feat: added tutorial files
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Para resolver o problema, utilizaremos uma \textbf{fila de prioridade (min-heap)} que armazenará os instantes em que cada medicamento deve ser tomado novamente, juntamente com o nome do medicamento. Dessa forma, sempre poderemos determinar facilmente qual é o próximo medicamento a ser administrado.
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Inicialmente, inserimos na fila todos os medicamentos com o tempo de sua \textit{primeira dose}. Em seguida, repetimos o seguinte processo até listar todas as doses necessárias:
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\begin{enumerate}
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\item Remover da fila o medicamento com o menor tempo de administração (isto é, o que deve ser tomado mais cedo).
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\item Imprimir o nome do medicamento e o tempo.
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\item Calcular o próximo instante em que esse medicamento deverá ser tomado, somando o seu intervalo de tempo ao instante atual.
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\item Inserir novamente o medicamento na fila com o novo instante calculado.
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\end{enumerate}
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Esse método garante que os medicamentos sejam listados em ordem cronológica, respeitando os intervalos de cada um e evitando que qualquer dose seja esquecida.
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Para resolver o problema, utilizaremos uma \textbf{fila de prioridade (min-heap)} para armazenar o \textbf{instante em que cada servidor ficará livre} para ser utilizado novamente. Além disso, manteremos uma variável para registrar o \textbf{número máximo de servidores ativos} em um dado momento da simulação.
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A cada nova requisição, verificamos o elemento no topo da fila, isto é, o servidor que ficará disponível mais cedo.
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\begin{itemize}
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\item Se o tempo armazenado nesse elemento for \textbf{menor que o instante da requisição atual}, significa que o servidor já está livre e pode ser reutilizado, então o removemos da fila.
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\item Caso contrário, o servidor ainda está ocupado, e portanto \textbf{precisaremos ativar um novo servidor} para atender à requisição.
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\end{itemize}
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Em ambos os casos, inserimos na fila um novo valor correspondente a $(instante\_requisição + 1000)$, indicando que o servidor recém-utilizado permanecerá ocupado pelos próximos $1000$ milissegundos.
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Durante o processo, atualizamos continuamente a variável que armazena o \textbf{maior tamanho alcançado pela fila}, representando o pico de servidores simultaneamente ativos.
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Ao final da simulação, o número mínimo de servidores necessários será dado por:
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\[
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\left\lceil \frac{n_{\text{máx}}}{K} \right\rceil
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\]
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onde $K$ é o número de requisições que cada servidor consegue processar simultaneamente.
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