis.com) för att automatiskt rätta programmeringsproblem. För att få ett konto på Kattis anmäler du dig på Programmeringsolympiadens

Läs mer

Tentamen, EDA501 Programmering M L TM W K V

Tentamen, EDA501 Programmering M L TM W K V LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA 1(3) Institutionen för datavetenskap Tentamen, EDA501 Programmering M L TM W K V 2010 04 13, 8.00 13.00 Anvisningar: Denna tentamen består av 4 uppgifter. Preliminärt ger uppgifterna

Läs mer

Bakgrund och motivation. Definition av algoritmer Beskrivningssätt Algoritmanalys. Algoritmer. Lars Larsson VT 2007. Lars Larsson Algoritmer 1

Bakgrund och motivation. Definition av algoritmer Beskrivningssätt Algoritmanalys. Algoritmer. Lars Larsson VT 2007. Lars Larsson Algoritmer 1 Algoritmer Lars Larsson VT 2007 Lars Larsson Algoritmer 1 1 2 3 4 5 Lars Larsson Algoritmer 2 Ni som går denna kurs är framtidens projektledare inom mjukvaruutveckling. Som ledare måste ni göra svåra beslut

Läs mer

732G Linköpings universitet 732G11. Johan Jernlås. Översikt. Repetition. Muddy. Funktioner / metoder. Punktnotation. Evalueringsordning

732G Linköpings universitet 732G11. Johan Jernlås. Översikt. Repetition. Muddy. Funktioner / metoder. Punktnotation. Evalueringsordning Varför? 732G11 Linköpings universitet 2011-02-08 Varför? 1 2 3 Varför? 4 5 Medelvärde av 5000 tal Varför? while-loopen int nrofints = 5000; int [] integers = new int [ nrofints ]; int pos = 0; while (

Läs mer

Mål. Datorteknik. Repetition av avbrott. Innehåll. Mätning och styrning. Datorer för mätning och styrning. timer. Datorsystem A/D. Analog insignal D/A

Mål. Datorteknik. Repetition av avbrott. Innehåll. Mätning och styrning. Datorer för mätning och styrning. timer. Datorsystem A/D. Analog insignal D/A Mål Datorteknik Föreläsning 5 Att du ska förstå hur avbrott används för - Mätning - Styrning - Stöd för körning av fle processer Att du ska förstå begreppet tråd Att du ska veta hur odelba resurser kan

Läs mer

Realtidssystem HT03. Vad är realtidssystem? Inbyggda system. Att programmera, Tasks (Uppgifter) Realtidssystem kräver analys

Realtidssystem HT03. Vad är realtidssystem? Inbyggda system. Att programmera, Tasks (Uppgifter) Realtidssystem kräver analys Realtidssystem HT03 Vad är realtidssystem? Föreläsare: Wang Yi Rum: 1235, yi@it.uu.se, Tel: 471 3110 Assistent: Tobias Amnell Rum: 1216, tobiasa@it.uu.se, Tel: 4717122 Webbsida: www.it.uu.se/edu/course/homepage/realtid/h03

Läs mer

Programmering B med Visual C++ 2008

Programmering B med Visual C++ 2008 Programmering B med Visual C++ 2008 Innehållsförteckning 1 Repetition och lite nytt...5 I detta kapitel... 5 Programexekvering... 5 Loop... 5 Källkod... 6 Verktyg... 6 Säkerhetskopiera... 6 Öppna, kompilera,

Läs mer

Svar till tentamen den 16 december 2013 Datorarkitekturer med operativsystem, EDT621, 7,5 poäng

Svar till tentamen den 16 december 2013 Datorarkitekturer med operativsystem, EDT621, 7,5 poäng Lunds Universitet LTH Ingenjörshögskolan, Helsingborg Svar till tentamen den 16 december 2013 Datorarkitekturer med operativsystem, EDT621, 7,5 poäng Skrivtid: 08.00-13.00 Tillåtna hjälpmedel: Inga. Maximalt

Läs mer

Tentamen den 18 mars svar Datorteknik, EIT070

Tentamen den 18 mars svar Datorteknik, EIT070 Lunds Universitet LTH Tentamen den 18 mars 2015 - svar Datorteknik, EIT070 Skrivtid: 14.00-19.00 Tillåtna hjälpmedel: Inga. Maximalt antal poäng: 50 poäng För betyg 3 krävs 20 poäng För betyg 4 krävs 30

Läs mer

Fö 7: Operativsystem. Vad är ett operativsystem? Målsättning med operativsystem. Styr operativsystemet datorn?

