你有n台机器编号为1~n,每台都需要完成完成一项工作,机器经过配置后都能完成独立完

对于每台机器完成工作的配置方式有很多种。首先，我们可以采用贪心算法的策略，即优先选择优势较大的机器进行配置，以确保整体效率的最大化。

首先，我们对机器进行排序，按照优先级从高到低依次配置工作。假设优先级最高的机器是机器x，则将工作分配给机器x。接下来，我们将剩余的工作分配给剩下的机器，采用相同的策略。

具体步骤如下：

1. 对机器按照优先级进行降序排序。
2. 遍历每个工作，按照优先级从高到低选择机器进行分配。
3. 将每个工作分配给一个机器后，将该机器的优先级降低一个等级，以保持下一次分配工作时的机器选择。
4. 重复步骤2和步骤3，直到所有工作都被分配完成。

这样的配置方式能够保证机器的优势得到充分利用，从而提升整体效率。另外，这种配置方式还能够保证每台机器都能够完成一项工作，确保任务分配的公平性。

总之，对于有n台机器需要完成一项工作的情况，我们可以通过贪心算法的策略，按照机器的优先级进行排序并依次进行工作的配置，以提高整体效率和公平性。

相关问题

你有n台机器编号为1~n,每台都需要完成一项工作python

假设我有n台机器，编号分别为1~n，每台机器都需要完成一项工作——使用Python编程。

对于这个问题，我可以采取如下的解决方案：

首先，我会为每台机器安装Python编程环境，并确保所有的机器都可以顺利运行Python程序。

接下来，我会将待完成的工作分配给每台机器。可以根据机器的性能、可用资源等因素来判断如何分配工作，使工作量相对平均，并且每台机器的负荷合理。

在分配工作之前，我会将整个任务细分为若干个子任务，并分配给不同的机器。这样每台机器可以独立地完成自己的子任务，提高工作的效率。

然后，我会制定一个时间计划，安排每台机器开始和结束工作的时间。这样可以避免机器之间的冲突，保证工作的顺利进行。

在工作进行的过程中，我会进行监控和管理，确保每台机器按照要求完成工作，并反馈工作的进展情况。

最后，我会进行工作的整合和汇总，对每台机器的成果进行汇总和评估。如果有需要，我会对工作结果进行修正和改进，以提高整体的效果和质量。

通过以上的方案和步骤，我相信我可以有效地管理和组织这n台机器完成工作。每台机器都能够充分发挥自己的能力，最终完成任务，并且保证工作的高效和质量。

假设有n(n<=20)个任务由k(k<=20)个可并行工作的机器完成。完成任务i需要的时间为t

假设有n个任务需要由k台可并行工作的机器来完成。每个任务完成所需的时间分别为t1, t2，…， tn。我们需要找到一个最优的分配方案，使得所有任务能够在最短的时间内完成。

首先，我们可以将任务分配给不同的机器，以减少总体完成时间。可以考虑使用贪心算法来解决这个问题。具体的分配方法可以是将任务按照所需的时间从长到短排序，然后依次分配给空闲的机器。

其次，我们还可以考虑使用动态规划来解决这个问题。具体的方法可以是用一个二维数组dp[i][j]来表示前i个任务分配给j台机器所需要的最短时间。然后使用状态转移方程来更新dp数组，最终找到最优的分配方案。

除此之外，我们还可以考虑使用回溯算法来解决这个问题。具体的方法可以是遍历所有可能的分配方案，然后找到最短的完成时间。

总的来说，解决这个问题的方法有很多种，可以根据具体的情况选择合适的算法来解决。而算法的选择也取决于任务数量n和机器数量k的大小，以及每个任务完成所需的时间t。希望能够找到一个最优的分配方案，使得所有任务能够在最短的时间内完成。