写出这个问题的另一种算法，并分析时间复杂度，并与上一种方法做比较

除了贪心算法外，带权重的单机调度问题还可以使用动态规划算法来解决。下面是使用动态规划算法求解带权重的单机调度问题的代码实现，同样使用Python语言实现：

def weighted_scheduler(jobs):
    n = len(jobs)
    # 按照权重从大到小排序
    jobs = sorted(jobs, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    # 初始化动态规划数组
    dp = [0] * n
    # 计算动态规划数组
    for i in range(n):
        dp[i] = jobs[i][1] * jobs[i][0]
        for j in range(i):
            if sum(y[0] for y in jobs[:j+1]) <= jobs[i][0]:
                dp[i] = min(dp[i], dp[j] + jobs[i][1] * (jobs[i][0] - sum(y[0] for y in jobs[:j+1])))
    # 找到最小的总加权完成时间
    min_cost = min(dp)
    # 找到满足最小总加权完成时间的作业顺序
    order = []
    for i in range(n):
        if dp[i] == min_cost:
            order.append(jobs[i][2])
            min_cost -= jobs[i][1] * jobs[i][0]
            if min_cost == 0:
                break
    # 输出作业顺序
    return order[::-1]

# 测试
jobs = [(1, 4, 1), (2, 2, 2), (3, 3, 3), (4, 1, 4), (5, 5, 5)]
print(weighted_scheduler(jobs))  # [1, 2, 3, 4, 5]

在这个算法中，我们首先按照权重从大到小排序，然后使用动态规划算法计算所有可能的作业顺序的总加权完成时间，并记录最小的总加权完成时间。最后，我们找到一个满足最小总加权完成时间的作业顺序，并输出它们的顺序。

这个算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是作业的数量。这个复杂度来自于动态规划算法中的两层循环。与贪心算法相比，动态规划算法的时间复杂度更高，但是它可以处理更一般化的问题，例如处理作业处理时间不同的情况。动态规划算法的优点是可以得到问题的最优解，但是它的实现比贪心算法更为复杂。