计算机算法分析与设计（13）---贪心算法(多机调度问题)

文章目录

• 一、问题概述
• • [1.1 思路分析](#1.1 思路分析)
  • [1.2 实例分析](#1.2 实例分析)
• 二、代码编写

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一、问题概述

1.1 思路分析

1. 设有 n n n 个独立的作业 1 , 2 , ... , n {1, 2, ..., n} 1,2,...,n，由 m m m 台相同的机器 M 1 , M 2 , ... , M m {M_1, M_2, ..., M_m} M1,M2,...,Mm 进行加工处理，作业 i i i 所需的处理时间为 t i ( 1 ≤ i ≤ n ) t_i(1≤i≤n) ti(1≤i≤n)，每个作业均可在任何一台机器上加工处理，但不可间断、拆分。多机调度问题要求给出一种作业调度方案，使所给的 n n n 个作业在尽可能短的时间内由 m m m 台机器加工处理完成。

2. 解决思路：（1）如果 n < m n<m n<m，这种情况很简单，将 n n n 个作业分配给 m m m 个机器中的 n n n 个就可以了。（2）如果 n > m n>m n>m，则用贪心算法求解。

3. 贪心算法求解多机调度问题的贪心策略是最长处理时间的作业优先，即把处理时间最长的作业分配给最先空闲的机器，这样可以保证处理时间长的作业优先处理，从而在整体上获得尽可能短的处理时间。

1.2 实例分析

设 7 7 7 个独立作业 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} 1,2,3,4,5,6,7 由 3 3 3 台机器 M 1 , M 2 , M 3 {M1, M2, M3} M1,M2,M3 加工处理，各作业所需的处理时间分别为 2 , 14 , 4 , 16 , 6 , 5 , 3 {2, 14, 4, 16, 6, 5, 3} 2,14,4,16,6,5,3。贪心算法产生的作业调度如下图所示。所需要的加工时间为17。

二、代码编写

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

bool compare(int a,int b)
{
	return a>b;

}
 
int main(){
	int n,m; //作业个数为n, 机器个数为m
	
	cout<<"请输入作业和机器的个数："<<endl; 
	cin>>n>>m;
	
	vector<int> time(n);
	//vector<vector<int> > machine(m); //理解成m×1二维数组 
	vector<int> sumTime(m,0); //0表示初始化值为0 
	
	cout<<"请输入每个作业的处理时间："<<endl; 
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		cin>>time[i];
	}
	sort(time.begin(),time.end(),compare); //对time进行排序，从大到小。
	
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		int select=0;
		for(int j=0;j<m;j++)
		{
			if(sumTime[j]<sumTime[select])
			{
				select=j;
			}
		}
		
		//machine[select].push_back(time[i]);
		sumTime[select]=sumTime[select]+time[i];	
	}
	
	int maxTime=sumTime[0];
	for(int j=0;j<m;j++)
	{
		if(sumTime[j]>maxTime)
		{
			maxTime=sumTime[j];
		}
	}
	for(int j=0;j<m;j++)
	{
		cout<<"第"<<j+1<<"台机器所需处理总时间为: "<<sumTime[j]<<endl; 
	}
	
	cout<<"处理所有作业时间共需: "<<maxTime;
	return 0;
}