用代码模拟操作系统进程调度算法(Python)

 引言


近日,在学习完操作系统的进程调度部分后,我萌生了一个有趣的想法:通过编写代码来模拟进程调度算法,以加深自己对这一知识点的理解。于是,我花了一整天的时间投入到了这个突发奇想的实践中。

 背景


进程调度是操作系统中的重要概念,它决定了如何合理地分配处理器时间,以便多个进程能够高效地并发运行。在学习完进程调度算法后,我想通过编写代码来模拟其中一些经典的调度算法,包括先来先服务(FCFS)、最短作业优先(SJF)、轮转调度(Round Robin)、最高响应比(HRRN)和优先级调度。

前言

这里先简单介绍一下我们在进程调度问题里面常见的用语:(以下我用“作业”代表进程和线程)

# 周转时间     = 完成时间- 到达时间
# 带权周转时间  = 周转时间 /运行时间
# 等待时间     = 周转时间- 运行时间
# 平均带权周转时间=带权周转时间 /作业数量

完成时间:操作系统执行这个作业所需的时间

到达时间:作业到达就绪队列的时刻

周转时间:作业被提交给系统开始,到作业完成为止的这段时间间隔

代码实现(每行代码都有注释)

1. 先来先服务 (FCFS)
基本思想

先来先服务的调度算法:最简单的调度算法,系统将按照作业到达的先后次序来进行调度,优先从后备队列中,选择一个或多个位于队列头部的作业,把他们调入内存,分配所需资源、创建进程,然后放入“就绪队列”,直到该进程运行到完成或发生某事件堵塞后,进程调度程序才将处理机分配给其他进程。


实现代码(可直接运行)
# 周转时间     = 完成时间- 到达时间
# 带权周转时间  = 周转时间 /运行时间
# 等待时间     = 周转时间- 运行时间
class Job:  # 作业类
    def __init__(self, name, arrival_time, burst_time):
        self.name = name  # 作业名
        self.arrival_time = arrival_time  # 作业到达时间
        self.burst_time = burst_time  # 作业运行时间


def fcfs(Jobs):
    print("先来先服务算法-----------------")
    print("进程\t到达时间\t执行时间\t完成时刻\t周转时间\t等待时间\t带权周转时间")
    current_time = 0  # 当前时间,记录每次作业运行完后的时间点
    total_waiting_time = 0  # 总等待时间
    total_turnaround_time_rate = 0  # 总带权周转时间
    Jobs.sort(key=lambda x: (x.arrival_time, x.burst_time))  # 按到达时间和执行时间排序

    for job in Jobs:
        if current_time < job.arrival_time:  # 作业到达时间比当前时间早(小),则等待
            current_time = job.arrival_time  # 更新当前时间为作业到达时间
        completion_time = round((current_time + job.burst_time),2)  # 作业完成时间=当前时间+作业运行时间
        turnaround_time = round((completion_time - job.arrival_time),2)  # 作业周转时间=完成时间-到达时间
        waiting_time = round((turnaround_time - job.burst_time),2)  # 等待时间=周转时间-运行时间
        turnaround_time_rate = round((turnaround_time / job.burst_time),)  # 带权周转时间=周转时间/运行时间
        print(
            f"{job.name}\t{job.arrival_time}\t\t{job.burst_time}\t\t{completion_time}\t\t{turnaround_time}\t\t{waiting_time}\t\t{turnaround_time_rate:.2f}")

        current_time = completion_time  # 更新当前时间为作业完成时间
        total_waiting_time += waiting_time  # 累加等待时间
        total_turnaround_time_rate += turnaround_time_rate  # 累加带权周转时间

    print("\n作业总用时:", current_time)
    print("平均等待时间:", total_waiting_time / len(Jobs))
    avg_turnaround_time_rate = total_turnaround_time_rate / len(Jobs)
    print("平均带权周转时间:", avg_turnaround_time_rate)


# 示例作业列表
Jobs = [
    Job("P1", 0, 10),
    Job("P2", 5, 4),
    Job("P3", 2, 8),
    Job("P4", 10, 5),
    Job("P5", 2, 5)
]


fcfs(Jobs)
2. 最短作业优先 (SJF)
基本思想

当所有作业都到达就绪队列时,这时候操作系统会优先执行所需时间最少的作业(之前我这里理解错了,我以为当有作业0时刻到达,就先执行这个0时刻到达的作业,然后再执行所需时间最短的作业)