Fö 7: Operativsystem. Vad är ett operativsystem? Målsättning med operativsystem. Styr operativsystemet datorn? Fö 7: Operativsystem Introduktion. Klassificering. Vad är ett operativsystem? Program som kontrollerar andra andra program. Gränssnitt mellan användare och hårdvaran. Kärnan. Historisk översikt. Typeset

Läs mer

Föreläsning 13 Innehåll

Föreläsning 13 Innehåll Föreläsning 13 Innehåll Exempel på problem där materialet i kursen används Hitta k största bland n element Histogramproblemet Schemaläggning PFK (Föreläsning 13) VT 2013 1 / 15 Hitta k största bland n

Läs mer

Objektorienterad Programmering (TDDC77)

Objektorienterad Programmering (TDDC77) Objektorienterad Programmering (TDDC77) Föreläsning II: utmatning, variabler, typer Ahmed Rezine IDA, Linköpings Universitet Hösttermin 2016 Kompilera och köra programmet under terminal 2: I Skapa Hej.java

Läs mer

I Skapa Hej.java och skriv programmet. I Kompilera med javac Hej.java. I Rätta fel och repetera tills du lyckas kompilera ditt program

I Skapa Hej.java och skriv programmet. I Kompilera med javac Hej.java. I Rätta fel och repetera tills du lyckas kompilera ditt program Kompilera och köra programmet Objektorienterad Programmering (TDDC77) Föreläsning II: utmatning, variabler, typer Ahmed Rezine IDA, Linköpings Universitet Hösttermin 2016 under terminal 2: I Skapa Hej.java

Läs mer

Realtidsprogrammering

Realtidsprogrammering Realtidsprogrammering En introduktion - Principer och begrepp Realtidsprog. - Anders Arvidsson 1 Vad är ett realtidssystem? Ett system som reagerar på yttre händelser och ger svar inom en bestämd tid.

Läs mer

Kompilering och exekvering. Föreläsning 1 Objektorienterad programmering DD1332. En kompilerbar och körbar java-kod. Kompilering och exekvering

Kompilering och exekvering. Föreläsning 1 Objektorienterad programmering DD1332. En kompilerbar och körbar java-kod. Kompilering och exekvering Föreläsning 1 Objektorienterad programmering DD1332 Introduktion till Java Kompilering, exekvering, variabler, styrstrukturer Kompilering och exekvering Ett program måste översättas till datorns språk

Läs mer

Datorsystemteknik Föreläsning 7DAVA14

Datorsystemteknik Föreläsning 7DAVA14 Datorsystemteknik Föreläsning 7DAVA14 Innehåll Introduktion (forts) Polling (cyklisk avfrågning) Större delen av materialet framtaget av :Jan Eric Larsson, Mats Brorsson och Mirec Novak IT-inst LTH Exempel

Läs mer

Laboration 3 HI1024, Programmering, grundkurs, 8.0 hp

Laboration 3 HI1024, Programmering, grundkurs, 8.0 hp Laboration 3 HI1024, Programmering, grundkurs, 8.0 hp Dataingenjörsprogrammet, elektroingenjörsprogrammet och medicinsk teknik KTH Skolan för Teknik och Hälsa Redovisning: Se Kurs-PM om hur redovisningen

Läs mer

Realtidsstöd i Minix. En laborationrapport. Oktober 2012

Realtidsstöd i Minix. En laborationrapport. Oktober 2012 Realtidsstöd i Minix En laborationrapport Karl Zylinski Hampus Gustafsson Oktober 2012 1 Innehåll 1 Introduktion 3 1.1 Problem................................ 3 1.1.1 Skapa ett testprogram....................

Läs mer

Föreläsning 6 pekare och pekare tillsammans med arrayer

Föreläsning 6 pekare och pekare tillsammans med arrayer Föreläsning 6 pekare och pekare tillsammans med arrayer Vi ska nu undersöka vad pekare egentligen är och hur de relaterar till arrayer. Det är ett centralt tema i C-programmering. Vi följer boken och går

Läs mer

Operativsystem. Innehåll. Operativsystemets funktion. Vad är ett OS? Vart hittar men ett OS? OS hanterar processorns resurser

Operativsystem. Innehåll. Operativsystemets funktion. Vad är ett OS? Vart hittar men ett OS? OS hanterar processorns resurser Innehåll Operativsystem Vad är operativsystem och hur fungerar de Vad är ett OS? Syfte Att tillåta flera program att köra samtidigt Att fungera som ett abstraktionslager mot hårdvaran Att hantera olika

Läs mer

Användarhandledning Version 1.2

Användarhandledning Version 1.2 Användarhandledning Version 1.2 Innehåll Bakgrund... 2 Börja programmera i Xtat... 3 Allmänna tips... 3 Grunderna... 3 Kommentarer i språket... 4 Variabler... 4 Matematik... 5 Arrayer... 5 på skärmen...

