现有n件任务和⽆限多台的机器，任务可以在机器上得到处理。每件任务的开始时间为s i，完成时间为fi， si < fi 。[si, fi]为处理任务i的时间范围。两个任务i，j重叠是指两个任务的时间范围区间有重叠，⽽并⾮是指i，j的起点或终点重合。每台机器在任何时刻最多只处理⼀个任务。最优分配是指使⽤的机器最少的可⾏分配⽅案.用hava实现

这是一个典型的任务调度问题，可以使用贪心算法来解决。

首先，将所有任务按照结束时间从小到大排序，然后依次将任务分配到最早结束的可用机器上，如果没有可用机器，则需要再添加一台新的机器。

具体实现可以使用哈希表来记录每台机器的结束时间，然后在遍历任务列表的同时，更新哈希表中的最早结束时间，并将任务分配到该机器上。

以下是使用Python实现的示例代码：

def min_machines(tasks):
    machines = {}
    for task in sorted(tasks, key=lambda t: t[1]):
        assigned = False
        for machine, end_time in machines.items():
            if task[0] >= end_time:
                machines[machine] = task[1]
                assigned = True
                break
        if not assigned:
            machines[len(machines)] = task[1]
    return len(machines)

其中，`tasks`是一个任务列表，每个任务是一个二元组`(start_time, end_time)`。函数返回最优分配所需的最少机器数。

例如，对于以下任务列表：

tasks = [(0, 3), (1, 4), (3, 6), (5, 7), (5, 9), (6, 8), (8, 10)]

调用`min_machines(tasks)`将返回`3`，表示最优分配所需的最少机器数为3。