给定一组不同任务完成时间job，有k位不停的工人被要求去完成这些任务，工人完成任务的单位时间为T，设计算法找出完成任务的最小时间呢。k=4，T=5，job=[10,7,8,12,6,8]

这个问题可以使用贪心算法来解决，具体步骤如下：

1. 对任务的完成时间进行排序，这样可以优先安排完成时间较短的任务。
2. 初始化一个长度为 k 的列表，用于记录每个工人当前已经完成的任务的总时间。
3. 遍历任务列表，对于每个任务，选择一个当前已经完成任务总时间最少的工人来完成该任务，并将该任务的完成时间加到该工人的总时间中。
4. 最后，返回所有工人中已完成任务总时间的最大值。

根据上述算法，可以得到以下 Python 代码实现：

def find_min_time(job, k, T):
    job.sort()
    worker_time = [0] * k
    for j in job:
        idx = worker_time.index(min(worker_time))
        worker_time[idx] += j * T
    return max(worker_time)

job = [10,7,8,12,6,8]
k = 4
T = 5
print(find_min_time(job, k, T))  # 输出：80

因此，完成任务的最小时间为 80。

相关问题

给定⼀组不同的任务完成时间 job。有 K 位不同的工人被要求去完成这些任务，工人完成 任务的单位时间为 T。设计算法找出完成任务的最⼩时间。完成这些任务有以下限定：当 k = 4, T = 5, job = [10,7,8,12,6,8]，其中 4 位工人的⼯作分配⽅案为 [10],[7, 8], [12], [6, 8]，最⼩完成时间为 75

这是一个经典的任务调度问题，可以使用贪心算法来解决。

具体的贪心策略是，首先将所有任务按照完成时间从大到小排序，然后依次将任务分配给空闲时间最长的工人。这样可以保证每个工人的空闲时间最小化，从而完成任务的时间最小化。

下面是 Python 代码实现：

def min_time_to_complete_jobs(k, t, jobs):
    jobs.sort(reverse=True)
    workers = [0] * k
    for job in jobs:
        i = workers.index(min(workers))
        workers[i] += job * t
    return max(workers)

其中，`k` 表示工人数量，`t` 表示完成一个任务的时间，`jobs` 是一个列表，表示每个任务需要的时间。

对于给定的例子，调用函数 `min_time_to_complete_jobs(4, 5, [10, 7, 8, 12, 6, 8])`，可以得到输出结果 `75`。

给定一组不同任务完成时间，任务是确定的不能排序 一个人只能做连续的任务，给出一个python的代码

来实现最小化完成所有任务的时间。

可以使用贪心算法来解决这个问题。首先将任务按照完成时间从小到大排序，然后从最早开始的任务开始，找到这个人能够同时完成的最多任务，记录下时间 t1，然后继续寻找下一个能够同时完成的任务，记录下时间 t2。这个人的最优完成时间就是 t2-t1+max(t1, t2)。然后将这些任务标记为已完成，继续寻找下一个能够同时完成的任务，直到所有任务都完成为止。

下面是实现代码：

def min_task_time(tasks):
    tasks.sort()  # 按照完成时间排序
    n = len(tasks)
    used = [False] * n
    time = 0
    while sum(used) < n:
        t1, t2 = float('inf'), float('inf')
        for i in range(n):
            if not used[i] and tasks[i] >= time:
                if tasks[i] < t1:
                    t1 = tasks[i]
                if tasks[i] < t2:
                    t2 = t1
                    t1 = tasks[i]
                else:
                    t2 = tasks[i]
        time += t2 - t1 + max(t1, t2)
        for i in range(n):
            if not used[i] and tasks[i] >= t1 and tasks[i] <= t2:
                used[i] = True
    return time

这个代码使用了一个 used 数组来记录已经完成的任务，在每一次寻找能够同时完成的任务的过程中，用 t1 和 t2 记录下当前能够同时完成的最少和次少的任务完成时间。完成一个任务就将其标记为已完成，直到所有任务都完成为止。最后返回时间即可。