1p1sumu — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Псевдокод)
Строка 7: Строка 7:
  
 
==Алгоритм==
 
==Алгоритм==
Чтобы получить оптимальное расписание, будем строить максимальное множество <tex>S</tex> тех работ, которые успеют выполниться. Само расписание тогда будет состоять из всех работ из <tex>S</tex>, упорядоченных по неубыванию дедлайнов.
+
Чтобы получить оптимальное расписание, будем строить максимальное множество <tex>S</tex> тех работ, которые успеют выполниться. Само расписание тогда будет состоять из всех работ из <tex>S</tex>, упорядоченных по неубыванию дедлайнов. Во время сортировки стоит учитывать, что дедлайны могут значительно превосходить количество задач. В таком случае необходимо предварительно пересчитать дедлайны по формуле <tex>d_i = \min\{d_i, n\}</tex> (в оптимальном расписании мы не выполняем работы позже времени <tex>time=n</tex>). Для упорядочивания дедлайнов будем использовать карманную сортировку(bucket sort).
Будем добавлять в <tex>S</tex> работы в порядке неубывания значений <tex>d_j</tex>, если успеваем их выполнить.  
 
  
==Псевдокод==
+
===Псевдокод===
 
  schedule(d: '''int[n]'''): '''int[]'''
 
  schedule(d: '''int[n]'''): '''int[]'''
 
   '''int[]''' S = []
 
   '''int[]''' S = []
Строка 16: Строка 15:
 
   '''for''' i = 1 '''to''' n '''do'''
 
   '''for''' i = 1 '''to''' n '''do'''
 
     d[i] = min(d[i], n)
 
     d[i] = min(d[i], n)
   Сортиуем d подсчетом
+
   Сортиуем d
 
   '''for''' i = 1 '''to''' n '''do'''
 
   '''for''' i = 1 '''to''' n '''do'''
 
     '''if''' time < d[i]
 
     '''if''' time < d[i]
Строка 22: Строка 21:
 
       time <code>+=</code> 1
 
       time <code>+=</code> 1
 
  '''return''' S
 
  '''return''' S
 +
 +
Во избежание лишнего копирования массивов, мы можем делать проход по массиву блоков(bucket'ов) и для каждого блока проходить по спискам работ внутри него. Начальное значение <tex> time = 0</tex>. После рассмотрения очередной работы мы будем добавлять ее в расписание и  увеличивать <tex> time</tex> на 1. Тогда, если значение <tex> time</tex> становится равным номеру блока, то мы переходим к следующему блоку, а нерассмотренные задачи помечаем как просроченные и выполняем в конце.
  
 
==Время работы==  
 
==Время работы==  
Cортировку работ по неубыванию дедлайнов осуществляем с помощью сортировки подсчетом за <tex>O(n)</tex>, а значит и весь алгоритм будет работать за <tex>O(n)</tex>.
+
Cортировку работ по неубыванию дедлайнов осуществляем с помощью карманной сортировки за <tex>O(n)</tex>, а значит и весь алгоритм будет работать за <tex>O(n)</tex>.  
Во время сортировки стоит учитывать, что дедлайны могут значительно превосходить количество задач. В таком случае необходимо предварительно пересчитать дедлайны по формуле <tex>d_i = \min\{d_i, n\}</tex> (в оптимальном расписании мы не выполняем работы позже времени <tex>time=n</tex>).
 
  
 
==Корректность и оптимальность==
 
==Корректность и оптимальность==
В результате выполнения данного алгоритма будет получено корректное расписание, в котором каждая работа встречается не более одного раза. Оптимальность полученного расписания доказывается аналогично [[1sumwu|<tex>1 \mid  \mid \sum w_{i}U_{i}</tex>]].
+
В результате выполнения данного алгоритма будет получено корректное расписание, в котором каждая работа встречается не более одного раза. Вначале расписания будут стоять все работы, которые мы успеваем выполнить до дедлайна. Остальные работы дописываются в конец в произвольном порядке.
 +
 
 +
Оптимальность полученного расписания доказывается аналогично [[1sumwu|<tex>1 \mid  \mid \sum w_{i}U_{i}</tex>]].
  
 
== См. также ==
 
== См. также ==

Версия 22:14, 8 июня 2016

[math]1 \mid p_i=1\mid \sum U_i[/math]


Задача:
Дан один станок и [math]n[/math] работ, для которых заданы их дедлайны [math]d_i[/math], а все времена выполнения на этом станке [math]p_i = 1[/math]. Нужно успеть выполнить как можно больше работ.


Алгоритм

Чтобы получить оптимальное расписание, будем строить максимальное множество [math]S[/math] тех работ, которые успеют выполниться. Само расписание тогда будет состоять из всех работ из [math]S[/math], упорядоченных по неубыванию дедлайнов. Во время сортировки стоит учитывать, что дедлайны могут значительно превосходить количество задач. В таком случае необходимо предварительно пересчитать дедлайны по формуле [math]d_i = \min\{d_i, n\}[/math] (в оптимальном расписании мы не выполняем работы позже времени [math]time=n[/math]). Для упорядочивания дедлайнов будем использовать карманную сортировку(bucket sort).

Псевдокод

schedule(d: int[n]): int[]
  int[] S = []
  int time = 0
  for i = 1 to n do
    d[i] = min(d[i], n)
  Сортиуем d
  for i = 1 to n do
    if time < d[i]
      S = S [math]\cup[/math] {i}
      time += 1
return S

Во избежание лишнего копирования массивов, мы можем делать проход по массиву блоков(bucket'ов) и для каждого блока проходить по спискам работ внутри него. Начальное значение [math] time = 0[/math]. После рассмотрения очередной работы мы будем добавлять ее в расписание и увеличивать [math] time[/math] на 1. Тогда, если значение [math] time[/math] становится равным номеру блока, то мы переходим к следующему блоку, а нерассмотренные задачи помечаем как просроченные и выполняем в конце.

Время работы

Cортировку работ по неубыванию дедлайнов осуществляем с помощью карманной сортировки за [math]O(n)[/math], а значит и весь алгоритм будет работать за [math]O(n)[/math].

Корректность и оптимальность

В результате выполнения данного алгоритма будет получено корректное расписание, в котором каждая работа встречается не более одного раза. Вначале расписания будут стоять все работы, которые мы успеваем выполнить до дедлайна. Остальные работы дописываются в конец в произвольном порядке.

Оптимальность полученного расписания доказывается аналогично [math]1 \mid \mid \sum w_{i}U_{i}[/math].

См. также

Источники информации

  • Peter Brucker. «Scheduling Algorithms» — «Springer», 2006 г. — 86 стр. — ISBN 978-3-540-69515-8