Läs mer

Laboration 4: Knappstuds Drivrutiner för att eliminera störningar.

Laboration 4: Knappstuds Drivrutiner för att eliminera störningar. ATMega16 Laborationer av Kjell 2 Rev:5 Datum: 29.09.2010 Page 1 of 7 Laboration 4: Knappstuds Drivrutiner för att eliminera störningar. Inledning: Laborationskortet EasyAVR6 har bland annat tryckknappar

Läs mer

Classes och Interfaces, Objects och References Objekt-orienterad programmering och design (DIT952) Niklas Broberg, 2016

Classes och Interfaces, Objects och References Objekt-orienterad programmering och design (DIT952) Niklas Broberg, 2016 Classes och Interfaces, Objects och References Objekt-orienterad programmering och design (DIT952) Niklas Broberg, 2016 Abstract class En abstract class är en class som inte kan skapa några objekt. Syfte:

Läs mer

Datorteknik 2 (AVR 2)

Datorteknik 2 (AVR 2) Namn: Laborationen godkänd: Digitala system 15 hp Datorteknik 2 (AVR 2) LTH Ingenjörshögskolan vid Campus Helsingborg Enkel in- och utmatning. Drivrutiner. Bithantering. I denna laboration ska vi förbättra

Läs mer

Föreläsning 6: Introduktion av listor

Föreläsning 6: Introduktion av listor Föreläsning 6: Introduktion av listor Med hjälp av pekare kan man bygga upp datastrukturer på olika sätt. Bland annat kan man bygga upp listor bestående av någon typ av data. Begreppet lista bör förklaras.

Läs mer

Dynamiskt minne. Vad är dynamiskt minne Motivering Hur gör man i C Övningar

Dynamiskt minne. Vad är dynamiskt minne Motivering Hur gör man i C Övningar Dynamiskt minne Agenda Vad är dynamiskt minne Motivering Hur gör man i C Övningar Minne Datorns primärminne används till olika ändamål De flesta system partitionerar minnet efter användningen: Programkoden

Läs mer

KPP053, HT2016 MATLAB, Föreläsning 1. Introduktion till MATLAB Skript Inläsning och utskrift av variabler Ekvationssystem Anonyma funktioner

KPP053, HT2016 MATLAB, Föreläsning 1. Introduktion till MATLAB Skript Inläsning och utskrift av variabler Ekvationssystem Anonyma funktioner KPP053, HT2016 MATLAB, Föreläsning 1 Introduktion till MATLAB Skript Inläsning och utskrift av variabler Ekvationssystem Anonyma funktioner MATLAB Väletablerat Mycket omfattande program GNU OCTAVE Öppen

Läs mer

Lite om felhantering och Exceptions Mer om variabler och parametrar Fält (eng array) och klassen ArrayList.

Lite om felhantering och Exceptions Mer om variabler och parametrar Fält (eng array) och klassen ArrayList. Institutionen för Datavetenskap Göteborgs universitet HT2009 DIT011 Objektorienterad programvaruutveckling GU (DIT011) Föreläsning 3 Innehåll Lite om felhantering och Exceptions Mer om variabler och parametrar

Läs mer

Föreläsning 2 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 2 Datastrukturer (DAT037) Föreläsning 2 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 2016-11-02 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt. Se http://www.cse.chalmers.se/edu/year/2015/course/dat037 Tidskomplexitet

Läs mer

Laboration: Grunderna i MATLAB

Laboration: Grunderna i MATLAB Laboration: Grunderna i MATLAB 25 augusti 2005 Grunderna i MATLAB Vad är MATLAB? MATLAB är ett interaktivt program för vetenskapliga beräkningar. Som användare ger du enkla kommandon och MATLAB levererar

Läs mer

Realtidsprogrammering. En introduktion Implementering (med exempel från PIC)

Realtidsprogrammering. En introduktion Implementering (med exempel från PIC) Realtidsprogrammering En introduktion Implementering (med exempel från PIC) Utan timing Periodtid varierar beroende på funktionernas exekveringstid. Specificera endast maxtid ( Worst case) och eventuellt

Läs mer

KAP 18 SQL SERVER AGENT

KAP 18 SQL SERVER AGENT KAP 18 SQL SERVER AGENT Tjänsten Sql Server Agent Operator Job Alert (larm) http://www.youtube.com/watch?v=ii1tc493bzm 1 VAD ÄR SQL SERVER AGENT? SQL Server Agent är en tjänst (service) som ansvarar för:

