贪心算法解决单机调度问题代码

以下是使用贪心算法解决单机调度问题的代码实现：

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int MAXN = 1005;
int n, m, a[MAXN];

bool cmp(int x, int y) {
    return x > y;
}

int main() {
    cin >> n >> m;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> a[i];
    }
    sort(a + 1, a + n + 1, cmp);
    int ans = 0;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (i <= m) {
            ans += a[i];
        } else {
            ans += a[i] * (i / m + 1);
        }
    }
    cout << ans << endl;
    return 0;
}

相关问题

贪心算法解决单机调度问题C语言

这段代码实现了贪心算法解决单机调度问题，即将一组作业分配给一台机器，使得完成所有作业的时间最短。其中，setwork1函数实现了机器数大于待分配作业数的情况，setwork2函数实现了机器数小于待分配作业数的情况。min函数用于求出目前处理作业的时间和最小的机器号，max函数用于求最终结果（最长处理时间）。该算法的时间复杂度为O(nlogn)。

贪心算法带有期限的单机作业调度问题

贪心算法带有期限的单机作业调度问题是指在单处理器上，有n个作业需要调度，每个作业有一个期限和一个惩罚，如果在期限之前完成，则不会受到惩罚，否则会受到相应的惩罚。现在需要将这n个作业调度到单处理器上，使得惩罚最小。

解决这个问题的贪心策略是按照作业的期限从小到大排序，然后依次将作业调度到处理器上。如果当前时间已经超过了某个作业的期限，则放弃这个作业，否则将这个作业调度到处理器上。

以下是Python代码实现：

def job_scheduling(jobs):
    # 按照期限从小到大排序
    jobs = sorted(jobs, key=lambda x: x[1])
    n = len(jobs)
    # 初始化时间和惩罚
    time, penalty = 0, 0
    for i in range(n):
        # 如果当前时间加上当前作业的时间小于等于期限，则调度这个作业
        if time + jobs[i][0] <= jobs[i][1]:
            time += jobs[i][0]
            penalty += jobs[i][2]
    return penalty

其中，jobs是一个列表，每个元素是一个三元组，分别表示作业的时间、期限和惩罚。函数返回的是最小惩罚。