批处理作业调度问题的代码

以下是一个简单的批处理作业调度问题的代码示例：

@echo off
setlocal enabledelayedexpansion

set /a total_time=0
set /a job_count=0

:input
set /p time="Enter job time (0 to exit): "
if %time%==0 goto output

set /a job_count+=1
set /a total_time+=time
set job_time[!job_count!]=%time%
goto input

:output
echo Total time: %total_time%

set /a avg_time=total_time/job_count
echo Average time: %avg_time%

set /a remaining_time=total_time

echo Jobs:
for /l %%i in (1,1,%job_count%) do (
    set /a remaining_time-=job_time[%%i]
    echo Job %%i - Start Time: %remaining_time% - End Time: !remaining_time!+job_time[%%i]
)

pause

这个代码会让用户输入每个作业的时间，直到输入 0 为止。然后，它会计算总时间、平均时间和每个作业的开始和结束时间，并将它们输出到屏幕上。

相关问题

单道批处理作业调度代码

单道批处理作业调度是指在计算机系统中，只有一个作业在内存中运行，其他作业需要等待该作业运行结束后才能运行。下面是一个简单的单道批处理作业调度的C语言代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

int main()
{
    int i, n, t;
    char username[20], jobname[20];

    srand(time(NULL)); // 用系统时间初始化随机数种子

    printf("请输入作业个数：");
    scanf("%d", &n);

    for (i = 1; i <= n; i++)
    {
        printf("请输入用户名和作业名：");        scanf("%s %s", username, jobname);

        t = rand() % 10 + 1; // 生成1~10之间的随机数，模拟处理器调度

        printf("作业 %s 已经执行结束，用时 %d 秒。\n", jobname, t);
    }

    return 0;
}

该代码通过输入作业个数和每个作业的用户名和作业名，模拟处理器调度过程，生成1~10之间的随机数模拟处理器运行时间，最后输出每个作业的执行结果。需要注意的是，该代码仅为示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行修改和完善。

用代码实现分支限界法求解批处理作业调度问题

好的，批处理作业调度问题是一种经典的任务调度问题，采用分支限界法可以高效地求解。下面是使用 Python 语言实现的分支限界法求解批处理作业调度问题的代码示例：

import heapq

# 定义作业类
class Job:
    def __init__(self, id, p):
        self.id = id
        self.p = p
        
    def __lt__(self, other):
        return self.p < other.p

# 分支限界法求解批处理作业调度问题
def batch_job_scheduling(jobs, m):
    # 初始化最小花费
    min_cost = float('inf')
    # 初始化当前处理时间
    cur_time = 0
    # 初始化堆
    heap = []
    # 初始化状态空间树
    init_node = (cur_time, [], 0)
    queue = [init_node]
    # 开始搜索状态空间树
    while queue:
        # 弹出状态空间树当前节点
        cur_node = queue.pop(0)
        cur_time, cur_jobs, cur_cost = cur_node
        # 如果当前花费已经大于最小花费，则剪枝
        if cur_cost >= min_cost:
            continue
        # 如果所有作业都已经调度，则更新最小花费
        if len(cur_jobs) == len(jobs):
            min_cost = cur_cost
            continue
        # 对于下一个作业，可以选择不调度或者放到剩余可用机器中最早结束的机器上
        next_job = jobs[len(cur_jobs)]
        # 如果有空闲机器，则可以选择不调度
        if len(cur_jobs) < m:
            queue.append((cur_time, cur_jobs + [None], cur_cost))
        # 遍历所有机器，计算在该机器上调度下一个作业的花费
        for i in range(len(cur_jobs)):
            if cur_jobs[i]:
                finish_time = cur_jobs[i].p + cur_time
                heapq.heappush(heap, finish_time)
        # 如果有空闲机器，则可以选择将下一个作业调度到剩余可用机器中最早结束的机器上
        if len(cur_jobs) < m or heap:
            if heap:
                next_time = heapq.heappop(heap)
            else:
                next_time = cur_time
            next_cost = cur_cost + next_time - cur_time + next_job.p
            queue.append((next_time, cur_jobs + [next_job], next_cost))
            heapq.heappush(heap, next_time + next_job.p)
    # 返回最小花费
    return min_cost

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    jobs = [Job(1, 3), Job(2, 2), Job(3, 4), Job(4, 1), Job(5, 5), Job(6, 2)]
    m = 3
    min_cost = batch_job_scheduling(jobs, m)
    print(min_cost)

上述代码中，我们定义了一个 `Job` 类来表示作业，包含作业编号和作业处理时间两个属性。我们使用一个元组来表示状态空间树中的一个节点，包括当前处理时间、已经调度的作业列表和已经花费的时间。我们使用一个优先队列来记录当前可用的机器结束时间，用于判断下一个作业应该调度到哪个机器上。

代码中的 `batch_job_scheduling` 函数就是分支限界法的实现，其中 `jobs` 参数是一个作业列表，`m` 参数是可用机器数量。函数返回值是一个整数，表示最小的作业调度时间。

这个问题还有很多优化的空间，比如可以使用动态规划算法来求解。但是使用分支限界法的好处在于，可以在搜索过程中进行剪枝，避免无效的搜索，提高求解效率。