实现代码(可直接运行)
#非抢占式的最短作业优先调度算法:
#并不是先执行0时刻到达的作业,而是当所有作业队列都到达时,再进行调度
class Job:
    def __init__(self, name, arrival_time, burst_time):
        self.name = name
        self.arrival_time = arrival_time
        self.burst_time = burst_time

def sjf(Jobs):
    print("最短作业优先算法-----------------")
    print("进程\t到达时间\t执行时间\t完成时刻\t周转时间\t等待时间\t带权周转时间")
    current_time = 0  # 当前时间,记录每次作业运行完后的时间点
    total_waiting_time = 0  # 总等待时间
    total_turnaround_time_rate = 0  # 总带权周转时间
    Jobs.sort(key=lambda x: (x.burst_time, x.arrival_time))  # 按到达时间和运行时间排序

    for job in Jobs:
        if current_time < job.arrival_time: # 当前时间小于作业到达时间,则等待
            current_time = job.arrival_time # 当前时间更新为作业到达时间

        completion_time = round((current_time + job.burst_time),2)  # 作业完成时间=当前时间+作业运行时间
        turnaround_time = round((completion_time - job.arrival_time),2) #周转时间=作业完成时间-作业到达时间
        waiting_time = round((turnaround_time - job.burst_time),2) #等待时间=周转时间-作业运行时间
        turnaround_time_rate = round((turnaround_time / job.burst_time),2) #带权周转时间=周转时间/作业运行时间

        print(
            f"{job.name}\t\t{job.arrival_time}\t\t{job.burst_time}\t\t{completion_time}\t\t{turnaround_time}\t\t{waiting_time}\t\t{turnaround_time_rate:.2f}")

        current_time = completion_time # 当前时间更新为作业完成时间
        total_waiting_time += waiting_time # 总等待时间累加
        total_turnaround_time_rate += turnaround_time_rate # 总带权周转时间累加

    print("\n作业总用时:", current_time)
    print("平均等待时间:", total_waiting_time / len(Jobs))
    avg_turnaround_time_rate = total_turnaround_time_rate / len(Jobs)
    print("平均带权周转时间:", avg_turnaround_time_rate)

# 示例作业列表
Jobs = [
    Job("P1", 0, 10),
    Job("P2", 5, 4),
    Job("P3", 2, 8),
    Job("P4", 10, 5),
    Job("P5", 2, 5)
]


sjf(Jobs)
3. 轮转调度 (Round Robin)
基本思想

给每个作业固定的执行时间,根据作业到达的先后顺序让作业在固定的时间片内执行,执行完成后便调度下一个进程执行,时间片轮转调度不考虑进程等待时间和执行时间,属于抢占式调度。优点是兼顾长短作业;缺点是平均等待时间较长,上下文切换较费时。适用于分时系统。

实现代码(可直接运行)
#  时间片轮转算法
class Job:
    def __init__(self, name, arrival_time, burst_time):
        self.name = name
        self.arrival_time = arrival_time
        self.burst_time = burst_time

def round_robin(Jobs, time_slice):
    print("时间片轮转算法-----------------")
    print("进程\t到达时间\t执行时间\t完成时刻\t周转时间\t等待时间\t带权周转时间")

    current_time = 0
    remaining_time = [job.burst_time for job in Jobs] # 用于记录每个作业的剩余执行时间
    completed_jobs = [] # 已完成的作业队列
    total_waiting_time = 0  # 总等待时间
    total_turnaround_time_rate = 0 # 总带权周转时间
    while any(remaining > 0 for remaining in remaining_time):# 只要有作业的剩余执行时间大于0,就继续执行
        for i, job in enumerate(Jobs):# 遍历作业列表
            if remaining_time[i] > 0 and job not in completed_jobs: # 如果作业的剩余执行时间大于0且作业没有完成
                if remaining_time[i] <= time_slice: # 如果作业的剩余执行时间小于等于时间片,说明作业可以在本轮执行完
                    current_time += remaining_time[i] # 当前时间加上作业的剩余执行时间
                    remaining_time[i] = 0 # 作业的剩余执行时间置为0
                    completed_jobs.append(job) # 将作业加入已完成的作业队列
                else:  # 如果作业的剩余执行时间大于时间片,说明作业不能在本轮执行完
                    current_time += time_slice  # 当前时间加上时间片
                    remaining_time[i] -= time_slice  # 作业的剩余执行时间减去时间片
            if (len(completed_jobs)==0):
                continue;
            for job in completed_jobs:
                
