// 4-多机调度问题.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 // #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; // 作业的处理时间t，m台计算机 void schedule(vector<int>& t, int m); int main() { vector<int> t{ 2,14,4,16,6,5,3 }; cout << "作业时长依次为:"; copy(t.begin(), t.end(), ostream_iterator<int>(cout, " ")); cout << endl; schedule(t, 3); } void schedule(vector<int>& t, int m) { priority_queue<int> q; // 默认是大根堆，从大到小排序 for (int n : t)q.push(n); vector<vector<int>> jobSeq(m); // m个作业序列，来表示m台计算机调度的过程 vector<int> totalTime(m, 0); // 记录m台机器的作业时长 while (!q.empty()) { int curWork = q.top(); // 取出作业序列中最长的 q.pop(); int posMin = distance(totalTime.begin(), min_element(totalTime.begin(), totalTime.end())); // 当前时长最短的机器序号 jobSeq[posMin].push_back(curWork); totalTime[posMin] += curWork; } for (int i = 0; i < m; ++i) { cout << "第" << i + 1 << "台机器:"; copy(jobSeq[i].begin(), jobSeq[i].end(), ostream_iterator<int>(cout, " ")); cout << endl; } cout << "总时长:" << *max_element(totalTime.begin(), totalTime.end()) << endl; }请你在上述代码中，用到了那些STL的容器和函数，请你查阅这些容器和函数的基本实现原理，并描述具体是如何使用的。

在上述代码中，使用了以下STL容器和函数：

1. vector：可变长数组，用于存储作业时长和每个机器的作业序列。

2. priority_queue：优先队列，用于按照作业时长从大到小排序。

3. min_element：返回序列中的最小元素的迭代器，用于找到当前时长最短的机器序号。

4. copy：将一个序列复制到另一个序列中。

5. ostream_iterator：输出流迭代器，用于将序列中的元素输出到输出流中。

具体使用方法如下：

1. 创建vector容器，并使用push_back函数将元素添加到末尾。

2. 创建priority_queue容器，并使用push函数将元素添加到队列中。

3. 使用min_element函数找到序列中的最小值，并使用distance函数计算其在序列中的位置。

4. 使用copy函数将序列中的元素复制到另一个序列中。

5. 使用ostream_iterator将序列中的元素输出到输出流中。

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贪心算法的多机调度问题c++

贪心算法是一种常用的解决优化问题的算法。在多机调度问题中，贪心算法可以用来求解任务在多台机器上的调度顺序，使得任务的完成时间最短。

以下是一个使用贪心算法求解多机调度问题的C++示例代码：

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

// 定义任务结构体
struct Task {
    int id; // 任务编号
    int time; // 任务所需时间
};

// 比较函数，按任务所需时间从大到小排序
bool compare(Task a, Task b) {
    return a.time > b.time;
}

// 贪心算法求解多机调度问题
void scheduleTasks(vector<Task>& tasks, int numMachines) {
    // 对任务按所需时间进行排序
    sort(tasks.begin(), tasks.end(), compare);

    // 初始化每台机器的完成时间
    vector<int> finishTimes(numMachines, 0);

    // 遍历每个任务，将任务分配给完成时间最早的机器
    for (int i = 0; i < tasks.size(); i++) {
        int machine = 0;
        for (int j = 1; j < numMachines; j++) {
            if (finishTimes[j] < finishTimes[machine]) {
                machine = j;
            }
        }
        // 将任务分配给机器
        cout << "将任务 " << tasks[i].id << " 分配给机器 " << machine << endl;
        // 更新机器的完成时间
        finishTimes[machine] += tasks[i].time;
    }
}

int main() {
    // 创建任务列表
    vector<Task> tasks = {{1, 5}, {2, 3}, {3, 7}, {4, 2}, {5, 4}};

    // 设置机器数量
    int numMachines = 3;

    // 调用贪心算法求解多机调度问题
    scheduleTasks(tasks, numMachines);

    return 0;
}

这段代码首先定义了一个任务结构体，包含任务的编号和所需时间。然后定义了一个比较函数，用于按任务所需时间从大到小排序任务列表。接下来，定义了一个贪心算法的函数scheduleTasks，该函数接受任务列表和机器数量作为参数。在函数内部，首先对任务列表进行排序，然后初始化每台机器的完成时间。接着，遍历每个任务，将任务分配给完成时间最早的机器，并更新机器的完成时间。最后，在主函数中创建了一个任务列表和设置了机器数量，并调用了贪心算法函数进行求解。

linux 下C++程序std::thread多线程如何调整调度策略和时间片减少CPU占用率，请分别举例说明

在 Linux 下，可以使用以下方法来调整 std::thread 多线程的调度策略和时间片，从而减少 CPU 占用率：

1. 调整调度策略：可以使用 sched_setscheduler() 函数来修改线程的调度策略。常见的调度策略有 SCHED_OTHER、SCHED_FIFO 和 SCHED_RR。其中，SCHED_OTHER 是默认的调度策略，SCHED_FIFO 和 SCHED_RR 是实时调度策略。实时调度策略可以优先于默认的调度策略进行调度，从而降低 CPU 占用率。

示例代码如下：

#include <pthread.h>
#include <iostream>

void* threadFunc(void* arg) {
    // 线程函数的实现
}

int main() {
    // 创建线程
    pthread_t thread;
    pthread_create(&thread, NULL, threadFunc, NULL);

    // 设置线程的调度策略为 SCHED_FIFO
    struct sched_param param;
    param.sched_priority = 1;
    pthread_setschedparam(thread, SCHED_FIFO, &param);

    // 等待线程结束
    pthread_join(thread, NULL);

    return 0;
}

在上面的示例中，通过 pthread_setschedparam() 函数将线程的调度策略设置为 SCHED_FIFO，并指定优先级为 1。这样，线程将以实时调度的方式运行。

2. 减少时间片：可以使用 sched_yield() 函数来主动放弃当前线程的时间片，从而降低 CPU 占用率。

示例代码如下：

#include <thread>
#include <iostream>
#include <chrono>

void threadFunc() {
    // 线程函数的实现
}

int main() {
    // 创建线程
    std::thread thread(threadFunc);

    // 主动放弃时间片，降低 CPU 占用率
    while (true) {
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(10));
        std::this_thread::yield();
    }

    // 等待线程结束
    thread.join();

    return 0;
}

在上面的示例中，通过在主线程中使用 std::this_thread::yield() 函数，主动放弃时间片，从而降低 CPU 占用率。

以上是两种常见的方法来调整 std::thread 多线程的调度策略和时间片，以减少 CPU 占用率。