运筹学排序问题中的在线排序

Question

运筹学排序问题中在线排序，在线排序中的时间在线排序的在线LPT算法，在线LPT算法是在任何时刻当有机器出现空闲，就从当前已经就绪的还没有加工工件中选择加工时间最大的工件安排在这台机器上加工，工件按时间在线到达，即一个工件只有被释放之后才能知道它的一切信息，现在需要这个时间在线排序的在线LPT算法的代码，说明每一步的含义，及举例

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

这是一个示例的 C++ 代码，实现了运筹学排序问题中的在线排序中的在线LPT算法。该算法会在有空闲机器时选择加工时间最长的工件进行安排。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

// 定义工件的结构体
struct Job {
    int id;              // 工件编号
    int processTime;     // 加工时间
};

// 按加工时间降序排序
bool compareJobs(Job j1, Job j2) {
    return j1.processTime > j2.processTime;
}

// 在线LPT算法
void onlineLPT(vector<Job>& jobs, int numMachines) {
    vector<int> machineTime(numMachines, 0);  // 用于记录每台机器当前的加工时间

    // 对工件按加工时间进行排序
    sort(jobs.begin(), jobs.end(), compareJobs);

    // 安排工件到机器进行加工
    for (Job job : jobs) {
        int minIndex = min_element(machineTime.begin(), machineTime.end()) - machineTime.begin();
        machineTime[minIndex] += job.processTime;
        cout << "将工件 " << job.id << " 安排在机器 " << minIndex + 1 << " 上加工，加工时间为 " << job.processTime << endl;
    }
}

int main() {
    vector<Job> jobs = {
        {1, 3},
        {2, 2},
        {3, 5},
        {4, 1},
        {5, 4}
    };

    int numMachines = 2; // 机器数量

    onlineLPT(jobs, numMachines);

    return 0;
}

在这个示例中，我们定义了一个 Job 结构体来表示工件，然后实现了 compareJobs 函数用于工件按加工时间降序排序。接着，实现了 onlineLPT 函数来执行在线LPT算法，并最后在 main 函数中进行了测试。