                completion_time = round((current_time),2)  # 完成时间=当前时间
                turnaround_time = round((completion_time - job.arrival_time),2) # 周转时间=完成时间-到达时间
                waiting_time = round((turnaround_time - job.burst_time),2) # 等待时间=周转时间-执行时间
                turnaround_time_rate = round((turnaround_time / job.burst_time),2) # 带权周转时间=周转时间/执行时间
                print(
                    f"{job.name}\t{job.arrival_time}\t\t{job.burst_time}\t\t{completion_time}\t\t{turnaround_time}\t\t{waiting_time}\t\t{turnaround_time_rate:.2f}")

                total_waiting_time += waiting_time  # 累加等待时间
                total_turnaround_time_rate += turnaround_time_rate # 累加带权周转时间
                completed_jobs.remove(job)

    print("\n用时:", current_time)
    print("平均等待时间:", total_waiting_time / len(Jobs))
    avg_turnaround_time_rate = total_turnaround_time_rate / len(Jobs)
    print("平均带权周转时间:", avg_turnaround_time_rate)

# 示例作业列表
Jobs = [
    Job("P1", 0, 4),
    Job("P2", 1, 3),
    Job("P3", 2, 4),
    Job("P4", 3, 2),
    Job("P5", 4, 4)
]

time_slice = 4  # 设置时间片大小

round_robin(Jobs, time_slice)
4.优先级调度算法
基本思想

给每个作业都设置一个优先级,然后在调度的时候,在所有处于就绪状态的任务中选择优先级最高的任务去运行。

实现代码(可直接运行)
#非抢占式优先级调度算法,当所有进程都处于就绪状态时,按照优先级从高到低顺序选择一个进程执行

class Job:
    def __init__(self, name, arrival_time, burst_time, priority):
        self.name = name
        self.arrival_time = arrival_time
        self.burst_time = burst_time
        self.priority = priority  #作业优先级

def priority_scheduling(Jobs):
    print("优先级调度算法-----------------")
    print("进程\t到达时间\t执行时间\t优先级\t完成时刻\t周转时间\t等待时间\t带权周转时间")

    current_time = 0
    completed_jobs = []  #记录已经完成的作业列表

    while Jobs:
        max_priority = float('-inf') #设置负无穷小为目前的最大优先级
        selected_job = None #记录当前选中的作业

        for job in Jobs:#选出到达作业中的优先级最高的作业
            if job.arrival_time <= current_time and job not in completed_jobs: #如果作业到达时间小于(早于)等于当前时间,并且作业还没有被完成
                if job.priority > max_priority:#如果作业优先级大于当前最大优先级,则将当前作业设为选中作业
                    max_priority = job.priority
                    selected_job = job

        if selected_job is None: #如果没有选中作业,则说明当前时间没有到达作业,则直接跳过
            current_time += 1
            continue

        completion_time = round((current_time + selected_job.burst_time),2) # 完成时间 = 当前时间 + 作业运行时间
        turnaround_time = round((completion_time - selected_job.arrival_time),2)#周转时间 = 完成时间 - 到达时间
        waiting_time = round((turnaround_time - selected_job.burst_time),2)#等待时间 = 周转时间 - 运行时间
        turnaround_time_rate = round((turnaround_time / selected_job.burst_time),2) #带权周转时间 = 周转时间 / 运行时间

        print(
            f"{selected_job.name}\t\t{selected_job.arrival_time}\t\t{selected_job.burst_time}\t\t{selected_job.priority}\t\t{completion_time}\t\t{turnaround_time}\t\t{waiting_time}\t\t{turnaround_time_rate:.2f}")

        current_time = completion_time  #当前时间更新为完成时间
        completed_jobs.append(selected_job) #将选中作业加入已完成作业列表
        Jobs.remove(selected_job) #将选中作业从作业列表中移除

    total_waiting_time = sum(turnaround_time - job.burst_time for job in completed_jobs)#计算总等待时间
    total_turnaround_time_rate = sum(turnaround_time / job.burst_time for job in completed_jobs)#计算总带权周转时间

    print("\n用时:", current_time)
    print("平均等待时间:", total_waiting_time / len(completed_jobs))
    avg_turnaround_time_rate = total_turnaround_time_rate / len(completed_jobs)
    print("平均带权周转时间:", avg_turnaround_time_rate)

