贪心算法实践：优化机器任务调度

在本篇上机报告中，学生李林华通过《算法设计与实现》课程的学习，探讨了贪心算法的应用。主要针对两个实际问题进行了解题实践： 1. 题目1：机器调度优化 题目要求安排n个独立作业（由用户自定义）到三台机器M1、M2和M2上处理，每个作业对应的时间分别为{2, 14, 4, 16, 6, 5, 3}。贪心法的核心思想是每次选择局部最优解，以期望达到全局最优。具体步骤是首先对任务时间进行排序，然后按照这个顺序将任务分配给当前剩余时间最少的机器。通过编写C++代码，使用`sort`函数对任务进行排序，`min`函数确定剩余机器中的最小时间，最后将任务依次添加到相应的机器上。 ```cpp #include<stdio.h> #define max10 // 对数组进行排序 void sort(int a[], int b) { // ... } // 返回剩余机器中时间最小的索引 int min(int a[3]) { // ... } int main() { int machine[3] = {0, 0, 0}; // 初始化机器时间 // ... for (i = m - 1; i > 0; i--) { n = min(machine); // 获取当前剩余时间最少的机器 machine[n] += work[i]; // 将任务添加到对应机器 } printf("各个机器处理任务后的剩余时间:\n"); // 输出机器时间 // ... } ``` 通过这种贪心策略，李林华实现了机器调度，使得机器处理总时间最短。 2. 题目2：未详细描述 报告中提到第二个题目但并未给出详细内容，可能是类似的机器调度问题或者另一个应用贪心算法的实际情境。由于具体内容未知，这里无法提供详细的解题步骤。 这份报告展示了如何将贪心法理论应用于实际编程问题中，通过代码实现优化机器调度，体现了贪心算法在解决这类问题时的有效性和简洁性。通过学习和实践，学生加深了对贪心算法的理解，并掌握了如何在实际编程中运用这一算法技巧。