期末考试季，学校里的打印店越来越繁忙。某一天，打印店接到了 10 个不同的打印任务。店里一共有 10 台打印机，每台机器各有特点，在打印不同材料时所需要的时间也不一样。店里的工作人员需要等待所有打印任务完成后才能下班。为了尽可能地早点走，工作人员请你帮他们确定每个打印任务应该由哪台打印机来完成。 假设：一个打印任务只能由一台打印机完成（即，不能把一个任务拆开由多台机器共同完成）。

这个问题可以采用贪心算法来解决。具体的步骤如下：

1. 将所有的打印任务按照所需要的时间从小到大进行排序。

2. 将所有的打印机按照每分钟能够打印的页数从大到小进行排序。

3. 依次将打印任务分配给打印机，每次选择当前可用打印机中能够最快完成当前任务的打印机。

4. 直到所有的打印任务都被分配完成，最后得到的结果即为最优解。

上述算法的时间复杂度为 O(nlogn)，其中 n 为打印任务的数量。这是因为在算法的第一和第二步中需要对打印任务和打印机进行排序，排序的时间复杂度为 O(nlogn)。在第三步中，每个打印任务只会被分配给一台打印机，因此时间复杂度为 O(n)。因此，总的时间复杂度为 O(nlogn)。

相关问题

期末考试季，学校里的打印店越来越繁忙。某一天，打印店接到了 10 个不同的打印任务。店里一共有 10 台打印机，每台机器各有特点，在打印不同材料时所需要的时间也不一样。店里的工作人员需要等待所有打印任务完成后才能下班。为了尽可能地早点走，工作人员请你帮他们确定每个打印任务应该由哪台打印机来完成。

这是一个经典的作业调度问题，可以使用贪心算法来解决。

具体地，我们可以先将这 10 个打印任务按照所需时间从小到大排序，然后依次将它们分配给当前空闲时间最短的打印机，直到所有任务都被分配完为止。

这种贪心策略的正确性可以这样证明：假设当前有两个打印机 A 和 B，它们的空闲时间分别为 t_A 和 t_B，现在有一个需要打印时间为 t 的任务需要分配。如果我们将任务分配给 A，那么 A 的空闲时间会变为 t_A + t，而如果我们将任务分配给 B，那么 B 的空闲时间会变为 t_B + t。显然，我们应该选择空闲时间更短的打印机来分配任务，这样才能最小化总的等待时间。

下面是一个 Python 实现：

def schedule(jobs, printers):
    jobs = sorted(jobs)
    printers = sorted(printers)
    total_time = 0
    for job in jobs:
        printer = printers[0]
        printers = printers[1:]
        total_time = max(total_time, printer) + job
    return total_time

其中，`jobs` 是一个包含每个打印任务所需时间的列表，`printers` 是一个包含每台打印机所需时间的列表。函数返回所有任务完成所需的总时间。

学校举行知识竞赛，有10个学生参加比赛，请用c语言编写一个程序把成绩打印出来

好的，以下是用 C 语言编写的程序来打印 10 名学生的成绩：

#include <stdio.h>

int main() {
    int scores[10]; // 定义整型数组来存储每个学生的成绩

    // 循环输入每个学生的成绩
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        printf("请输入第 %d 名学生的成绩：", i+1);
        scanf("%d", &scores[i]);
    }

    // 循环输出每个学生的成绩
    printf("成绩单：\n");
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        printf("第 %d 名学生的成绩为：%d\n", i+1, scores[i]);
    }

    return 0;
}

这个程序会提示用户输入每个学生的成绩，然后把它们存在一个数组中，最终输出每个学生的成绩单。如果需要打印更多的信息或格式化输出，可以根据需要进行修改。