# 示例作业列表
Jobs = [
    Job("P1", 0, 10, 3),
    Job("P2", 5, 4, 1),
    Job("P3", 2, 8, 4),
    Job("P4", 10, 5, 2),
    Job("P5", 2, 5, 5)
]

priority_scheduling(Jobs)
5.封装

这里我将四个算法封装在了同一个py文件中,方便用多个测试用例调用这些算法

class Job:
    def __init__(self, name, arrival_time, burst_time, priority=None):
        self.name = name
        self.arrival_time = arrival_time
        self.burst_time = burst_time
        self.priority = priority


def fcfs(Jobs):
    print("作业-到达时间-服务时间-优先权")
    for Job in Jobs:
        print(f"{Job.name}\t{Job.arrival_time}\t{Job.burst_time}\t{Job.priority}")
    current_time = 0
    total_waiting_time = 0
    total_turnaround_time_rate = 0
    print("进程\t到达时间\t执行时间\t完成时刻\t周转时间\t等待时间\t带权周转时间")

    for job in Jobs:
        if current_time < job.arrival_time:
            current_time = job.arrival_time
        completion_time = round((current_time + job.burst_time),2)  # 作业完成时间=当前时间+作业运行时间
        turnaround_time = round((completion_time - job.arrival_time),2)  # 作业周转时间=完成时间-到达时间
        waiting_time = round((turnaround_time - job.burst_time),2)  # 等待时间=周转时间-运行时间
        turnaround_time_rate = round((turnaround_time / job.burst_time),)  # 带权周转时间=周转时间/运行时间
        print(
            f"{job.name}\t\t{job.arrival_time}\t\t{job.burst_time}\t\t{completion_time}\t\t{turnaround_time}\t\t{waiting_time}\t\t{turnaround_time_rate:.2f}")

        current_time = completion_time
        total_waiting_time += waiting_time
        total_turnaround_time_rate += turnaround_time_rate

    print("\n用时:", current_time)
    print("平均等待时间:", total_waiting_time / len(Jobs))
    avg_turnaround_time_rate = total_turnaround_time_rate / len(Jobs)
    print("平均带权周转时间:", avg_turnaround_time_rate)


def sjf(Jobs):
    print("作业-到达时间-服务时间-优先权")
    for Job in Jobs:
        print(f"{Job.name}\t{Job.arrival_time}\t{Job.burst_time}\t{Job.priority}")
    Jobs.sort(key=lambda x: (x.burst_time, x.arrival_time))
    current_time = 0
    total_waiting_time = 0
    total_turnaround_time_rate = 0
    print("进程\t到达时间\t执行时间\t完成时刻\t周转时间\t等待时间\t带权周转时间")

    for job in Jobs:
        if current_time < job.arrival_time:
            current_time = job.arrival_time

        completion_time = round((current_time + job.burst_time),2)  # 作业完成时间=当前时间+作业运行时间
        turnaround_time = round((completion_time - job.arrival_time),2) #周转时间=作业完成时间-作业到达时间
        waiting_time = round((turnaround_time - job.burst_time),2) #等待时间=周转时间-作业运行时间
        turnaround_time_rate = round((turnaround_time / job.burst_time),2) #带权周转时间=周转时间/作业运行时间


        print(
            f"{job.name}\t\t{job.arrival_time}\t\t{job.burst_time}\t\t{completion_time}\t\t{turnaround_time}\t\t{waiting_time}\t\t{turnaround_time_rate:.2f}")

        current_time = completion_time
        total_waiting_time += waiting_time
        total_turnaround_time_rate += turnaround_time_rate

    print("\n用时:", current_time)
    print("平均等待时间:", total_waiting_time / len(Jobs))
    avg_turnaround_time_rate = total_turnaround_time_rate / len(Jobs)
    print("平均带权周转时间:", avg_turnaround_time_rate)


