n个任务,k个可以并行工作的机器,完成任务i的时间是ti,求最佳调度时间

时间: 2024-03-15 07:43:19 浏览: 37
这个问题可以用贪心算法来解决。具体步骤如下: 1. 将所有任务按照完成时间从小到大排序,完成时间越小的任务先执行。 2. 初始化一个长度为k的列表,用来存放每台机器完成任务的时间。将列表中的元素全部初始化为0。 3. 依次将每个任务分配给完成时间最早的机器,即将该任务分配给列表中时间最小的机器,并更新该机器的完成时间。 4. 重复步骤3,直到所有任务都被分配完毕。 最终的最佳调度时间为所有机器完成时间的最大值。 这个算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n为任务的数量,因为需要对任务进行排序。空间复杂度为O(k),其中k为机器的数量,即需要一个列表来存放每台机器的完成时间。
相关问题

假设有 n 个任务由 k 个可并行工作的机器来完成。完成任务 i 需要时间为ti ,设计完成这 n 个任务的最佳调度算法,使得完成全部任务的时间最早。

题意:有n个任务由k台可并行工作的机器来完成。完成任务i需要时间ti,设计完成这n个任务的最佳调度算法,使得完成全部任务的时间最早。 回答:该题目属于传统的作业调度问题,可以使用贪心算法求解。具体做法为,将每个任务按照完成时间从小到大排序,然后依次分配到可用的机器中。每次选择最早空闲的机器,将当前任务分配给它。这种做法的正确性可以通过反证法证明。因此,使用这种方法可以得到所有任务完成所需的最短时间。

最佳调度问题:假设有n个任务由k个可并行工作的机器完成。完成任务i需要的时间为ti,i=1~n。试设计一个优先队列式分支限界法,计算完成这n个任务的最佳调度,使得完成全部任务的时间最早。例如,7个任务的完成时间分别为2、14、4、16、6、5、3,交给3个机器完成,则最早完成时间为17。

最佳调度问题可以使用优先队列式分支限界法解决,具体步骤如下: 1.将n个任务按照完成时间从大到小排序,建立一个优先队列。 2.初始化当前最小完成时间min_time为0,当前调度方案schedule为一个长度为n的空列表。 3.从优先队列中取出一个任务,将其分配给当前完成时间最早的机器,更新该机器的完成时间。将该任务加入到schedule列表中。 4.计算当前完成时间,如果大于等于min_time,则剪枝,回溯到上一步。否则,如果schedule列表已经包含了所有任务,则更新min_time为当前完成时间,记录当前调度方案。 5.对于每个未分配的任务,在当前机器完成时间最早的情况下计算该任务的完成时间,将该任务加入到优先队列中。 6.重复步骤3到5,直到优先队列为空。 7.返回记录的最优调度方案和完成时间。 下面是一个Python实现的例子: ```python import heapq def best_schedule(n, t, k): # 将任务按完成时间从大到小排序 tasks = sorted(range(n), key=lambda i: -t[i]) # 初始化优先队列和当前完成时间 q = [(0, [False] * n, [None] * n)] # 初始化最小完成时间和最优调度方案 min_time, best_schedule = float('inf'), None while q: # 取出当前完成时间最小的调度方案 time, used, schedule = heapq.heappop(q) if time >= min_time: # 剪枝,回溯到上一步 continue if all(used): # 更新最小完成时间和最优调度方案 min_time, best_schedule = time, schedule continue # 将未分配的任务加入优先队列 for i in range(n): if not used[i]: # 计算任务i的完成时间 m = min(range(k), key=lambda j: time + t[i] if schedule[j] is None else schedule[j]) new_time = time + t[i] if schedule[m] is None else max(time + t[i], schedule[m]) # 将任务i分配给机器m new_used = used.copy() new_used[i] = True new_schedule = schedule.copy() new_schedule[m] = new_time # 将新的调度方案加入优先队列 heapq.heappush(q, (new_time, new_used, new_schedule)) return min_time, best_schedule # 测试 n = 7 t = [2, 14, 4, 16, 6, 5, 3] k = 3 min_time, best_schedule = best_schedule(n, t, k) print(f"最早完成时间为{min_time},最优调度方案为{best_schedule}") ``` 在上面的例子中,我们将任务按完成时间从大到小排序,并使用一个优先队列来存储所有可能的调度方案。每次从队列中取出当前完成时间最小的调度方案,将一个未分配的任务分配给当前完成时间最早的机器,并将新的调度方案加入到优先队列中。如果当前完成时间已经大于等于最小完成时间,则剪枝,回溯到上一步。如果所有任务都已经分配完成,则更新最小完成时间和最优调度方案。最终返回最早完成时间和最优调度方案。

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