📅  最后修改于: 2023-12-03 15:28:39.616000             🧑  作者: Mango
这里是GATE CS Mock 2018的第二个问题,我们将介绍这个问题的背景,要求和一些解决方案。该问题可在数学,编程和逻辑方面得到解决。
该问题涉及计算机科学中常见的问题:由给定的一组任务和一组处理器,将任务分配给处理器,并且使完成所有任务所需的时间最大化。
给定n个任务,每个任务需要处理时间为Ti(i = 1, 2,...,n),给定m台处理器。您需要将这些n个任务分配给这m台处理器。一个任务只能被分配给一个处理器,而每个处理器只能同时处理一个任务。如果将任务分配给处理器i,则处理器i的处理时间为分配给它的所有任务的总处理时间的最大值。您的任务是将任务分配给处理器,并确定用于第一个处理器的最小最大处理时间的值。
可以通过以下步骤解决此问题:
以下是一个Python代码示例:
def get_min_max_processing_time(tasks, processors):
# Sort tasks by processing time
tasks.sort(reverse=True)
# Initialize first processor's processing time
max_processing_time = 0
# Assign tasks to processors
for task in tasks:
min_processing_time = min(processors)
processors.remove(min_processing_time)
new_processing_time = min_processing_time + task
processors.append(new_processing_time)
max_processing_time = max(max_processing_time, new_processing_time)
return max_processing_time
该函数接受两个参数:一个任务列表和一个处理器列表。首先,任务被排序,以便可以按顺序分配它们。然后,处理器列表中的处理器被遍历,并将每个任务分配给具有最小处理时间的处理器。随着任务的分配,处理时间逐渐增加。最后,该函数返回第一个处理器的最大处理时间。
可以使用以下代码调用该函数:
tasks = [4, 5, 10, 6, 8]
processors = [0, 0]
min_max_processing_time = get_min_max_processing_time(tasks, processors)
print(min_max_processing_time) # Output: 19
在此示例中,我们有5个任务和2个处理器。该函数返回第一个处理器的最小最大处理时间为19。
本文介绍了问题2 GATE CS Mock 2018的背景,要求和解决方案。我们还提供了用Python编写的解决方案示例。该问题是一个经典的任务分配问题,可以在计算机科学中广泛应用。