贪心算法分配任务问题python代码

以下是贪心算法分配任务问题的Python代码：

def assign_tasks(tasks, workers):
    tasks = sorted(tasks, reverse=True)
    workers = sorted(workers, reverse=True)
    total_time = 0
    while tasks:
        task = tasks.pop(0)
        worker = workers.pop(0)
        total_time += max(task, worker)
    return total_time

这个函数接受两个列表作为参数，一个是任务列表，一个是工人列表。它使用贪心算法来分配任务，每次选择最大的任务和最大的工人来匹配。最终返回完成所有任务所需的总时间。

相关问题

贪心算法找零钱问题python代码

以下是贪心算法找零钱问题的 Python 代码：

def findMinCoins(coins, V):
# 初始化结果列表和剩余价值
res = []
remaining = V

# 从最大面值的硬币开始遍历
for coin in sorted(coins, reverse=True):
# 如果当前硬币的面值小于等于剩余价值
while coin <= remaining:
# 将当前硬币加入结果列表
res.append(coin)
# 更新剩余价值
remaining -= coin

return res

coins = [1, 5, 10, 25]
V = 47
print(findMinCoins(coins, V))

输出结果为：[25, 10, 10, 1, 1]

用贪心算法解决排队问题的python代码

下面是一个简单的用贪心算法解决排队问题的 Python 代码示例：

def queue_problem(customers):
    """
    使用贪心算法解决排队问题
    :param customers: 顾客列表，每个元素是一个元组，元组的第一个元素是顾客的到达时间，第二个元素是顾客需要的服务时间
    :return: 顾客完成服务的时间
    """
    current_time = 0
    total_time = 0
    customers.sort()  # 按照顾客到达时间排序
    for customer in customers:
        if current_time < customer[0]:
            current_time = customer[0]
        current_time += customer[1]
        total_time += current_time - customer[0]
    return total_time / len(customers)

该函数接受一个顾客列表作为参数，每个顾客以一个元组的形式表示，第一个元素是顾客到达的时间，第二个元素是顾客需要的服务时间。函数返回顾客完成服务的平均时间。

函数将顾客列表按照到达时间排序，并使用一个循环来模拟服务过程。在每个时间点，函数都检查是否有顾客到达，如果有，则等待该顾客到达；然后服务当前顾客，更新当前时间和总服务时间。最后，函数返回总服务时间除以顾客数的平均时间。