最优服务次序问题

本文介绍了一种通过排序顾客服务时间来最小化平均等待时间的算法。该算法首先读取顾客数量及各自所需的服务时间,然后对服务时间进行排序,通过累加计算得出最小平均等待时间。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题描述:设有n个顾客同时等待一项服务。顾客i需要的服务时间为tj,1<=i<=n.应如何安排n个顾客的服务次序才能使平均等待时间达到最小?平均等待时间是n个顾客等待服务时间的总和除以n

输入:第一行是整数n,表示有n个顾客,接下来一行中,有n个正整数,表示n个顾客需要的服务时间

输出:计算出最小的平均等待时间

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

int main()
{
    int n;
    int a[10005];
    while(cin>>n)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
        cin>>a[i];
        sort(a+1,a+1+n);
        int sum=0;
        int tmp=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            sum+=tmp;
            sum+=a[i];
            tmp+=a[i];
        }
        double ans=0;
        ans=(double)sum*1.0/n;
        printf("%.2lf\n",ans);

    }
    return 0;
}
/*
input
10
56 12 1 99 1000 234 33 55 99 812
output
532.00
*/
#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

int main()
{
    int n;
    int a[10005];
    while(cin>>n)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
        cin>>a[i];
        sort(a+1,a+1+n);
        int sum=0;
        int tmp=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            sum+=tmp;
            sum+=a[i];
            tmp+=a[i];
        }
        double ans=0;
        ans=(double)sum*1.0/n;
        printf("%.2lf\n",ans);

    }
    return 0;
}
/*
input
10
56 12 1 99 1000 234 33 55 99 812
output
532.00
*/


### Java 中实现最优服务次序问题 对于最优服务次序问题,在Java中可以采用多种算法来求解,其中贪心算法是一个常见且有效的选择。该类问题通常涉及一组任务以及若干台服务器或处理器,目标是在最短时间内完成所有任务的处理。 #### 贪心算法简介 贪心算法通过一系列局部最优的选择逐步构建全局最优解。在作业调度方面,这意味着每次都挑选当前条件下能够最快被处理的任务分配给空闲资源[^4]。 #### 算法设计思路 为了达到最佳的服务次序安排效果,可以从以下几个角度考虑: - **优先级设定**:基于任务所需时间长短或其他因素赋予不同权重; - **负载均衡**:确保各台机器的工作量相对平均分布; - **即时更新状态**:每当有新任务加入队列或是某项工作完成后立即调整计划表。 下面展示了一个简单的Java程序框架用于模拟上述过程: ```java import java.util.*; public class OptimalServiceOrder { public static void main(String[] args) { int numJobs = 5; // 总共要执行的任务数量 List<Integer> jobTimes = Arrays.asList(3, 2, 7, 10, 5); // 各个任务所需的处理时间 System.out.println("原始任务列表:" + jobTimes); scheduleJobs(jobTimes); System.out.println("最终排序后的任务列表:" + jobTimes); } private static void scheduleJobs(List<Integer> jobs){ Collections.sort(jobs,Collections.reverseOrder()); // 对任务按照耗时降序排列 PriorityQueue<Machine> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(Machine::getLoad)); for (int i=0;i<jobs.size();i++){ Machine machine; if(i<pq.size()){ machine=pq.poll(); }else{ machine=new Machine(); } machine.addJobTime(jobs.get(i)); // 将最长的任务先分发出去 pq.offer(machine); } while (!pq.isEmpty()) { System.out.printf("机器 %d 的总负荷为:%d\n", Math.abs(pq.peek().hashCode()), pq.poll().getLoad()); } } } class Machine { private int load; public Machine() {} public void addJobTime(int time) { this.load += time;} public int getLoad(){return this.load;} } ``` 此代码片段实现了基本的功能需求,即根据每项工作的预计消耗时间和现有设备情况动态规划出合理的排队序列。这里采用了`PriorityQueue`作为辅助工具帮助追踪哪台计算机目前拥有最少待办事项以便于后续指派更多职责过去。
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