🖥️ Simulador de Escalonamento de Processos

Uma aplicação desktop desenvolvida em Python para simular e visualizar algoritmos de escalonamento de processos. O projeto foi desenvolvido para a disciplina de Sistemas Operacionais com foco educacional, facilitando o entendimento prático de como a CPU gerencia a fila de processos.

🎯 Objetivo do Projeto

Facilitar o entendimento prático e visual do funcionamento de algoritmos de escalonamento clássicos, permitindo o cadastro de processos e o acompanhamento de sua execução através de métricas e gráficos de Gantt.

✨ Funcionalidades

• Cadastro de Processos: Insira o tempo de chegada, duração e defina o tipo (CPU-bound ou IO-bound).
• Simulação FIFO (First-In, First-Out): Escalonamento não preemptivo baseado na ordem de chegada.
• Simulação Round-Robin: Escalonamento preemptivo com suporte à customização do Quantum de tempo.
• Cálculo de Métricas: Exibição automática do Tempo de Espera e Tempo de Vida (Turnaround) de cada processo.
• Gráficos de Gantt: Geração de gráficos visuais modernos e coloridos utilizando Matplotlib para ilustrar a linha do tempo de execução da CPU.
• Interface Gráfica (GUI): Interface totalmente customizada e intuitiva construída com Tkinter (tema clam).

🚀 Como Executar

Certifique-se de ter o Python 3 instalado (o tkinter é nativo na maioria das instalações).

No seu terminal, rode os seguintes comandos:

#1. Clone o repositório
git clone https://github.com/gustvoamaral/RoundRobinV2_SO

#2. Entre na pasta do projeto
cd RoundRobinV2_SO

#3. Instale a dependência dos gráficos
pip install matplotlib

# 4. Execute a aplicação
python simulador.py

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python: Linguagem base do projeto.
• Tkinter (ttk): Construção da interface gráfica de usuário.
• Matplotlib: Renderização dos gráficos de Gantt.
• Collections (deque): Estrutura de dados otimizada para o gerenciamento das filas no algoritmo Round-Robin.

📖 Open Source

O projeto é Open Source (código aberto), o que significa que você é livre para clonar, estudar, modificar e usar como base para os seus próprios projetos de aprendizado!

🤝 Como Contribuir

Sinta-se à vontade para enviar melhorias ou adicionar novos algoritmos (como SJF, SRTF ou Escalonamento por Prioridade):

1. Faça um Fork do projeto
2. Crie uma Branch para sua modificação (git checkout -b feature/NovoAlgoritmo)
3. Faça o Commit de suas mudanças (git commit -m 'Adiciona algoritmo X')
4. Faça o Push para a branch (git push origin feature/NovoAlgoritmo)
5. Abra um Pull Request