Läs mer

Föreläsning 11 Tisdag 6/6 2000

Föreläsning 11 Tisdag 6/6 2000 2EMHNWRULHQWHUDG5HDOWLGVSURJUDPPHULQJ Föreläsning 11 Tisdag 6/6 2000 OCTOPUS en kort repetition Farthållare previous next OCTOPUS Kravspec Vi konstruerar bla användningsfall Användningsfallsdiagram Systemarkitektur

Läs mer

Aktivitetsschemaläggning för flerkärninga processorer

Aktivitetsschemaläggning för flerkärninga processorer Lunds Tekniska Högskola Datorarkitekturer med Operativsystem EDT621 Aktivitetsschemaläggning för flerkärninga processorer Tobias Lilja 5 december 2016 Innehåll 1 Inledning 3 1.1 Syfte................................

Läs mer

KPP053, HT2015 MATLAB, Föreläsning 1. Introduktion till MATLAB Skript Inläsning och utskrift av variabler Ekvationssystem Anonyma funktioner

KPP053, HT2015 MATLAB, Föreläsning 1. Introduktion till MATLAB Skript Inläsning och utskrift av variabler Ekvationssystem Anonyma funktioner KPP053, HT2015 MATLAB, Föreläsning 1 Introduktion till MATLAB Skript Inläsning och utskrift av variabler Ekvationssystem Anonyma funktioner MATLAB Väletablerat Mycket omfattande program GNU OCTAVE Öppen

Läs mer

STOCKHOLMS UNIVERSITET MATEMATISKA INSTITUTIONEN Avd. Matematisk statistik Anders Björkström

STOCKHOLMS UNIVERSITET MATEMATISKA INSTITUTIONEN Avd. Matematisk statistik Anders Björkström STOCKHOLMS UNIVERSITET 2001-10-22 MATEMATISKA INSTITUTIONEN Avd. Matematisk statistik Anders Björkström GRUNDLÄGGANDE MATLAB-TRÄNING för den som aldrig har arbetat med Matlab förut A. Matlabs allmänna

Läs mer

Realtid. eda040project2010 MANUAL. - Christoffer Olsson. - Daniel Lehtonen

Realtid. eda040project2010 MANUAL. - Christoffer Olsson. - Daniel Lehtonen Realtid eda040project2010 MANUAL dt08es7 dt08co0 dt08dm8 dt08dl4 - Emil Selinder - Christoffer Olsson - David Meyer - Daniel Lehtonen Innehållsförtäckning Introduktion Hur man kör igång programmet Proxy

Läs mer

Multipel tilldelning. Introduktion till programmering D0009E. Föreläsning 6: Iteration. while-satsen. Kom ihåg. Snurror kontra rekursion

Multipel tilldelning. Introduktion till programmering D0009E. Föreläsning 6: Iteration. while-satsen. Kom ihåg. Snurror kontra rekursion Introduktion till programmering D0009E Föreläsning 6: Iteration Multipel tilldelning Helt ok att tilldela en variabel flera gånger: bruce = bruce, bruce = 7 bruce Output: 7 Som tillståndsdiagram: bruce

Läs mer

Datorsystem Laboration 2: Minnesmappade bussar

Datorsystem Laboration 2: Minnesmappade bussar Datorsystem Laboration 2: Minnesmappade bussar Senast uppdaterad: 14 oktober 2012 Version 1.2 Student: Lärare: Underskrift: Underskrift: Datum: Datorsystem Laboration 2 1 Innehåll 1 Inledning 2 1.1 Introduktion..................................

Läs mer

1 Klasser och objektorientering Vad är objektorientering?

1 Klasser och objektorientering Vad är objektorientering? 1 Klasser och objektorientering Vad är objektorientering? Det finns olika synsätt på programmering, dessa olika synsätt kallas för paradigm. De vanligaste paradigmen är det imperativa/proceduriella, det

Läs mer

Lösningar till tentauppgifterna sätts ut på kurssidan på nätet idag kl 19. Omtentamen i Programmering C, 5p, fristående, kväll, 040110.