def rr(Jobs, time_slice):
    print("时间片轮转算法-----------------")
    print("进程\t到达时间\t执行时间\t完成时刻\t周转时间\t等待时间\t带权周转时间")

    current_time = 0
    remaining_time = [job.burst_time for job in Jobs] # 用于记录每个作业的剩余执行时间
    completed_jobs = [] # 已完成的作业队列
    total_waiting_time = 0  # 总等待时间
    total_turnaround_time_rate = 0 # 总带权周转时间
    while any(remaining > 0 for remaining in remaining_time):# 只要有作业的剩余执行时间大于0,就继续执行
        for i, job in enumerate(Jobs):# 遍历作业列表
            if remaining_time[i] > 0 and job not in completed_jobs: # 如果作业的剩余执行时间大于0且作业没有完成
                if remaining_time[i] <= time_slice: # 如果作业的剩余执行时间小于等于时间片,说明作业可以在本轮执行完
                    current_time += remaining_time[i] # 当前时间加上作业的剩余执行时间
                    remaining_time[i] = 0 # 作业的剩余执行时间置为0
                    completed_jobs.append(job) # 将作业加入已完成的作业队列
                else:  # 如果作业的剩余执行时间大于时间片,说明作业不能在本轮执行完
                    current_time += time_slice  # 当前时间加上时间片
                    remaining_time[i] -= time_slice  # 作业的剩余执行时间减去时间片
            if (len(completed_jobs)==0):
                continue;
            for job in completed_jobs:
                
                completion_time = round((current_time),2)  # 完成时间=当前时间
                turnaround_time = round((completion_time - job.arrival_time),2) # 周转时间=完成时间-到达时间
                waiting_time = round((turnaround_time - job.burst_time),2) # 等待时间=周转时间-执行时间
                turnaround_time_rate = round((turnaround_time / job.burst_time),2) # 带权周转时间=周转时间/执行时间
                print(
                    f"{job.name}\t{job.arrival_time}\t\t{job.burst_time}\t\t{completion_time}\t\t{turnaround_time}\t\t{waiting_time}\t\t{turnaround_time_rate:.2f}")

                total_waiting_time += waiting_time  # 累加等待时间
                total_turnaround_time_rate += turnaround_time_rate # 累加带权周转时间
                completed_jobs.remove(job)

    print("\n用时:", current_time)
    print("平均等待时间:", total_waiting_time / len(Jobs))
    avg_turnaround_time_rate = total_turnaround_time_rate / len(Jobs)
    print("平均带权周转时间:", avg_turnaround_time_rate)

def priority_scheduling(Jobs):
    print("作业-到达时间-服务时间-优先权")
    for Job in Jobs:
        print(f"{Job.name}\t{Job.arrival_time}\t{Job.burst_time}\t{Job.priority}")
    current_time = 0
    completed_jobs = []
    print("进程\t到达时间\t执行时间\t优先级\t完成时刻\t周转时间\t等待时间\t带权周转时间")

    while Jobs:
        max_priority = float('-inf')
        selected_job = None

        for job in Jobs:
            if job.arrival_time <= current_time and job not in completed_jobs:
                if job.priority > max_priority:
                    max_priority = job.priority
                    selected_job = job

        if selected_job is None:
            current_time += 1
            continue

        completion_time = round((current_time + selected_job.burst_time),2) # 完成时间 = 当前时间 + 作业运行时间
        turnaround_time = round((completion_time - selected_job.arrival_time),2)#周转时间 = 完成时间 - 到达时间
        waiting_time = round((turnaround_time - selected_job.burst_time),2)#等待时间 = 周转时间 - 运行时间
        turnaround_time_rate = round((turnaround_time / selected_job.burst_time),2) #带权周转时间 = 周转时间 / 运行时间

        print(
            f"{selected_job.name}\t\t{selected_job.arrival_time}\t\t{selected_job.burst_time}\t\t{selected_job.priority}\t\t{completion_time}\t\t{turnaround_time}\t\t{waiting_time}\t\t{turnaround_time_rate:.2f}")

        current_time = completion_time
        completed_jobs.append(selected_job)
        Jobs.remove(selected_job)

    total_waiting_time = sum(turnaround_time - job.burst_time for job in completed_jobs)
    total_turnaround_time_rate = sum(turnaround_time / job.burst_time for job in completed_jobs)

