ACM竞赛：优化作业调度策略与通用搜索算法详解

批处理作业调度是ACM国际大学生程序设计竞赛中的一个重要概念，它涉及到对多个作业进行有效安排以优化整体处理时间。在这个问题中，给定的是一组n个作业J1, J2, ..., Jn，每个作业有两部分任务需要在两台机器（通常称为机器1和机器2）上完成，且作业执行顺序有特定要求：必须先通过机器1，再经过机器2。每个作业的处理时间tji（i=1,2,...,n, j=1,2）是决定调度策略的关键因素。 在竞赛中，目标是设计一个最优作业调度方案，使得所有作业在机器2上完成处理的时间和（即F21+F22+...+F2n）最小。这需要考虑如何平衡各个作业在两台机器上的分配，以及如何通过算法找到最短的处理时间路径。这是一个典型的组合优化问题，可以运用到搜索算法来解决。 通用搜索算法如回溯法（Backtracking）在此类问题中有广泛应用，比如通过递归地尝试不同的作业分配和执行路径，直到找到满足所有条件的最优解。例如，回溯算法定义了一个名为Backtracking的类，其中包含一个深度优先搜索方法（depthfirst()），用于遍历可能的作业执行序列，同时记录当前作业在各阶段的状态。 在这个示例中，还提到了一个名为Queens1的类，它实现了Mono接口，这是一个与N皇后问题相关的部分。N皇后问题是一个经典的回溯问题，涉及在一个n×n的棋盘上放置n个皇后，要求任何两个皇后都不能在同一行、同一列或对角线上。这里使用了布尔数组来表示列、第一和第二对角线上的限制，以便于在搜索过程中判断某个位置是否可行。 参赛者在解决批处理作业调度问题时，不仅要掌握回溯等通用搜索算法的原理和实现，还要针对特定场景定制搜索策略，比如使用启发式函数或剪枝技巧来减少搜索空间。同时，理解并应用这些算法到实际的计算机程序中，才能在比赛中获得理想的成绩。这类竞赛题目不仅考察编程技能，还考验选手对算法理论的理解和实际问题求解的能力。