Lösningar till tentauppgifterna sätts ut på kurssidan på nätet idag kl 19. Omtentamen i Programmering C, 5p, fristående, kväll, 040110. 1(8) ÖREBRO UNIVERSITET INSTITUTIONEN FÖR TEKNIK Lösningar till tentauppgifterna sätts ut på kurssidan på nätet idag kl 19. Denna tenta kommer att vara färdigrättad On 14/1-04 och kan då hämtas på mitt

Läs mer

Exempeluppgift i Logikstyrning. 1 Inledning. 2 Insignaler och utsignaler

Exempeluppgift i Logikstyrning. 1 Inledning. 2 Insignaler och utsignaler Exempeluppgift i Logikstyrning Inledning Idén med detta papper är att ge en allmän beskrivning av labbutrustningen och tips för hur man kan lösa olika praktiska problem i samband med laborationen. Läs

Läs mer

SMD 134 Objektorienterad programmering

SMD 134 Objektorienterad programmering SMD 134 Objektorienterad programmering Dagens agenda: Typer i Java: primitiva datatyperna, referenstyper Variabler och variabeltilldelningar med primitiva typer Konstanter av de olika typerna. Heltalsräkning

Läs mer

Polling (cyklisk avfrågning) Avbrott

Polling (cyklisk avfrågning) Avbrott Polling (cyklisk avfrågning) Avbrott Större delen av materialet framtaget av :Jan Eric Larsson, Mats Brorsson och Mirec Novak IT-inst LTH Att känna till begreppet polling (cyklisk avfrågning) och hur det

Läs mer

Laboration 3 HI1024, Programmering, grundkurs, 8.0 hp

Laboration 3 HI1024, Programmering, grundkurs, 8.0 hp Laboration 3 HI1024, Programmering, grundkurs, 8.0 hp Dataingenjörsprogrammet, elektroingenjörsprogrammet och medicinsk teknik KTH Skolan för Teknik och Hälsa Redovisning: Se Kurs-PM om hur redovisningen

Läs mer

Föreläsning 11. Giriga algoritmer

Föreläsning 11. Giriga algoritmer Föreläsning 11 Giriga algoritmer Föreläsning 11 Giriga algoritmer Användning Växelproblemet Kappsäcksproblemet Schemaläggning Färgläggning Handelsresandeproblemet Uppgifter Giriga algoritmer (Greedy algorithms)

Läs mer

Grunderna i stegkodsprogrammering

Grunderna i stegkodsprogrammering Kapitel 1 Grunderna i stegkodsprogrammering Följande bilaga innehåller grunderna i stegkodsprogrammering i den form som används under kursen. Vi kommer att kort diskutera olika datatyper, villkor, operationer

Läs mer

Universitetet i Linköping Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson

Universitetet i Linköping Institutionen för datavetenskap Anders Haraldsson 1 2 - Block, räckvidd Dagens föreläsning Programmering i Lisp - Bindning av variabler (avs 14.6) fria variabler statisk/lexikalisk och dynamisk bindning - Felhantering (kap 17) icke-normala återhopp catch

Läs mer

Programmeringsteknik med C och Matlab

Programmeringsteknik med C och Matlab Programmeringsteknik med C och Matlab Kapitel 2: C-programmeringens grunder Henrik Björklund Umeå universitet Björklund (UmU) Programmeringsteknik 1 / 32 Mer organisatoriskt Imorgon: Datorintro i lab Logga

Läs mer

Programmera i C Varför programmera i C när det finns språk som Simula och Pascal??

Programmera i C Varför programmera i C när det finns språk som Simula och Pascal?? Programmera i C Varför programmera i C när det finns språk som Simula och Pascal?? C är ett språk på relativt låg nivå vilket gör det möjligt att konstruera effektiva kompilatorer, samt att komma nära

Läs mer

Operativsystem DVG A06. Definition. Varför operativsystem? - Vad är ett operativsystem?

Operativsystem DVG A06. Definition. Varför operativsystem? - Vad är ett operativsystem? Operativsystem DVG A06 Operativsystem, mm - Vad är ett operativsystem? - Hur fungerar det..? - Vad använder vi operativsystemet till? - Vilka olika operativsystem finns? 2 Definition Den del av systemet

Läs mer

1.1 Runnable och Thread

1.1 Runnable och Thread 1 Trådar 1.1 Runnable och Thread I övningen är ShoutThread hårdkodad att använda just ShoutRunnable. Det typiska förfarandet brukar annars vara att skicka över din Runnable i konstruktor-anropet till Thread:

Läs mer

International Olympiad in Informatics 2011 22 29 July 2011, Pattaya City, Thailand Tävlingsuppgifter Dag 2 Svenska 1.3. Papegojor

International Olympiad in Informatics 2011 22 29 July 2011, Pattaya City, Thailand Tävlingsuppgifter Dag 2 Svenska 1.3. Papegojor Papegojor Yanee är fågelentusiast. Sedan hon läst om IP over Avian Carriers (IPoAC), har hon spenderat mycket tid med att träna en flock papegojor att leverera meddelanden över långa avstånd. Yanees dröm

