用伪代码实现回溯法求解批处理作业调度问题

以下是用伪代码实现回溯法求解批处理作业调度问题的示例：

function batchScheduling(jobs, m):
    n = len(jobs)
    assignment = [0] * n
    minTime = float('inf')

    def backtrack(machine, time):
        nonlocal jobs, m, assignment, minTime

        # 如果已经分配完所有作业，则更新最小时间和最优分配方案
        if machine == m and time < minTime:
            minTime = time
            bestAssignment = assignment[:]

        # 如果当前时间已经大于等于当前最小时间，则可以直接返回
        if time >= minTime:
            return

        # 遍历当前作业的所有可分配机器
        for i in range(n):
            if assignment[i] == 0:
                assignment[i] = machine
                backtrack(machine + 1, max(time, jobs[i]))
                assignment[i] = 0

    # 从第一个机器开始回溯
    backtrack(1, 0)

    return bestAssignment, minTime

其中，`jobs` 是一个列表，表示所有作业的处理时间。`m` 是整数，表示可用的机器数。函数的返回值是一个元组，表示最优的作业分配方案和最小处理时间。在回溯过程中，使用一个 `assignment` 列表来记录每个作业分配到的机器号，使用一个 `minTime` 变量来记录当前最小处理时间。在每次回溯时，遍历当前作业的所有可分配机器，如果当前时间已经大于等于当前最小时间，则可以直接返回。如果已经分配完所有作业，则更新最小时间和最优分配方案。最后，从第一个机器开始回溯，返回最优的作业分配方案和最小处理时间。