数据结构与算法之算法 贪心算法案例 贪心在调度问题

数据结构与算法阿木 发布于 8 天前 3 次阅读


摘要:

贪心算法是一种在每一步选择中都采取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算法策略。本文将围绕贪心算法在调度问题中的应用,通过具体案例进行分析,并给出相应的代码实现。

一、

调度问题在计算机科学、运筹学等领域有着广泛的应用,如作业调度、任务调度等。贪心算法作为一种简单有效的算法策略,在解决调度问题时表现出良好的性能。本文将探讨贪心算法在调度问题中的应用,并通过具体案例进行分析。

二、贪心算法概述

1. 贪心算法的定义

贪心算法是一种在每一步选择中都采取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算法策略。

2. 贪心算法的特点

(1)局部最优解:贪心算法在每一步都选择局部最优解,但并不保证全局最优解。

(2)简单高效:贪心算法通常具有较好的时间复杂度,易于实现。

(3)易于理解:贪心算法的思路清晰,易于理解。

三、贪心算法在调度问题中的应用

1. 作业调度问题

作业调度问题是指将多个作业分配到多个处理器上,使得作业完成时间最短。以下是一个基于贪心算法的作业调度问题解决方案:

(1)输入:作业集合J={j1, j2, ..., jm},处理器集合P={p1, p2, ..., pn},作业j的执行时间ej。

(2)输出:作业调度方案。

(3)算法步骤:

a. 初始化处理器集合P为空。

b. 对作业集合J进行排序,按照作业执行时间ej从小到大排序。

c. 遍历作业集合J,将作业分配到处理器集合P中,使得处理器集合P中的作业执行时间之和最小。

d. 输出作业调度方案。

2. 任务调度问题

任务调度问题是指将多个任务分配到多个处理器上,使得任务完成时间最短。以下是一个基于贪心算法的任务调度问题解决方案:

(1)输入:任务集合T={t1, t2, ..., tm},处理器集合P={p1, p2, ..., pn},任务t的执行时间et。

(2)输出:任务调度方案。

(3)算法步骤:

a. 初始化处理器集合P为空。

b. 对任务集合T进行排序,按照任务执行时间et从小到大排序。

c. 遍历任务集合T,将任务分配到处理器集合P中,使得处理器集合P中的任务执行时间之和最小。

d. 输出任务调度方案。

四、代码实现

以下是一个基于贪心算法的作业调度问题的Python代码实现:

python

def job_scheduling(jobs, processors):


对作业进行排序


jobs.sort(key=lambda x: x[1])

初始化处理器集合


processor = []

遍历作业,分配到处理器


for job in jobs:


找到执行时间最短的处理器


min_processor = min(processor, key=lambda x: x[1])


将作业分配到处理器


min_processor[1] += job[1]


将处理器添加到处理器集合


processor.append(min_processor)

输出作业调度方案


return processor

测试数据


jobs = [(1, 2), (3, 6), (4, 5), (2, 4)]


processors = []

调用函数


scheduling = job_scheduling(jobs, processors)

打印结果


print("作业调度方案:")


for processor in scheduling:


print("处理器{}:作业执行时间总和为{}".format(scheduling.index(processor), processor[1]))


五、总结

本文介绍了贪心算法在调度问题中的应用,并通过具体案例进行了分析。通过代码实现,展示了贪心算法在解决作业调度问题时的有效性。在实际应用中,可以根据具体问题调整贪心算法的参数,以达到更好的效果。