Läs mer

Introduktion till algoritmer - Lektion 4 Matematikgymnasiet, Läsåret 2014-2015. Lektion 4

Introduktion till algoritmer - Lektion 4 Matematikgymnasiet, Läsåret 2014-2015. Lektion 4 Introduktion till algoritmer - Lektion 4 Matematikgymnasiet, Läsåret 014-015 Denna lektion ska vi studera rekursion. Lektion 4 Principen om induktion Principen om induktion är ett vanligt sätt att bevisa

Läs mer

Programmering i C++ En manual för kursen Datavetenskaplig introduktionskurs 5p

Programmering i C++ En manual för kursen Datavetenskaplig introduktionskurs 5p Programmering i C++ En manual för kursen Datavetenskaplig introduktionskurs 5p Skriven av Michael Andersson Introduktion Programmering I högnivåspråk fokuserar på själv problemet (algoritmen) istället

Läs mer

Regression med Genetiska Algoritmer

Regression med Genetiska Algoritmer Regression med Genetiska Algoritmer Projektarbete, Artificiell intelligens, 729G43 Jimmy Eriksson, jimer336 770529-5991 2014 Inledning Hur många kramar finns det i världen givet? Att kunna estimera givet

Läs mer

Hitta k största bland n element. Föreläsning 13 Innehåll. Histogramproblemet

Hitta k största bland n element. Föreläsning 13 Innehåll. Histogramproblemet Föreläsning 13 Innehåll Algoritm 1: Sortera Exempel på problem där materialet i kursen används Histogramproblemet Schemaläggning Abstrakta datatyper Datastrukturer Att jämföra objekt Om tentamen Skriftlig

Läs mer

Föreläsning REPETITION & EXTENTA

Föreläsning REPETITION & EXTENTA Föreläsning 18 19 REPETITION & EXTENTA Programmeringsteknik på 45 minuter Klasser och objekt Variabler: attribut, lokala variabler, parametrar Datastrukturer Algoritmer Dessa bilder är inte repetitionsbilder

Läs mer

(Lösningsförslag finns sist i denna fil.)

(Lösningsförslag finns sist i denna fil.) (Lösningsförslag finns sist i denna fil.) Läser externa signaler. Har 64 ingångar (kanaler), från 0 till 63. Kan bara avläsa en ingång i taget. Avlästa värdet positivt 16-bitars tal. Varje läsning tar

Läs mer

En Von Neumann-arkitektur ( Von Neumann-principen i föreläsning 1) innebär:

En Von Neumann-arkitektur ( Von Neumann-principen i föreläsning 1) innebär: Lösningsförslag för 725G45-tentan 3/11-10 1. Vad menas med Von Neumann-arkitektur? (2p) En Von Neumann-arkitektur ( Von Neumann-principen i föreläsning 1) innebär: Data och instruktioner lagras i samma

Läs mer

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED Matematiska institutionen Optimeringslära TENTAMEN TAOP8/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED MILJÖTILLÄMPNINGAR Datum: 10 januari 201 Tid: 1.00-19.00 Hjälpmedel: Miniräknare Kurslitteratur: Kaj Holmberg:

Läs mer

Föreläsning 15: Parallella subrutiner. Parallellitet. Varför parallella underprogram?

Föreläsning 15: Parallella subrutiner. Parallellitet. Varför parallella underprogram? Föreläsning 15: Parallella subrutiner Parallellitet Processer och trådar Semaforer, monitorer och synkroniseringsmeddelanden Parallellitet Ofta är det nödvändigt eller önskvärt att programdelar exekveras

Läs mer

Programmering A. Johan Eliasson johane@cs.umu.se

Programmering A. Johan Eliasson johane@cs.umu.se Programmering A Johan Eliasson johane@cs.umu.se 1 Jag Undervisar mest grundläggande programmering på Institutionen för datavetensakap Applikationsutveckling för iphone Applikationsutveckling i Java Datastrukturer

Läs mer

Datorlaboration :: 1 Problembeskrivning ::

Datorlaboration :: 1 Problembeskrivning :: Datorlaboration :: Ett hyrbilsföretags problem Laborationen går ut på att lösa Labbuppgift 1 till 5. Laborationen redovisas individuellt genom att skicka laborationens Mathematicafil till Mikael Forsberg

Läs mer

Vad händer när man kör ett program? Program och processer. Funktionsanrop. Avsluta programmet

Vad händer när man kör ett program? Program och processer. Funktionsanrop. Avsluta programmet Vad händer när man kör ett program? Program och processer När man kompilerar ett program och sedan länkar ihop det så stoppar länkaren in lite extra kod i programmet. Det är denna kod som i sin tur anropar

Läs mer

syftar till att förbättra prestanda. Den kan avse något eller flera av följande mått.

syftar till att förbättra prestanda. Den kan avse något eller flera av följande mått. 71 4. 4.1. Allmänt Vid multiprogrammering kan det vara önskvärt att anpassa systemets beteende till olika tillämpningars behov. En anledning till multiprogrammering var att man önskade öka genomströmningen.

