}
else
{
b[countB][0]=s[i][0];
b[countB][1]=s[i][1];
countB++;
}
}
// 显示在机器A上处理用时少的任务
outputFile<<endl<<"以下任务在机器A上处理用时少:"<<endl;
for (j=0;j<2;j++)
{
if (j==0)
{
outputFile<<"在机器A上处理用时为:";
{ // a[i][] 和 a[j][] 交换
int t;
t=s[i][0];
s[i][0]=s[j][0];
s[j][0]=t;
t=s[i][1];
s[i][1]=s[j][1];
s[j][1]=t;
}
}
{ // t;
t=s[left][0];
s[left][0]=s[j][0];
for (int j=0;j<2;j++)
{
if (j==0)
{
outputFile<<"在机器A上处理用时为:";
}
else
{
outputFile<<"在机器B上处理用时为:";
}
for (int i=0;i<length;i++)
for (j=0;j<2;j++)
{
if (j==0)
{
outputFile<<"在机器A上处理用时为:";
}
else
{
outputFile<<"在机器B上处理用时为:";
}
for (int i=0;i<countB;i++)
{
outputFile<<b[i][j]<<" ";
}
outputFile<<endl;
// X=0--a[][] X=1---b[][]
void output(); // 输出显示
};
#endif
// IndependentTask.cpp
#include <iostream>
#include <iostream.h>
#include <fstream>
#include <fstream.h>
#ifndef INDEPENDENTTASK_H
#define INDEPENDENTTASK_H
class IndependentTask
{
public:
IndependentTask();
~IndependentTask();
void run(); // 运行接口
private:
int number; // 任务数量
独立任务最优调度问题
【问题描述：】
用2台处理机A和B处理n个作业。设第i个作业交给机器A处理时需要时间ai，若由机器B来处理，则需要时间bi。由于各作业的特点和机器的性能关系，很可能对于某些i，有ai≥bi，而对于某些j,j≠i，有aj <bj。既不能将一个作业分开由2台机器处理，也没有一台机器能同时处理2个作业。设计一个动态规划算法，使得这2台机器处理完这n个作业的时间最短(从任何一台机器开工到最后一台机器停工的总时间)。研究一个实例：(a1,a2,a3,a4,a5,a6)＝(2,5,7,10,5,2)；(b1,b2,b3,b4,b5,b6)＝(3,8,4,11,3,4)。
}
outputFile<<endl;
if (s!=NULL)
{
if (a!=NULL || b!=NULL)
{
return true;
}
return false;
}
return false;
}
void IndependentTask::sort(int **s,int i,int j,int X) // 对在机器A上用时较少的任务按 机器A处理时间降序排列
{
int Y=(X+1)%2;
if (s[i][Y]<s[i+1][Y])
{
int t; // 降序
t=s[i][Y];
s[i][Y]=s[i+1][Y];
s[i+1][Y]=t;
flag++;
}
}
}
if (flag==0)
{
break;
}
}
// 输出已经排序好的在机器 A 上用时较少的任务
outputFile<<endl<<"已经排序好的在机器 "<<(X==0 ? 'A' : 'B')<<" 上用时较少的任务:"<<endl;
#include "IndependentTask.h"
#define N 50 // 预定义50个任务数 根据实际问题大小来确定 不要太大
ifstream inputFile("input.txt",ios::in);
ofstream outputFile("output.txt",ios::out);
output();
}
}
bool IndependentTask::input()
{
inputFile>>number;
outputFile<<"总任务个数: "<<number<<endl;
for (int j=0;j<2;j++) // j==0 时 读取的是 在机器A上作业用时
{ // j==1 时 读取的是 在机器B上作业用时
3）、优先使 机器 A & B 分别处理数组 A & B中的任务。
4）、当A 或 B 先处理好自己的时，在 B 或 A 还有剩余的整数个任务时 再按照如下规则处理,首先把剩余的整数个任务按 (s[i][0]-s[i][1]) 的大小进行生序排列，时间复杂度为O（Nlog N）
a）、若是 A 先于B 处理完任务，则，则A 优先选做间隔时间大的任务，可以理解无，节省的时间多。
if (j==0)
{
outputFile<<"各个任务在机器A上处理用时为:";
}
else
{
outputFile<<"各个任务在机器B上处理用时为:";
}
for (int i=0;i<number;i++)
{
inputFile>>s[i][j];
outputFile<<s[i][j]<<" ";
}
outputFile<<endl;
{
if (X==0 || X==1)
{
if (s[--j][X]<pivot) // 从右边寻找第一个大于等于pivot的值
{
continue;
}
break;
}
else
{
if ((s[--j][0]-s[--j][1])>pivot) // 升序排列
{
continue;
}
break;
}
}
if (i<j)
【编程任务】：
对于给定的2台处理机A和B处理n个作业，找出一个最优调度方案，使2台机器处理完这n个作业的时间最短。
【数据输入】：
由文件input.txt提供输入数据。文件的第1行是1个正整数n, 表示要处理n个作业。接下来的2行中，每行有n个正整数，分别表示处理机A和B处理第i个作业需要的处理时间。
【结果输出】:
程序运行结束时，将计算出的最短处理时间输出到文件output.txt中。
【算法思路】：
对于算法来说，没有最好，只有更好，算法的结果不一定是最佳答案，但至少是最接近最佳答案的。在权衡算法时间复杂度和空间复杂度的情况下，找到一个在时间和空间都能接受的算法才是上上之策。
本例采样贪心算法的思想，但又不是严格意义上的贪心算法。
int **b; // 存储在机器A上用时间较少的任务
bool input();// 输入接口
void sort(int **s,int i,int j,int X); // 快速 排序 X=0 1 2 0-a[][] 1--b[][] 2--a[][] 或 b[][]
void OptimizationSorting(int **s,int length,int X); // 优化排序 目的是降低处理时间 和显示 已排好序的数据
{
if (i<j)
{
int left=i;
int right=j;
int pivot;
if (X==0 || X==1)
{
pivot=s[left][X];
}
else
{
pivot=s[left][0]-s[left][1];
}
j++;
while (i<j)
{
while (i<right)
{
if (X==0 || X==1)
IndependentTask::IndependentTask()
