在工厂里，如果每道工序让不同的工人来做，所要花费的时间往往不一样。精明的老板为了提高效率，总是把生产某一产品所需要的N道工序进行最佳搭配，使生产某一产品所花费的总时间最少。现在就给出N个工人分别做N道,C++代码

在工厂优化问题中，你提到的是经典的排序或调度问题，比如最小化任务完成时间的旅行商问题(TSP)的一个简化版本。C++中可以使用动态规划或者贪心算法来解决此类问题。这里简单给出一个基于贪心策略的示例，假设每个工人的工作效率是一个固定值，我们选择最快完成当前工序的工人。

#include <vector>
#include <algorithm>

// 假设Worker类有一个完成任务的速度属性
class Worker {
public:
    int speed; // 工作效率
};

// 比较两个工人完成当前工序所需时间
bool compare(const Worker& worker1, const Worker& worker2) {
    return worker1.speed > worker2.speed;
}

std::vector<int> optimizeProduction(std::vector<Worker>& workers, std::vector<int>& tasks) {
    if (workers.size() != tasks.size()) {
        throw std::invalid_argument("Number of workers and tasks should be equal.");
    }

    std::vector<std::pair<Worker, int>> combined(workers.size());
    for (size_t i = 0; i < workers.size(); ++i) {
        combined[i] = {workers[i], tasks[i]};
    }
    
    std::sort(combined.begin(), combined.end(), compare);

    std::vector<int> result;
    for (const auto& [worker, task] : combined) {
        result.push_back(task / worker.speed); // 假设任务按整数比例分配给工人
    }
    return result;
}

int main() {
    // 创建工人和任务向量
    std::vector<Worker> workers = ...;
    std::vector<int> tasks = ...;

    // 调用优化函数
    std::vector<int> optimalTimes = optimizeProduction(workers, tasks);
    // 打印最优完成时间序列
    for (int time : optimalTimes) {
        std::cout << "Task " << time << " by worker " << time + 1 << "\n"; // 这里只是示例，实际应用可能需要其他处理
    }

    return 0;
}