有n个作业（编号为1～n）要在由两台机器m1和m2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在m1上加工，然后在m2上加工。m1和m2加工作业i所需的时间分别为ai和bi（1≤i≤n）。\n流水作

### 回答1：
业的加工顺序可以任意排列，但每个作业必须按照先在m1上加工，再在m2上加工的顺序进行加工。求完成这n个作业的最短时间。

解题思路：

这是一道经典的流水作业调度问题，可以使用贪心算法来解决。首先将所有作业按照bi从小到大排序，然后依次将作业加入流水线中。对于每个作业i，将其加入流水线后，需要计算出当前流水线上的作业完成所需的时间，即当前时间加上m1和m2的加工时间之和。然后将当前时间更新为该时间，继续加入下一个作业。最终，流水线上所有作业完成的时间即为所求的最短时间。

代码实现：

假设作业的加工时间存储在两个数组a和b中，长度为n。代码如下：

### 回答2：
流水作业是一种生产计划方式，将生产过程分为多个步骤，每个步骤都可以由不同的机器或工人完成。在流水作业中，每个步骤完成的时间需要被精细地计算和分配。对于这个问题，我们可以使用流水线作业调度算法来帮助我们完成这个任务。

在这个问题中，有n个作业需要被加工，每个作业需要在两台机器m1和m2上完成加工。我们可以将这个问题简化为一个流水线作业调度问题。在这个问题中，我们需要考虑以下两个因素：时间和资源。

首先，我们需要明确每个作业在m1和m2上完成加工所需要的时间，即ai和bi。使用这个信息，我们可以计算出每个作业需要完成的总时间ti=ai+bi。接下来，我们需要考虑每个作业可以使用的资源。由于每个作业需要先在m1上加工，再在m2上加工，因此我们需要确保m1和m2上的资源被充分利用，并且每个作业在m1和m2上的加工时间不会重叠。

为了处理这个问题，我们可以使用几种算法。其中最常用的是贪心算法。在贪心算法中，我们按照某种顺序对作业进行排序，然后尽可能先完成加工时间短的作业。这样，我们就可以保证每个作业都会在最短的时间内得到处理，并且能够充分利用m1和m2上的资源。另外，我们还可以使用动态规划算法和线性规划算法来处理这个问题。在动态规划算法中，我们将问题分解成多个子问题，然后将所有子问题的解组合起来得到最优解。在线性规划算法中，我们使用线性模型和线性规划器来计算最优解。

综上所述，流水线作业调度是一个非常重要的生产计划技术，可以帮助我们合理利用资源，缩短生产时间，提高生产效率。无论是在工业生产还是其他领域，都有广泛的应用。

### 回答3：
流水作业是指将整个生产过程分成若干个环节，在不同的工作站上进行加工，从而提高生产效率。在流水作业中，每个加工环节完成的时间可以不同，可以根据实际情况进行调整。

本题中，我们需要将n个作业在流水线上加工完成。每个作业都需要先在m1上加工，然后在m2上加工。m1和m2加工每个作业所需的时间分别为ai和bi，其中1≤i≤n。

假设我们用一个数组T来记录在流水线上加工n个作业的最短时间，其中T[i]表示前i个作业在流水线上加工所需的最短时间。因为每个作业都必须先在m1上加工，再在m2上加工，所以T[i] = max(T[i-1]+a[i], T[i-1]+a[i]+b[i])，其中i≥2，T[1]=a[1]+b[1]。

解释一下上述式子的含义：在加工第i个作业时，有两种情况，分别是在m1上加工完后直接切换到m2上加工下一个作业，或者等待m2空闲后再加工下一个作业。因此 T[i] 的值要取这两种情况中的较大值，即 T[i] = max(T[i-1]+a[i], T[i-1]+a[i]+b[i])。同时，T[1]=a[1]+b[1]，因为第一个作业加工完之后需要切换到m2上加工下一个作业，所以需要加上b[1]的时间。

最终，T[n]即为n个作业在流水线上加工所需的最短时间，也就是流水作业的完整时间。

需要注意的一点是，上述方法只能求出最短时间，但不能求出具体的加工顺序。若需要求出具体的加工顺序，可以使用动态规划或贪心等算法。