最优加工次序问题python实现,伪代码和代码

最优加工次序问题可以使用贪心算法来解决。具体实现可以分为以下几个步骤：

1. 输入n个加工任务，以及每个任务的加工时间ti。

2. 根据每个任务的加工时间ti，将任务按照升序排序。

3. 初始化当前时间为0，以及一个空的加工序列。

4. 从排序后的任务列表中依次取出任务，将其加入加工序列中。

5. 对于每个加入序列的任务，更新当前时间为其加工结束时间，然后将序列按照升序重新排序。

6. 重复步骤4和5，直到所有任务都被加入序列中。

7. 输出加工序列。

以下是伪代码和Python实现：

伪代码：

1. 输入n个加工任务，以及每个任务的加工时间ti。
2. 根据每个任务的加工时间ti，将任务按照升序排序。
3. 初始化当前时间为0，以及一个空的加工序列。
4. 从排序后的任务列表中依次取出任务，将其加入加工序列中。
5. 对于每个加入序列的任务，更新当前时间为其加工结束时间，然后将序列按照升序重新排序。
6. 重复步骤4和5，直到所有任务都被加入序列中。
7. 输出加工序列。

Python代码：

def optimal_sequence(jobs):
    # 根据加工时间升序排序
    jobs.sort()

    # 初始化当前时间和加工序列
    current_time = 0
    sequence = []

    # 依次取出任务加入序列中
    for job in jobs:
        # 更新当前时间和加入序列的任务
        current_time += job
        sequence.append(job)

        # 将序列按照升序重新排序
        sequence.sort()

    return sequence

使用时，可以将需要加工的任务列表作为参数传入函数中，比如：

jobs = [3, 2, 4, 1, 5]
sequence = optimal_sequence(jobs)
print(sequence)  # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]