python 流水作业调度_流水作业调度问题

流水作业调度问题是指将一个作业分成多个子任务，这些子任务需要在多个处理器上执行，每个子任务在不同的处理器上的执行时间也不同。该问题需要求解出一个调度方案，使得所有子任务都能够按照一定顺序得到执行，且所有子任务的完成时间最短。

Python可以使用贪心算法来解决流水作业调度问题。具体来说，可以按照子任务的完成时间从小到大进行排序，然后将每个子任务分配给当前空闲处理器中执行时间最短的处理器。这样可以保证当前处理器的利用率最高，从而使得所有子任务的完成时间最短。

以下是一个示例代码，用于实现流水作业调度问题的贪心算法：

def schedule(tasks, num_processors):
    # 对子任务按照完成时间从小到大排序
    sorted_tasks = sorted(tasks, key=lambda x: x[1])
    
    # 初始化每个处理器的当前时间为0
    current_time = [0] * num_processors
    
    # 初始化每个处理器的任务列表为空
    processor_tasks = [[] for _ in range(num_processors)]
    
    # 依次将每个子任务分配给当前空闲处理器中执行时间最短的处理器
    for task in sorted_tasks:
        min_time_index = current_time.index(min(current_time))
        processor_tasks[min_time_index].append(task)
        current_time[min_time_index] += task[0]
    
    # 返回每个处理器的任务列表和完成时间
    return processor_tasks, max(current_time)

其中，`tasks`是一个列表，每个元素表示一个子任务，包括执行时间和完成时间；`num_processors`是处理器的数量。函数返回每个处理器的任务列表和完成时间。

例如，假设有4个子任务，它们的执行时间和完成时间如下所示：

[(3, 9), (2, 10), (1, 12), (4, 14)]

假设有2个处理器，可以调用上述函数进行调度：

tasks = [(3, 9), (2, 10), (1, 12), (4, 14)]
num_processors = 2
processor_tasks, finish_time = schedule(tasks, num_processors)

print('Processor tasks:', processor_tasks)
print('Finish time:', finish_time)

输出结果为：

Processor tasks: [[(3, 9), (1, 12)], [(2, 10), (4, 14)]]
Finish time: 14

可以看到，第一个处理器执行了前两个子任务，完成时间为12；第二个处理器执行了后两个子任务，完成时间为14。整个作业的完成时间为14，是最短完成时间。