怎么写工序可并行的JSP解码代码

要编写一个工序可并行的JSP解码代码，你可以使用图论中的顶点着色算法来实现。以下是一个简单的示例代码，用于解析和调度可并行JSP问题：

def parallel_jsp_decode(input_data, num_machines):
    # 解析输入数据
    # input_data是一个二维列表，表示每个工件的工序及其所需的处理时间
    # num_machines是机器的数量

    num_jobs = len(input_data)  # 工件的数量
    num_operations = len(input_data[0])  # 每个工件的工序数量

    # 创建一个二维列表，表示每个机器上的工序安排
    schedule = [[-1] * num_operations for _ in range(num_machines)]

    # 创建一个列表，记录每台机器上的当前工序完成时间
    machine_times = [0] * num_machines

    # 遍历每个工序，进行调度
    for operation in range(num_operations):
        # 对于每个工件，选择可用的机器进行调度
        for job in range(num_jobs):
            available_machines = get_available_machines(schedule, job, operation, input_data)
            machine = choose_machine(available_machines, machine_times)
            schedule[machine][operation] = job
            machine_times[machine] += input_data[job][operation]

    return schedule

def get_available_machines(schedule, job, operation, input_data):
    # 返回当前工序之前已经完成的机器列表
    available_machines = []
    for machine, ops in enumerate(schedule):
        if ops[operation-1] == job:
            available_machines.append(machine)
    return available_machines

def choose_machine(available_machines, machine_times):
    # 选择一个可用机器，其完成时间最早
    min_time = float('inf')
    chosen_machine = None
    for machine in available_machines:
        if machine_times[machine] < min_time:
            min_time = machine_times[machine]
            chosen_machine = machine
    return chosen_machine

这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能需要根据你的具体情况进行调整和优化。你可能需要根据实际需求来解析输入数据、选择机器和计算完成时间等。同时，根据问题的复杂性，你可能需要考虑更高级的调度算法和优化技术来提高解码效率和质量。

希望这个示例能帮助你入门可并行JSP解码代码的实现。