算法设计与分析多机调度问题——贪心算法（最短时间）

多机调度问题是指给定一批作业，每个作业需要的时间不同，现在要在多台机器上进行处理，如何安排作业的顺序和分配到每台机器上的时间，使得所有作业完成的时间最短。

贪心算法是解决多机调度问题的一种有效方法。最短时间的贪心策略是每次选择剩余时间最短的机器，将下一个作业分配给它。

具体实现步骤如下：
1. 将所有作业按照时间从长到短排序；
2. 初始化每台机器的完成时间为0；
3. 遍历所有作业，对于每个作业，选择完成时间最短的机器将其分配给它，并更新该机器的完成时间；
4. 最终完成时间为所有机器完成时间中的最大值。

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多机调度问题——贪心算法（最短时间）python代码实现

以下是多机调度问题的贪心算法Python代码实现：

def schedule(tasks, m):
    machines = [0]*m   # 初始化m台机器的任务时间为0
    for task in sorted(tasks, reverse=True):
        machines[machines.index(min(machines))] += task
    return max(machines)

tasks = [3, 5, 7, 1, 4, 8, 2, 6]
m = 3
print(schedule(tasks, m))

其中，`tasks`是任务列表，`m`是机器数量，函数`schedule`会返回所有机器中最大的任务时间。算法的思想是每次将任务分配给当前任务时间最短的机器，从而使得所有机器完成所有任务的时间最短。