1p1sumu — различия между версиями
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
|||
| (не показано 11 промежуточных версий 4 участников) | |||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
==Алгоритм== | ==Алгоритм== | ||
| − | |||
| − | |||
| − | + | ===Описание алгоритма=== | |
| − | + | 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 выполняем все работы до времени <tex>time=n</tex>). Для упорядочивания дедлайнов будем использовать [[Карманная сортировка|карманную сортировку]]. | |
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | 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>]]. | + | ===Псевдокод=== |
| + | '''function''' schedule(d: '''int[n]'''): '''list<int>''' | ||
| + | '''list<int>''' S = <tex>\varnothing</tex> | ||
| + | '''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 <tex>\cup</tex> {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 <tex> time = 0</tex>. После рассмотрения очередной работы мы будем добавлять ее в расписание и увеличивать <tex> time</tex> на <tex>1</tex>. 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. Работы с <tex>d_i = 0</tex> заранее отметим как просроченные. | ||
| + | |||
| + | ===Время работы=== | ||
| + | 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>. | ||
| + | |||
| + | ===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 [[1sumwu|<tex>1 \mid \mid \sum w_{i}U_{i}</tex>]]. | ||
== См. также == | == См. также == | ||
Текущая версия на 19:15, 4 сентября 2022
| Задача: |
| Дан один станок и работ, для которых заданы их дедлайны , а все времена выполнения на этом станке . Нужно успеть выполнить как можно больше работ. |
Содержание
Алгоритм
Описание алгоритма
Чтобы получить оптимальное расписание, будем строить максимальное множество тех работ, которые успеют выполниться. Само расписание тогда будет состоять из всех работ из , 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 (в оптимальном расписании мы выполняем все работы до времени ). Для упорядочивания дедлайнов будем использовать карманную сортировку.
Псевдокод
function schedule(d: int[n]): list<int> list<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 {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 . После рассмотрения очередной работы мы будем добавлять ее в расписание и увеличивать на . Тогда, если значение становится равным номеру блока, то мы переходим к следующему блоку, а нерассмотренные задачи помечаем как просроченные и выполняем в конце. Работы с заранее отметим как просроченные.
Время работы
Cортировку работ по неубыванию дедлайнов осуществляем с помощью карманной сортировки за , а значит и весь алгоритм будет работать за .
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 .
См. также
Источники информации
- Peter Brucker. «Scheduling Algorithms» — «Springer», 2006 г. — 86 стр. — ISBN 978-3-540-69515-8