软件设计师之多机调度与模板方法模式深度解析

软件设计师之多机调度与模板方法模式深度解析

大家好！在软件设计的学习道路上，我们会遇到各种各样的问题和技术。今天咱们就深入学习多机调度问题的求解方法，以及面向对象设计中模板方法模式的应用，希望通过这次学习，我们都能有所收获，共同进步。

一、多机调度问题

（一）问题描述与难点

多机调度问题，简单来说，就是有(n)个独立的作业，要由(m)台相同的机器来加工处理。每个作业都有各自所需的处理时间，而且作业一旦在某台机器上开始加工，就不能中途停止或拆分。我们的目标是找到一种调度方案，让这(n)个作业能在最短的时间内全部完成加工。这个问题可不容易，它属于NP难问题，到现在还没有能完美解决它的高效算法。

（二）贪心算法求解思路

虽然没有最优解算法，但我们可以用贪心算法来得到一个相对较好的近似解。贪心策略就是“最长处理时间优先”。当机器数量(m)大于等于作业数量(n)时，分配作业就比较简单，直接把每个作业分配到一台机器上，让它们在各自的时间区间内完成就行。但如果(m\lt n)，就得先把(n)个作业按照所需处理时间从大到小进行排序，然后按照这个顺序，依次把作业分配给空闲的机器。比如说，有7个作业，处理时间分别是(2)、(14)、(4)、(16)、(6)、(5)、(3)，由3台机器加工。先把作业按处理时间排序为(16)、(14)、(6)、(5)、(4)、(3)、(2)，然后开始分配。第一个作业（处理时间(16)）分配到一台机器，第二个作业（处理时间(14)）分配到另一台机器，后续作业依次分配到最先空闲的机器上，这样就能得到一个相对合理的调度方案。

作业编号	处理时间	分配机器	开始时间	结束时间
4	16	机器1	0	16
2	14	机器2	0	14
5	6	机器3	0	6
6	5	机器3	6	11
3	4	机器3	11	15
7	3	机器2	14	17
1	2	机器3	15	17

（三）代码实现（Java）

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;

class Task {
   
    int id;
    int time;

    public Task(int id, int time) {
   
        this.id = id;
        this.time = time;
    }
}

public class MultiMachineScheduling {
   
    public static int[] scheduleTasks(Task[] tasks, int machineCount) {
   
        int taskCount = tasks.length;
        int[] finishTimes = new int[machineCount];
        int[] taskAssignments = new int[machineCount];

        // 按处理时间从大到小排序
        Arrays