package com.heu.wsq.leetcode;
import java.util.*;
/**
* 621. 任务调度器
* @author wsq
* @date 2020/12/5
* 给你一个用字符数组 tasks 表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中每个字母表示一种不同种类的任务。任务可以以任意顺序执行,并且每个任务都可以在 1 个单位时间内执行完。在任何一个单位时间,CPU 可以完成一个任务,或者处于待命状态。
*
* 然而,两个 相同种类 的任务之间必须有长度为整数 n 的冷却时间,因此至少有连续 n 个单位时间内 CPU 在执行不同的任务,或者在待命状态。
*
* 你需要计算完成所有任务所需要的 最短时间 。
*
*
*
* 示例 1:
*
* 输入:tasks = ["A","A","A","B","B","B"], n = 2
* 输出:8
* 解释:A -> B -> (待命) -> A -> B -> (待命) -> A -> B
* 在本示例中,两个相同类型任务之间必须间隔长度为 n = 2 的冷却时间,而执行一个任务只需要一个单位时间,所以中间出现了(待命)状态。
*
* 链接:https://leetcode-cn.com/problems/task-scheduler
*/
public class TaskScheduler {
/**
* 采用时间模拟的方法,在对应时刻选取当前 "能够执行的" 并且 "剩余数量最大的"
* @param tasks
* @param n
* @return
*/
public int leastInterval(char[] tasks, int n) {
// 统计每个任务的个数
Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
for (char task : tasks) {
map.put(task, map.getOrDefault(task, 0) + 1);
}
// 使用两个列表存储任务的最早可执行时间与任务的剩余个数
// 任务种类数
int m = map.size();
List<Integer> nextValid = new ArrayList<>();
List<Integer> ret = new ArrayList<>();
Set<Map.Entry<Character, Integer>> entries = map.entrySet();
for (Map.Entry<Character, Integer> entry : entries) {
nextValid.add(1);
ret.add(entry.getValue());
}
// 时间模拟
int time = 0;
for (int i = 0; i < tasks.length; i++) {
++time;
// 这一步是为了优化算法,为了避免n过大,但是time还逐个搜索的麻烦
int minNextValid = Integer.MAX_VALUE;
for (int j = 0; j < m; j++) {
if(ret.get(j) != 0){
minNextValid = Math.min(minNextValid, nextValid.get(j));
}
}
time = Math.max(minNextValid, time);
int best = -1;
for (int j = 0; j < m; j++) {
if(ret.get(j) != 0 && nextValid.get(j) <= time){
// 每次选取剩余数量最佳的任务
if(best == -1 || ret.get(j) > ret.get(best)){
best = j;
}
}
}
nextValid.set(best, time + n + 1);
ret.set(best, ret.get(best) - 1);
}
return time;
}
}
621. 任务调度器(时间模拟)
最新推荐文章于 2021-09-09 22:44:01 发布
本文介绍了一种解决任务调度问题的算法实现,该问题要求在考虑任务间冷却时间的情况下,计算完成所有任务所需的最短时间。通过使用时间模拟方法,文章详细展示了如何选择当前可执行且剩余数量最大的任务进行调度。
280

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