Läs mer

Objektorienterad programmering i Java I. Uppgifter: 2 Beräknad tid: 5-8 timmar (OBS! Endast ett labbtillfälle) Att läsa: kapitel 5 6

Objektorienterad programmering i Java I. Uppgifter: 2 Beräknad tid: 5-8 timmar (OBS! Endast ett labbtillfälle) Att läsa: kapitel 5 6 Laboration 2 Objektorienterad programmering i Java I Uppgifter: 2 Beräknad tid: 5-8 timmar (OBS! Endast ett labbtillfälle) Att läsa: kapitel 5 6 Syfte: Att kunna använda sig av olika villkors- och kontrollflödeskonstruktioner

Läs mer

Grundläggande programmering med C# 7,5 högskolepoäng

Grundläggande programmering med C# 7,5 högskolepoäng Grundläggande programmering med C# 7,5 högskolepoäng Provmoment: TEN1 Ladokkod: NGC011 Tentamen ges för: Omtentamen DE13, IMIT13 och SYST13 samt öppen för alla (Ifylles av student) (Ifylles av student)

Läs mer

Algoritmer och effektivitet. Föreläsning 5 Innehåll. Analys av algoritmer. Analys av algoritmer Tidskomplexitet. Algoritmer och effektivitet

Algoritmer och effektivitet. Föreläsning 5 Innehåll. Analys av algoritmer. Analys av algoritmer Tidskomplexitet. Algoritmer och effektivitet Föreläsning 5 Innehåll Algoritmer och effektivitet Algoritmer och effektivitet Att bedöma, mäta och jämföra effektivitet för algoritmer Begreppet tidskomplexitet Undervisningsmoment: föreläsning 5, övningsuppgifter

Läs mer

Johan Karlsson Datavetenskap för teknisk kemi, 10p, moment 1 Datavetenskap Umeå Universitet. Tentamen

Johan Karlsson Datavetenskap för teknisk kemi, 10p, moment 1 Datavetenskap Umeå Universitet. Tentamen Tentamen för teknisk kemi, 10p, moment 1 29 november 1999 Skrivtid 9-15 Hjälpmedel: av följande böcker. - U. Bilting och J. Skansholm: Vägen till C - A. Kelley & I. Pohl: A Book on C Maxpoäng: Gräns för

Läs mer

Realtidssystem, device drivers. Föreläsning 10

Realtidssystem, device drivers. Föreläsning 10 Realtidssystem, device drivers Föreläsning 10 Dagens föreläsning Realtidssystem Device drivers (Multimedia video) Realtidssystem Karakteristika Mjuka realtidssystem Hårda realtidssystem Schemaläggning

Läs mer

Tentamen i ID2206, ID2200 samt IS1350 Operativsystem

Tentamen i ID2206, ID2200 samt IS1350 Operativsystem Tentamen i ID2206, ID2200 samt IS1350 Operativsystem Tisdagen 2014-03-18 kl 09:00-13:00 Examinator: ID2206, ID2200 Robert Rönngren, IS1350 Jim Dowling Hjälpmedel: Inga Tentamensfrågorna behöver inte återlämnas

Läs mer

Tentamen OOP 2015-03-14

Tentamen OOP 2015-03-14 Tentamen OOP 2015-03-14 Anvisningar Fråga 1 och 2 besvaras på det särskilt utdelade formuläret. Du får gärna skriva på bägge sidorna av svarsbladen, men påbörja varje uppgift på ett nytt blad. Vid inlämning

Läs mer

Datorsystem. Laboration 3: Operativsystem Senast uppdaterad: 14 oktober 2012 Version 1.3. Student: Underskrift: Underskrift: Datum:

Datorsystem. Laboration 3: Operativsystem Senast uppdaterad: 14 oktober 2012 Version 1.3. Student: Underskrift: Underskrift: Datum: Datorsystem Laboration 3: Operativsystem Senast uppdaterad: 14 oktober 2012 Version 1.3 Student: Lärare: Underskrift: Underskrift: Datum: Datorsystem Laboration 3 1 Innehåll 1 Inledning 2 1.1 Introduktion...........................................

