解释更快的作业排序算法(利用集合树方法)

时间: 2024-02-03 12:03:38 浏览: 93
更快的作业排序算法是一种基于集合树方法的算法。它的核心思想是将作业划分为若干个集合,每个集合中包含一些作业,且这些作业之间不存在依赖关系。然后,将每个集合中的作业按照某种规则排序,最后将所有集合中的作业按照顺序合并起来,即得到了最终的作业排序结果。 具体来说,更快的作业排序算法的步骤如下: 1. 将所有作业划分为若干个集合,每个集合中包含一些作业,且这些作业之间不存在依赖关系。 2. 对每个集合中的作业进行排序,可以使用快速排序、堆排序等算法。 3. 将所有集合中的作业按照顺序合并起来,即得到了最终的作业排序结果。 这种算法的时间复杂度为O(nlogn),比传统的拓扑排序算法更快。另外,该算法可以处理一些拓扑排序算法无法处理的复杂情况,例如存在环路的情况。
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用c语言更快速的作业排序算法(集合树)的方法实现下面问题 用c语言贪心法写出下面题目并给出详细注释 带有期限的作业排序要解决的是操作系统中单机、无资源约束且每个作业可在等量时间内完成的作业调度问题,形式化描述为: ①只能在一台机器上处理n个作业,每个作业i=1,...,n均可在单位时间内完成; ②每个作业i都有一个期限值d i ​ >0,(d i ​ 是整数); ③当且仅当作业i在它的截止期限前被完成时获得p i ​ >0的效益; 问题的可行解是这n个作业的一个子集合J。J中的每个作业都能在各自的截止期限之前完成,产生一个作业效益之和∑p i ​ 。具有最大效益值的可行解就是最优解。 要求用更快的作业排序算法(利用集合树方法)实现。 输入格式: 第一行为一个不超过200的正整数n,表示作业的个数; 接下来的n行,每行两个正整数(中间用空格隔开),表示每个作业i的截止期限d i ​ 和按期完成产生的效益p i ​

以下是使用C语言集合树方法解决带有期限的作业排序问题的代码和注释: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 作业结构体 typedef struct job { int deadline; // 截止期限 int profit; // 收益 } Job; // 按照收益从大到小排序 int cmp(const void* a, const void* b) { return ((Job*)b)->profit - ((Job*)a)->profit; } // 集合树节点结构体 typedef struct node { int left; // 区间左端点 int right; // 区间右端点 int maxDeadline; // 区间内的最大截止期限 } Node; // 创建集合树 Node* buildTree(int left, int right) { Node* node = (Node*)malloc(sizeof(Node)); node->left = left; node->right = right; node->maxDeadline = 0; // 初始值为0 if (left == right) { return node; } int mid = (left + right) / 2; node->left = buildTree(left, mid); node->right = buildTree(mid + 1, right); return node; } // 更新集合树节点信息 void update(Node* node, int i, int deadline) { if (node->left == node->right) { // 如果节点是叶子节点,更新最大截止期限 node->maxDeadline = deadline; return; } int mid = (node->left + node->right) / 2; if (i <= mid) { // 如果i在左子树,递归更新左子树 update(node->left, i, deadline); } else { // 如果i在右子树,递归更新右子树 update(node->right, i, deadline); } // 更新当前节点的最大截止期限 node->maxDeadline = node->left->maxDeadline > node->right->maxDeadline ? node->left->maxDeadline : node->right->maxDeadline; } // 查询集合树节点信息 int query(Node* node, int left, int right) { if (node->left == left && node->right == right) { // 如果区间完全覆盖当前节点,返回最大截止期限 return node->maxDeadline; } int mid = (node->left + node->right) / 2; if (right <= mid) { // 如果区间在左子树,递归查询左子树 return query(node->left, left, right); } else if (left > mid) { // 如果区间在右子树,递归查询右子树 return query(node->right, left, right); } else { // 如果区间跨越左右子树,分别递归查询左子树和右子树并返回较大值 int maxLeft = query(node->left, left, mid); int maxRight = query(node->right, mid + 1, right); return maxLeft > maxRight ? maxLeft : maxRight; } } int main() { int n; scanf("%d", &n); // 创建作业数组 Job* jobs = (Job*)malloc(sizeof(Job) * n); for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d %d", &jobs[i].deadline, &jobs[i].profit); } // 按照收益从大到小排序 qsort(jobs, n, sizeof(Job), cmp); // 创建集合树 Node* root = buildTree(1, n); int totalProfit = 0; // 遍历每个作业 for (int i = 0; i < n; i++) { int deadline = jobs[i].deadline; int profit = jobs[i].profit; // 查询能够完成该作业的最早时间点 int maxDeadline = query(root, 1, deadline); if (maxDeadline < deadline) { // 如果没有时间完成该作业,直接跳过 continue; } // 更新集合树的节点信息 update(root, maxDeadline, deadline); // 累加收益 totalProfit += profit; } printf("最大收益为:%d\n", totalProfit); free(jobs); free(root); return 0; } ``` 注释已经在代码中给出,简单说明一下算法的思路: 1. 将所有作业按照收益从大到小排序。 2. 创建一个集合树,每个节点记录区间内的最大截止期限。 3. 遍历每个作业,查询能够完成该作业的最早时间点。 4. 如果没有时间完成该作业,直接跳过;否则,更新集合树的节点信息,并累加收益。 5. 计算最大收益。 这个算法的时间复杂度为O(nlogn),比贪心算法更快。

带有期限的作业排序要解决的是操作系统中单机、无资源约束且每个作业可在等量时间内完成的作业调度问题,形式化描述为: ①只能在一台机器上处理n个作业,每个作业i=1,...,n均可在单位时间内完成; ②每个作业i都有一个期限值d i ​ >0,(d i ​ 是整数); ③当且仅当作业i在它的截止期限前被完成时获得p i ​ >0的效益; 问题的可行解是这n个作业的一个子集合J。J中的每个作业都能在各自的截止期限之前完成,产生一个作业效益之和∑p i ​ 。具有最大效益值的可行解就是最优解。 要求用更快的作业排序算法(利用集合树方法)实现。

可以使用Deadline-Monotonic算法来解决这个问题,该算法也利用了集合树方法。具体步骤如下: 1. 将所有作业按照期限从小到大排序,得到一个作业序列。 2. 构建一个集合树,根节点代表所有作业的集合,叶子节点代表单个作业。 3. 对于集合树中的每个节点,计算其处理时间,即该集合中所有作业的处理时间之和。处理时间可以通过贪心策略得到,在每个节点上按照处理时间从大到小排序,然后按照该顺序依次安排作业的处理顺序。 4. 从集合树的根节点开始,依次遍历每个节点,按照该节点的处理顺序执行作业。如果遇到一个作业无法在其期限前完成,则放弃该作业,并将其从集合中删除。 5. 重复步骤4直到遍历完整个集合树,得到最优解。 由于该算法采用了贪心策略和集合树方法,因此时间复杂度为O(nlogn)。

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