贪心算法作业调度问题代码
时间: 2024-05-05 19:13:34 浏览: 28
贪心算法是一种常用的解决问题的方法其中之一就是作业调度问题作业调度问题是指在给定一组作业和它们的执行时间的情况下,如何安排它们的执行顺序,使得总的完成时间最小化。
以下是一个简单的贪心算法的作业调度问题的代码示例:
```python
def job_scheduling(jobs, n):
# 按照作业的执行时间进行排序
jobs.sort(key=lambda x: x)
# 初始化一个列表来存储作业的执行顺序
schedule = []
# 遍历每个作业
for i in range(n):
# 将当前执行时间最短的作业添加到执行顺序列表中
schedule.append(jobs[i])
return schedule
# 测试代码
jobs = [('A', 2), ('B', 5), ('C', 1), ('D', 3)]
n = len(jobs)
schedule = job_scheduling(jobs, n)
print("作业的执行顺序:", schedule)
```
上述代码中,我们首先对作业按照执行时间进行排序,然后依次将执行时间最短的作业添加到执行顺序列表中。最后返回执行顺序列表。
相关问题
用python实现贪心算法作业调度问题代码
以下是一个简单的贪心算法实现作业调度问题的 Python 代码:
```python
def schedule_jobs(jobs):
# 排序,按照作业结束时间从早到晚排序
jobs = sorted(jobs, key=lambda x: x[1])
n = len(jobs)
result = []
last_finish_time = 0
for i in range(n):
# 如果当前作业的开始时间晚于上一个作业的结束时间,就选择这个作业
if jobs[i][0] >= last_finish_time:
result.append(jobs[i])
last_finish_time = jobs[i][1]
return result
# 测试代码
jobs = [(1, 3), (2, 5), (4, 7), (6, 9), (8, 10)]
print(schedule_jobs(jobs)) # [(1, 3), (4, 7), (8, 10)]
```
这里的 `schedule_jobs` 函数接受一个作业列表,其中每个元素是一个二元组,表示作业的开始时间和结束时间。函数先按照结束时间从早到晚对作业进行排序,然后从第一个作业开始,依次判断每个作业是否可以被安排。如果当前作业的开始时间晚于上一个作业的结束时间,就选择这个作业,否则跳过。最终返回被安排的作业列表。
贪心算法作业调度问题
贪心算法作业调度问题是一个经典的优化问题,目标是在给定一组作业和一组空闲的处理机器的情况下,找到一种调度方案,使得完成所有作业所需的总时间最小。
一种常见的贪心算法作业调度问题的解决方法是按照作业的处理时间从大到小进行排序,然后依次将作业分配给空闲的处理机器。这种方法的思想是优先处理处理时间较长的作业,以期望在局部上获得最优解。
以下是一个示例代码,演示了如何使用贪心算法解决作业调度问题:
```python
def job_scheduling(jobs, machines):
jobs.sort(reverse=True) # 按处理时间从大到小排序
schedule = [[] for _ in range(machines)] # 初始化调度表
for job in jobs:
min_load = min(schedule) # 找到当前负载最小的机器
min_load.append(job) # 将作业分配给该机器
total_time = max(map(sum, schedule)) # 计算完成所有作业所需的总时间
return total_time
# 示例调用
jobs = [6, 11, 15, 17]
machines = 3
total_time = job_scheduling(jobs, machines)
print("Total time required:", total_time)
```
输出结果为:
```
Total time required: 17
```
这个示例中,作业的处理时间分别为6、11、15和17,有3台空闲的处理机器。按照贪心算法的思想,我们将作业按照处理时间从大到小排序,然后依次将作业分配给空闲的机器。最终,完成所有作业所需的总时间为17。