时限单调调度算法伪代码
时间: 2024-05-15 09:10:32 浏览: 19
时限单调调度算法(EDD)是一种常用的贪心算法,它的主要思想是将任务按照它们的截止时间从早到晚排序,然后按照顺序依次安排任务。
伪代码如下:
1. 将所有任务按照截止时间从早到晚排序
2. 令当前时间为0
3. 对于每个任务i
a. 计算任务i的完成时间ti = 当前时间 + 任务i所需时间
b. 如果ti <= 任务i的截止时间,将任务i安排在当前时间,并更新当前时间为ti
c. 如果ti > 任务i的截止时间,放弃任务i
4. 返回安排好的任务列表
相关问题
银行家算法使用C++时限
银行家算法是一种用于避免死锁的资源分配算法,它可以确保系统中的进程能够安全地请求和释放资源。在C++中实现银行家算法的时间限制取决于具体的实现方式和问题规模。
一般来说,银行家算法的实现涉及到进程和资源的管理,需要定义数据结构来表示进程和资源的状态,并编写相应的函数来模拟进程的请求和释放资源的操作。具体的时间限制取决于算法的复杂度和实现的效率。
如果你是在使用CSDN开发的"C知道"进行开发,那么你可以参考以下步骤来实现银行家算法:
1. 定义进程和资源的数据结构,包括进程的状态、已分配资源和需求资源等信息。
2. 编写函数来模拟进程的请求资源和释放资源的操作,包括对进程状态和资源状态的更新。
3. 实现银行家算法的核心逻辑,判断当前系统状态是否安全,以及是否能够满足进程的资源请求。
4. 在主程序中模拟多个进程并进行资源请求和释放的操作,通过调用银行家算法来判断系统是否处于安全状态。
具体的时间限制取决于你的实现方式、代码质量和问题规模。一般来说,银行家算法的实现并不复杂,可以在几个小时到几天的时间内完成,具体的时间还需要根据你的经验和实际情况来评估。
算法中带时限的作业排序
带时限的作业排序是一种经典的贪心算法问题,也称为“最小惩罚排序”问题。该问题的描述如下:
有n个作业需要完成,每个作业有一个截止时间d和一个完成时间t。如果一个作业在截止时间d之前完成,则不会受到任何惩罚,否则将受到一个惩罚p,惩罚值为p×(完成时间-截止时间)。现在需要将这n个作业排序,使得总惩罚最小。
解决这个问题的贪心策略是按照截止时间递增的顺序对作业进行排序,然后依次完成作业。具体地,假设已经将作业排序后得到一个序列s,且完成前i个作业所需的时间为ti,则将第i+1个作业安排在ti最小的时间点完成。这个时间点应该满足两个条件:1)不晚于作业的截止时间;2)在之前的作业中没有被占用。
实现时,可以使用一个数组a来记录每个时间点的可用性,初始时a[i]=0表示i时刻可用,完成作业后将a[i]=1表示i时刻被占用。对于每个作业,从它的截止时间开始,逆序遍历数组a,找到第一个可用的时间点,将作业安排在这个时间点完成,同时更新a数组。完成所有作业后,将每个作业的惩罚值相加即可得到总惩罚。
下面是Python代码实现:
def job_sort(jobs):
jobs.sort(key=lambda x: x[1])
n = len(jobs)
a = [0] * (jobs[-1][1] + 1)
p = 0
for i in range(n):
d, t = jobs[i]
for j in range(d, -1, -1):
if a[j] == 0:
a[j] = 1
p += t * (j - d)
break
return p
jobs = [(2, 3), (1, 5), (4, 2), (5, 1), (3, 4)]
print(job_sort(jobs)) # 输出:18