描述任务分配问题及用蛮力法解题的思路

### 回答1：
任务分配问题是指将若干任务分配给若干执行者，使得任务总成本最小的问题。这个问题可以被视为一个图论问题，其中每个任务和每个执行者都是图中的节点，每个任务与每个执行者之间都有一条边，边权表示执行者完成该任务的成本。

蛮力法是一种暴力枚举所有可能性的方法，可以用来解决任务分配问题。它的基本思路是，枚举所有可能的任务分配方案，计算每个方案的成本，然后找到成本最小的方案。

具体来说，在任务分配问题中，蛮力法的实现步骤如下：

1. 枚举所有可能的任务分配方案，即将 N 个任务分配给 N 个执行者的所有排列，共有 N! 种可能性。

2. 对于每个任务分配方案，计算它的总成本。具体来说，遍历每个任务，找到它所分配的执行者，然后将它们的边权相加，得到该方案的总成本。

3. 找到成本最小的任务分配方案，即获得最优解。

显然，蛮力法的时间复杂度是 O(N!)，在 N 很大的情况下，它并不实用。因此，在实际应用中，我们通常采用更高效的算法，如匈牙利算法或线性规划等来解决任务分配问题。

### 回答2：
任务分配问题是指在一组任务和一组工人之间，如何分配任务，使得总工时最小。每个任务需要完成的工时不同，每个工人的工作能力也不同。任务分配问题可以用图论中的完全二分图来表示，其中任务集合和工人集合之间的边表示任务分配给工人的情况。

蛮力法是一种暴力枚举所有可能的解，并从中选取最优解的方法。对于任务分配问题，蛮力法的思路是枚举所有可能的任务分配方案，计算每个方案的总工时，并选取最小的总工时作为最优解。

具体的实现步骤如下：
1. 首先，生成所有可能的任务分配方案。设任务总数为n，工人总数为m，可以使用递归或迭代的方式生成所有的m^n个方案。
2. 对于每个方案，计算该方案的总工时。将每个任务分配给对应的工人，计算每个工人的工时之和。
3. 将所有方案的总工时中选取最小的一个作为最优解。若存在多个方案具有相同的最小总工时，可以选择其中一个作为最终结果。

蛮力法的优点是思路简单，对于小规模的问题可以得到确切的最优解。但是对于大规模的问题，蛮力法需要枚举所有可能的解，时间复杂度较高，效率较低。因此，在实际应用中，可以采用其他高效的算法来解决任务分配问题，如贪心算法、动态规划等。

### 回答3：
任务分配问题是指将一组任务分配给一组执行者的问题。每个任务有一个对应的执行者，每个执行者只能执行一个任务。任务分配问题的目标是找到最优的任务分配方案，使得执行者与任务之间的总成本最小。

使用蛮力法解决任务分配问题的思路是：对于给定的任务与执行者，穷举所有可能的任务分配方案，并计算每种方案的成本。最后从所有方案中选出成本最小的方案作为最优解。

具体实现时，可以采用回溯法来穷举所有可能的任务分配方案。首先，从某一个任务开始，依次尝试将任务分配给不同的执行者，然后递归地进行任务分配，直到所有任务都被分配完。在递归的过程中，需要记录每个任务的分配情况以及当前的成本，并更新最小成本。

在每个递归步骤中，可以使用一个数组来保存任务的分配情况，如果数组的第i个元素的值为j，则表示第i个任务被分配给第j个执行者。同时，可以使用一个变量来保存当前的成本。当所有任务都被分配完时，比较当前的成本与最小成本，并更新最小成本和最优解。

由于任务分配问题的解空间很大，蛮力法会穷举所有可能的方案，因此其时间复杂度较高。当任务与执行者的数量较多时，蛮力法可能效率较低。在实际应用中，可以借助一些启发式算法或者动态规划等方法来解决任务分配问题，以提高求解效率。