#include <iostream> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; class mycompare { public: bool operator()(int s1, int s2) { return s1 > s2; } }; int main() { mycompare mycompare1; int n, m, c; vector<int> v1, v2; cout << "作业个数为："; cin >> n; cout << "作业时间依次为：" << endl; for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> c; v1.push_back(c); } sort(v1.begin(), v1.end(), mycompare1);//作业时间降序排序 cout << "处理机个数为："; cin >> m; for (int i = 0; i < m; i++) v2.push_back(0); for (int i = 0; i < n; i++) { sort(v2.begin(), v2.end());//处理机完成作业时间升序排列 v2[0] += v1[i];//将作业分配给最先空闲的处理机，并将处理机完成作业时间加上相应作业时间 } cout << "最短处理机时间为：" << *v2.rbegin();

这段代码是一个贪心算法实现的作业调度问题。其主要功能是将一组作业分配给一些处理机，使得处理机完成所有作业的时间最短。

具体实现过程如下：

1. 输入作业个数n和每个作业的处理时间，将作业时间存入vector v1中。

2. 对v1进行降序排列，使得处理时间长的作业排在前面。

3. 输入处理机个数m，并将处理机的完成作业时间全部初始化为0，存入vector v2中。

4. 对v2进行升序排列，使得完成时间早的处理机排在前面。

5. 遍历v1中的每个作业，将其分配给完成时间最早的处理机，并将处理机的完成作业时间加上该作业的处理时间。

6. 输出v2中完成作业时间的最大值，即为所有作业完成的最短时间。

需要注意的是，在第5步中，为了实现贪心策略，我们选择了将作业分配给当前完成时间最早的处理机。这种做法并不一定能够得到全局最优解，但是在实际应用中，它能够得到较好的效果。

另外，代码中使用了函数对象mycompare，它定义了一个比较运算符，用于对vector进行排序。该函数对象的作用是将vector中的元素按照降序排列。