贪心算法解决多机调度问题

"该资源主要涉及贪心算法的应用，通过一个具体的多机调度问题来阐述其原理和实现。实验内容包括对贪心算法的理解和应用，以及如何解决汽车加油和最小生成树问题，但具体内容未提及汽车加油和最小生成树的算法细节。" 贪心算法是一种解决问题的策略，它在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的。在多机调度问题中，贪心算法通常用于高效地分配任务以达到最短的总处理时间。 实验中的多机调度问题要求在给定的n个作业和m台机器中，寻找一种调度方案使得所有作业能在尽可能短的时间内被处理完成。每个作业可以任意分配到任何机器，但一旦开始就不能中断。作业不能被分割。为了解决这个问题，我们可以采用以下步骤： 1. 首先，将作业按照所需处理时间从大到小排序。这样可以确保处理时间较长的作业优先被分配。 2. 如果作业数量少于或等于机器数量，可以直接将作业均匀分配给每台机器，因为这样可以确保每台机器的工作量相同，从而达到平衡。 3. 当作业数量多于机器数量时，首先每台机器分配一个作业。接着，每次选择当前未分配作业中处理时间最短的一个，分配给处理时间最少的机器。这种方法确保了每次选择都是局部最优的，即在当前状态下选择最短的处理时间，期望达到全局最优。 在提供的C语言代码中，`selectmin()` 函数用于找到当前机器处理时间的最小值，`fun()` 函数则实现了上述的贪心策略，不断为处理时间最少的机器分配作业。`main()`函数读取机器数量并进行作业排序，然后根据机器数执行不同的调度策略，输出预计的总处理时间。 需要注意的是，贪心算法并不总是能找出全局最优解，但在某些特定问题中，如本例的多机调度，贪心策略能够得到满意的结果。对于其他问题，如汽车加油和最小生成树，可能需要使用不同的算法，如动态规划或 Prim's 算法。由于资料中并未提供这些问题的具体实现，我们无法深入讨论其细节。