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假设有n(n<=20)个任务由k(k<=20)个可并行工作的机器完成。完成任务i需要的时间为ti。 试设计一个算法,对任意给定的整数n和k,以及完成任务i 需要的时间为ti ,i=1~n。计算完成这n个任务的最佳调度,使得完成全部任务的时间最早。 输入格式: 输入数据的第一行有2 个正整数n和k。第2 行的n个正整数是完成n个任务需要的时间。 输出格式: 将计算出的完成全部任务的最早时间输出到屏幕。 输入样例: 在这里给出一组输入。例如: 7 3 2 14 4 16 6 5 3 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如: 17请用c++语言编写代码完成上述问题

时间: 2023-06-17 21:04:56 浏览: 211
这个问题可以用贪心算法来解决。我们首先将每个任务按照所需的时间从大到小排序,然后依次将任务分配给可用的机器中完成时间最早的那台机器。 具体来说,我们可以使用一个数组记录每台机器完成任务的时间,初始值都为0。然后,对于每个任务,我们找到完成时间最早的机器,将任务分配给它,并更新该机器的完成时间。最后,完成所有任务的最早时间即为所有机器完成时间中的最大值。 下面是代码实现:
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假设有n(n<=20)个任务由k(k<=20)个可并行工作的机器完成。完成任务i需要的时间为t

假设有n个任务需要由k台可并行工作的机器来完成。每个任务完成所需的时间分别为t1, t2,…, tn。我们需要找到一个最优的分配方案,使得所有任务能够在最短的时间内完成。 首先,我们可以将任务分配给不同的机器,以减少总体完成时间。可以考虑使用贪心算法来解决这个问题。具体的分配方法可以是将任务按照所需的时间从长到短排序,然后依次分配给空闲的机器。 其次,我们还可以考虑使用动态规划来解决这个问题。具体的方法可以是用一个二维数组dp[i][j]来表示前i个任务分配给j台机器所需要的最短时间。然后使用状态转移方程来更新dp数组,最终找到最优的分配方案。 除此之外,我们还可以考虑使用回溯算法来解决这个问题。具体的方法可以是遍历所有可能的分配方案,然后找到最短的完成时间。 总的来说,解决这个问题的方法有很多种,可以根据具体的情况选择合适的算法来解决。而算法的选择也取决于任务数量n和机器数量k的大小,以及每个任务完成所需的时间t。希望能够找到一个最优的分配方案,使得所有任务能够在最短的时间内完成。

假设有n(n<=20)个任务由k(k<=20)个可并行工作的机器完成。完成任务i需要的时间为ti。 试设计一个算法,对任意给定的整数n和k,以及完成任务i 需要的时间为ti ,i=1~n。计算完成这n个任务的最佳调度,使得完成全部任务的时间最早。

这是一个经典的作业调度问题,可以使用贪心算法来解决。 具体步骤如下: 1. 将任务按照完成时间从小到大排序。 2. 初始化k个机器的完成时间为0。 3. 对于每个任务,将其分配给完成时间最早的机器,并更新该机器的完成时间。 4. 重复步骤3,直到所有任务都被分配完毕。 5. 最终完成全部任务的时间即为k个机器中完成时间最大的值。 这个算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n为任务的数量。
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QQ自动发送/回复系统源代码开放

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