贪心算法不带惩罚的调度问题代码
时间: 2024-06-10 22:03:24 浏览: 12
贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最好的算法。对于不带惩罚的调度问题,贪心算法通常适用于那些满足“贪心选择性质”(Greedy Choice Property, GCP)的问题,即每一步的局部最优解也保证了整体的全局最优。
在不涉及惩罚的情况下,简单地说,假设有一个任务列表,每个任务有一个开始时间和结束时间,目标是找到一种顺序来完成这些任务,使得总的完成时间最小或资源使用最少。例如,经典的作业调度问题(如 Earliest Deadline First, EDF)就符合这个场景。
下面是一个简单的 Python 代码示例,使用贪心策略解决作业调度问题(这里假设任务按照截止时间升序排列):
```python
def schedule_jobs(tasks):
tasks.sort(key=lambda x: x['deadline']) # 按照截止时间排序
scheduled_tasks = []
for task in tasks:
if not scheduled_tasks or scheduled_tasks[-1]['end'] < task['start']:
scheduled_tasks.append(task) # 如果可以插空就立即安排
return scheduled_tasks
# 假设 tasks 是一个包含任务信息的列表,每个任务有 'start' 和 'deadline' 字段
# 示例任务列表
tasks = [{'name': 'task1', 'start': 2, 'deadline': 6},
{'name': 'task2', 'start': 4, 'deadline': 8},
{'name': 'task3', 'start': 1, 'deadline': 5}]
scheduled = schedule_jobs(tasks)
for task in scheduled:
print(f"Task {task['name']} starts at {task['start']} and ends at {task['end']}")
#
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