使用贪心法求最小延迟调度问题的相关函数设计

最小延迟调度问题是指在多个任务需要执行的情况下，如何安排它们的执行顺序，使得它们的延迟时间最小。使用贪心法可以得到近似最优解。

下面是相关函数的设计：

1. `struct Task`：任务结构体，包括任务编号、开始时间和执行时间等信息。

2. `bool compare(Task a, Task b)`：比较函数，用于按照任务执行时间的从小到大排序。

3. `int minDelaySchedule(vector<Task>& tasks)`：最小延迟调度函数，输入任务向量，输出最小延迟时间。具体实现如下：

1. 对任务向量按照执行时间从小到大排序。
2. 初始化当前时间为0。
3. 遍历任务向量，计算每个任务的延迟时间，更新当前时间。
4. 返回总的延迟时间。

示例代码如下：

struct Task {
    int id; // 任务编号
    int start; // 开始时间
    int duration; // 执行时间
};

bool compare(Task a, Task b) {
    return a.duration < b.duration;
}

int minDelaySchedule(vector<Task>& tasks) {
    sort(tasks.begin(), tasks.end(), compare);
    int n = tasks.size();
    int currTime = 0, totalDelay = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int delay = currTime + tasks[i].duration - tasks[i].start;
        totalDelay += max(delay, 0);
        currTime += tasks[i].duration;
    }
    return totalDelay;
}