    print("\n用时:", current_time)
    print("平均等待时间:", total_waiting_time / len(completed_jobs))
    avg_turnaround_time_rate = total_turnaround_time_rate / len(completed_jobs)
    print("平均带权周转时间:", avg_turnaround_time_rate)


def hrrn(Jobs):
    print("作业-到达时间-服务时间-优先权")
    for Job in Jobs:
        print(f"{Job.name}\t{Job.arrival_time}\t{Job.burst_time}\t{Job.priority}")
    current_time = 0
    completed_jobs = []
    print("进程\t到达时间\t执行时间\t完成时刻\t周转时间\t等待时间\t带权周转时间")

    while Jobs:
        max_response_ratio = -1
        selected_job = None

        for job in Jobs:
            if job.arrival_time <= current_time and job not in completed_jobs:
                response_ratio = (current_time - job.arrival_time + job.burst_time) / job.burst_time
                if response_ratio > max_response_ratio:
                    max_response_ratio = response_ratio
                    selected_job = job

        if selected_job is None:
            current_time += 1
            continue

        completion_time = round((current_time + selected_job.burst_time),2) #计算完成时间
        turnaround_time = round((completion_time - selected_job.arrival_time),2) #计算周转时间
        waiting_time = round((turnaround_time - selected_job.burst_time),2) #计算等待时间
        turnaround_time_rate =round((turnaround_time / selected_job.burst_time),2) #计算带权周转时间


        print(
            f"{selected_job.name}\t\t{selected_job.arrival_time}\t\t{selected_job.burst_time}\t\t{completion_time}\t\t{turnaround_time}\t\t{waiting_time}\t\t{turnaround_time_rate:.2f}")

        current_time = completion_time
        completed_jobs.append(selected_job)
        Jobs.remove(selected_job)

    total_waiting_time = sum(turnaround_time - job.burst_time for job in completed_jobs)
    total_turnaround_time_rate = sum(turnaround_time / job.burst_time for job in completed_jobs)

    print("\n用时:", current_time)
    print("平均等待时间:", total_waiting_time / len(completed_jobs))
    avg_turnaround_time_rate = total_turnaround_time_rate / len(completed_jobs)
    print("平均带权周转时间:", avg_turnaround_time_rate)


# 作业列表
Jobs = [
    Job("P1", 0, 4,0),
    Job("P2", 1, 3,0),
    Job("P3", 2, 5,0),
    Job("P4", 3, 2,0),
    Job("P5", 4, 4,0)
]


Jobs2 = [
    Job("P1", 0, 10, 3),
    Job("P2", 1, 13, 1),
    Job("P3", 2, 8, 4),
    Job("P4", 3, 9, 2),
    Job("P5", 2, 7, 5)
]


  

print("先来先服务算法-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------")

fcfs(Jobs.copy())#浅拷贝,防止原列表被修改

print("\n最短作业优先算法-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------")
sjf(Jobs.copy())

print("\n时间片轮转算法-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------")
time_slice = 3
rr(Jobs.copy(), time_slice)

print("\n优先级调度算法-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------")
priority_scheduling(Jobs.copy())

print("\n高响应比优先算法-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------")
hrrn(Jobs.copy())
运行结果

总结


通过一天的努力,我成功地编写了用代码模拟进程调度算法的示例,包括先来先服务、最短作业优先、轮转调度和优先级调度算法。虽然这个实践实现的东西很简单,还有很多实际问题、特殊情况没有考虑到,但是这个过程不仅加深了我对操作系统进程调度算法的理解,还让我更深入地体验了算法在实际应用中的工作原理。我希望这种实践能够帮助我、同时帮助你们更好地掌握这一重要概念。

写这篇文章是为了记录我今天的成果,当然以后我肯定用得上这些代码,毕竟我还没学操作系统这门课,下学期才学,我相信肯定有要我们算什么“周转时间”、“平均等待时间”的这些题目,大伙如果碰到了这种题目,可以用代码来检测一下自己的结果是不是正确(当然我写的示例过于简单,实际的调度比这个复杂了多,有些特殊情况可能没有考虑到)哈哈哈,如果你觉得我说的没错就给我点个赞呗!

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心中带点小风骚的头像心中带点小风骚普通用户
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