1.问题分析 设有n个独立的作业{1, 2, ..., n}，由m台相同的机器{M1, M2, ..., Mm}进行加工处理，作业i所需的处理时间为ti（1≤i≤n），每个 作业均可在任何一台机器上加工处理，但不可间断、拆分。多机调度问题要求给出一种作业调度方案，使所给的n个作业在尽可能短的时间 内由m台机器加工处理完成。 2.问题的解决方法 贪心算法求解多机调度问题的贪心策略是最长处理时间的作业优先，即把处理时间最长的作业分配给最先空闲的机器，这样可以保证处理时间长的作业优先处理，从而在整体上获得尽可能短的处理时间。 作业的个数为n，机器的数目为m A: n<m 这种情况很简单，将n个作业分配给m个机器中的n个就可以了。 B: n>m 设7个独立作业{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}由3台机器{M1, M2, M3}加工处理，各作业所需的处理时间分别为{2, 14, 4, 16, 6, 5, 3}。这里给出三种解决办法：

方法一：贪心算法。按照最长处理时间的作业优先原则，先将处理时间最长的作业分配给最先空闲的机器，然后再分配其它作业。根据这种方法，可以得到如下的作业调度方案：

M1：4(3) 2(1)
M2：16(4) 6(5)
M3：14(2) 5(6) 3(7)

其中，括号中的数字表示作业的编号，数字前的数字表示作业需要的处理时间。

方法二：最小堆算法。将m台机器按照空闲时间的先后顺序组成一个最小堆，每次将作业分配给空闲时间最短的机器即可。根据这种方法，可以得到如下的作业调度方案：

M1：4(3) 2(1)
M2：6(5) 16(4)
M3：14(2) 5(6) 3(7)

方法三：动态规划算法。设f(i,j)表示前i个作业分配给j台机器的最小完成时间，其中第i个作业分配给第j台机器。则有如下的状态转移方程：

f(i,j) = min{max{f(k,j-1), sum(i-k+1, i)}}, 1 <= k < i

其中，max{f(k,j-1), sum(i-k+1, i)}表示将第k到第i个作业分配给最后一台机器处理所需要的最长时间，sum(i-k+1, i)表示第k到第i个作业的总处理时间。根据动态规划算法，可以得到如下的作业调度方案：

M1：4(3) 2(1)
M2：16(4) 3(7)
M3：14(2) 5(6)

其中，括号中的数字表示作业的编号，数字前的数字表示作业需要的处理时间。

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求1+2+3+.....+n≥m的最小整数n用c语言

根据引用中的代码，可以使用以下C语言代码来求解1+2+3+...+n≥m的最小整数n：

#include <stdio.h>

int main() {
    int m = 15; // 将m设为15，即题目中的不等式右边的值
    int sum = 0;
    int n = 1;
    while (sum < m) {
        sum += n;
        n++;
    }
    printf("最小整数n为：%d\n", n-1);
    return 0;
}

其中，变量m表示不等式右边的值，变量sum表示1+2+3+...+n的和，变量n表示当前的整数。使用while循环，当sum小于m时，将当前整数n加到sum中，并将n加1。当sum大于等于m时，循环结束，输出n-1即为所求的最小整数n。

求1!+2!+...+N!

求1! 2! ... N!的和可以使用两种方法来计算。

方法一是使用C语言编写的代码。代码中使用了for循环来逐个计算每个数的阶乘，然后将其加到总和中。在每次计算完一个数的阶乘后，需要将sum的值重新设为1，以便计算下一个数的阶乘。最后，将总和sum1输出。

方法二是使用Python编写的代码。代码中同样使用了for循环来计算每个数的阶乘，然后将其加到总和sum中。与方法一不同的是，这里使用了long类型来存储阶乘和总和，以防止溢出。最后，将总和sum输出。