Läs mer

TUTORIAL: KLASSER & OBJEKT

TUTORIAL: KLASSER & OBJEKT TUTORIAL: KLASSER & OBJEKT I denna tutorial lär vi oss att använda klasser och objekt samt hur vi bygger en enkel applikation kring dessa. I tutorialen kommer det finnas en mängd kod som du antingen kan

Läs mer

Algoritmanalys. Genomsnittligen behövs n/2 jämförelser vilket är proportionellt mot n, vi säger att vi har en O(n) algoritm.

Algoritmanalys. Genomsnittligen behövs n/2 jämförelser vilket är proportionellt mot n, vi säger att vi har en O(n) algoritm. Algoritmanalys Analys av algoritmer används för att uppskatta effektivitet. Om vi t. ex. har n stycken tal lagrat i en array och vi vill linjärsöka i denna. Det betyder att vi måste leta i arrayen tills

Läs mer

Uppgift 1 ( Betyg 3 uppgift )

Uppgift 1 ( Betyg 3 uppgift ) 2008-03-12.kl.14-19 Uppgift 1 ( Betyg 3 uppgift ) Du skall skriva ett program som läser igenom en textfil som heter FIL.TXT och skriver ut alla rader där det står ett decimaltal först på raden. Decimaltal

Läs mer

Introduktion till programmering, hösten 2011

Introduktion till programmering, hösten 2011 Föreläsning 1 Programmering är ett hantverk. Det betyder att man inte kan läsa sig till den förmågan, man måste träna och man tränar genom att skriva mer och mer avancerade program. Programmering förutsätter

Läs mer

Datatyper och kontrollstrukturer. Skansholm: Kapitel 2) De åtta primitiva typerna. Typ Innehåll Defaultvärde Storlek

Datatyper och kontrollstrukturer. Skansholm: Kapitel 2) De åtta primitiva typerna. Typ Innehåll Defaultvärde Storlek De åtta primitiva typerna Java, datatyper, kontrollstrukturer Skansholm: Kapitel 2) Uppsala Universitet 11 mars 2005 Typ Innehåll Defaultvärde Storlek boolean true, false false 1 bit char Tecken \u000

Läs mer

Lutande torn och kluriga konster!

Lutande torn och kluriga konster! Lutande torn och kluriga konster! Aktiviteter för barn under Vetenskapsfestivalens skolprogram 2001 Innehåll 1 Bygga lutande torn som inte faller 2 2 Om konsten att vinna betingat godis i spel 5 3 Den

Läs mer

Lösningar till uppgifterna sätts ut på kurssidan och på WebCT (Gamla Tentor) i dag kl 19. Tentamen i Programmering C, 5p, Distans, övriga, 051119

Lösningar till uppgifterna sätts ut på kurssidan och på WebCT (Gamla Tentor) i dag kl 19. Tentamen i Programmering C, 5p, Distans, övriga, 051119 1(8) ÖREBRO UNIVERSITET INSTITUTIONEN FÖR TEKNIK Lösningar till uppgifterna sätts ut på kurssidan och på WebCT (Gamla Tentor) i dag kl 19. Denna tenta kommer att vara färdigrättad On 23/11 och kan då hämtas

Läs mer

Inlämningsuppgift : Finn. 2D1418 Språkteknologi. Christoffer Sabel E-post: csabel@kth.se 1

Inlämningsuppgift : Finn. 2D1418 Språkteknologi. Christoffer Sabel E-post: csabel@kth.se 1 Inlämningsuppgift : Finn 2D1418 Språkteknologi Christoffer Sabel E-post: csabel@kth.se 1 1. Inledning...3 2. Teori...3 2.1 Termdokumentmatrisen...3 2.2 Finn...4 3. Implementation...4 3.1 Databasen...4

Läs mer

Digital- och datorteknik

Digital- och datorteknik Digital- och datorteknik Föreläsning #19 Biträdande professor Jan Jonsson Institutionen för data- och informationsteknik Chalmers tekniska högskola Normaltillstånd vs undantagstillstånd I normaltillstånd

Läs mer

TENTAMEN I PROGRAMMERING. På tentamen ges graderade betyg:. 3:a 24 poäng, 4:a 36 poäng och 5:a 48 poäng

TENTAMEN I PROGRAMMERING. På tentamen ges graderade betyg:. 3:a 24 poäng, 4:a 36 poäng och 5:a 48 poäng TENTAMEN I PROGRAMMERING Ansvarig: Jan Skansholm, tel 7721012 Betygsgränser: Hjälpmedel: Sammanlagt maximalt 60 poäng. På tentamen ges graderade betyg:. 3:a 24 poäng, 4:a 36 poäng och 5:a 48 poäng Skansholm,

Läs mer