贪心算法中的调度

贪心算法是一种基于贪心思想的算法，每一步都采取当前状态下最优的选择，从而带来整体的最优解。贪心算法在很多场景中都能够得到有效的应用，调度问题也常常使用贪心算法来解决。

调度问题

调度问题是指将任务分配给处理器，以最佳的方式完成任务的问题。在很多实际场景中都有调度问题的存在，如计算机任务调度、生产任务调度等等。

以机器调度为例，设有n个任务，每个任务需要使用一台机器，每台机器一次只能完成一个任务，每个任务有一个开始时间和结束时间。问如何安排每个任务的开始时间，能使完成所有任务所用时间最短。

贪心算法解决调度问题

贪心算法解决调度问题的基本思路是：将任务按照结束时间从小到大排序，按照顺序进行处理，若当前任务的机器空闲，则将当前任务分配给该机器；否则，考虑下一个任务。在处理完所有任务后即可得到最优解。

具体来说，我们可以先将所有任务按照结束时间从小到大排序，设当前时间为t，从头开始扫描，遇到一个任务就检查其开始时间是否大于t，若是，则当前机器空闲，可以将此任务分配给机器；否则，继续考虑下一个任务。最终，得到的就是最短完成时间。

下面是Python代码实现：

def schedule(n, jobs):
    jobs = sorted(jobs, key=lambda x: x[1])  # 按结束时间从小到大排序
    t, cnt = 0, 0  # 当前时间t，已完成任务个数cnt
    for i in range(n):
        if jobs[i][0] >= t:  # 当前任务开始时间大于等于当前时间
            t = jobs[i][1]  # 将任务分配给机器，更新当前时间
            cnt += 1
    return cnt

其中，jobs是任务列表，每个任务用一个长度为2的元组表示，第1个元素为开始时间，第2个元素为结束时间。函数返回值即为最短完成时间所需的机器个数。

总结

贪心算法是一种常用的算法，能够有效地解决调度问题。该算法的基本思路是每一步都采取当前状态下最优的选择，从而得到整体最优解。在实际应用中，我们可以通过编写代码来实现相关问题的解决，如上述所示。