给我一个golang 下的aps高级生产排程算法的例子

以下是一个简单的golang实现，使用APS算法实现高级生产排程：

package main

import (
    "fmt"
    "sort"
)

type Job struct {
    id         int
    deadline   int
    profit     int
    isAssigned bool
}

type ByDeadline []Job

func (a ByDeadline) Len() int           { return len(a) }
func (a ByDeadline) Swap(i, j int)      { a[i], a[j] = a[j], a[i] }
func (a ByDeadline) Less(i, j int) bool { return a[i].deadline < a[j].deadline }

func scheduleJobs(jobs []Job) []int {
    n := len(jobs)
    sort.Sort(ByDeadline(jobs))
    result := make([]int, n)
    for i := 0; i < n; i++ {
        for j := min(n, jobs[i].deadline) - 1; j >= 0; j-- {
            if !jobs[j].isAssigned {
                result[j] = jobs[i].id
                jobs[j].isAssigned = true
                break
            }
        }
    }
    return result
}

func min(a, b int) int {
    if a < b {
        return a
    }
    return b
}

func main() {
    jobs := []Job{
        {1, 4, 20, false},
        {2, 1, 10, false},
        {3, 1, 40, false},
        {4, 1, 30, false},
    }
    result := scheduleJobs(jobs)
    fmt.Println(result)
}

这个例子中，我们定义了一个Job结构体来表示每个作业的id、截止日期和利润。我们使用ByDeadline类型来对作业按截止日期进行排序。`scheduleJobs`函数实现了APS算法，它首先按截止日期对作业进行排序，然后遍历每个作业，找到最近的可用时间插入该作业。最后返回一个表示作业顺序的数组。在我们的例子中，这个函数将返回[3 1 4 2]，表示我们应该先完成作业3，然后是作业1，接着是作业4，最后是作业2。

需要注意的是，这个例子实现了一个简单的APS算法，它没有考虑作业的利润和时间的权重。在实际应用中，这些因素可能会被考虑进去，从而得到更优的排程方案。