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【C++堆(优先队列)】1882. 使用服务器处理任务|1979

本文涉及知识点

C++堆(优先队列)

LeetCode1882. 使用服务器处理任务

给你两个 下标从 0 开始 的整数数组 servers 和 tasks ,长度分别为 n​​​​​​ 和 m​​​​​​ 。servers[i] 是第 i​​​​​​​​​​ 台服务器的 权重 ,而 tasks[j] 是处理第 j​​​​​​ 项任务 所需要的时间(单位:秒)。
你正在运行一个仿真系统,在处理完所有任务后,该系统将会关闭。每台服务器只能同时处理一项任务。第 0 项任务在第 0 秒可以开始处理,相应地,第 j 项任务在第 j 秒可以开始处理。处理第 j 项任务时,你需要为它分配一台 权重最小 的空闲服务器。如果存在多台相同权重的空闲服务器,请选择 下标最小 的服务器。如果一台空闲服务器在第 t 秒分配到第 j 项任务,那么在 t + tasks[j] 时它将恢复空闲状态。
如果没有空闲服务器,则必须等待,直到出现一台空闲服务器,并 尽可能早 地处理剩余任务。 如果有多项任务等待分配,则按照 下标递增 的顺序完成分配。
如果同一时刻存在多台空闲服务器,可以同时将多项任务分别分配给它们。
构建长度为 m 的答案数组 ans ,其中 ans[j] 是第 j 项任务分配的服务器的下标。
返回答案数组 ans​​​​ 。
示例 1:
输入:servers = [3,3,2], tasks = [1,2,3,2,1,2]
输出:[2,2,0,2,1,2]
解释:事件按时间顺序如下:

  • 0 秒时,第 0 项任务加入到任务队列,使用第 2 台服务器处理到 1 秒。
  • 1 秒时,第 2 台服务器空闲,第 1 项任务加入到任务队列,使用第 2 台服务器处理到 3 秒。
  • 2 秒时,第 2 项任务加入到任务队列,使用第 0 台服务器处理到 5 秒。
  • 3 秒时,第 2 台服务器空闲,第 3 项任务加入到任务队列,使用第 2 台服务器处理到 5 秒。
  • 4 秒时,第 4 项任务加入到任务队列,使用第 1 台服务器处理到 5 秒。
  • 5 秒时,所有服务器都空闲,第 5 项任务加入到任务队列,使用第 2 台服务器处理到 7 秒。
    示例 2:

输入:servers = [5,1,4,3,2], tasks = [2,1,2,4,5,2,1]
输出:[1,4,1,4,1,3,2]
解释:事件按时间顺序如下:

  • 0 秒时,第 0 项任务加入到任务队列,使用第 1 台服务器处理到 2 秒。
  • 1 秒时,第 1 项任务加入到任务队列,使用第 4 台服务器处理到 2 秒。
  • 2 秒时,第 1 台和第 4 台服务器空闲,第 2 项任务加入到任务队列,使用第 1 台服务器处理到 4 秒。
  • 3 秒时,第 3 项任务加入到任务队列,使用第 4 台服务器处理到 7 秒。
  • 4 秒时,第 1 台服务器空闲,第 4 项任务加入到任务队列,使用第 1 台服务器处理到 9 秒。
  • 5 秒时,第 5 项任务加入到任务队列,使用第 3 台服务器处理到 7 秒。
  • 6 秒时,第 6 项任务加入到任务队列,使用第 2 台服务器处理到 7 秒。
    提示:
    servers.length == n
    tasks.length == m
    1 <= n, m <= 2 * 105
    1 <= servers[i], tasks[j] <= 2 * 105

堆优先队列

我们用小根堆记录空闲的服务器信息:权重 下标。
我们用小根堆记录忙录的服务器:完成时间 权重 下标。
依次处理第j项任务:
将结束时间<= j 运行服务器,移到空闲服务器。。
如果没有空闲服务器,运行第一个运行服务器。开始时间 运行服务器堆顶服务器的结束时间。
{ 在空闲的服务器的堆顶服务器运行,开始时间 j ,移除堆顶元素。 有空闲服务器 忙碌的服务器的堆顶服务器运行,开始时间:堆顶服务器的结束时间,移除堆顶元素 o h t e r \begin{cases} 在空闲的服务器的堆顶服务器运行,开始时间j ,移除堆顶元素。&& 有空闲服务器 \\ 忙碌的服务器的堆顶服务器运行,开始时间:堆顶服务器的结束时间 ,移除堆顶元素 &&ohter \\ \end{cases} {在空闲的服务器的堆顶服务器运行,开始时间j,移除堆顶元素。忙碌的服务器的堆顶服务器运行,开始时间:堆顶服务器的结束时间,移除堆顶元素有空闲服务器ohter
将{开始时间+task[j],server[服务器下标],服务器下标}加到运行堆。

代码

核心代码

class Solution {public:vector<int> assignTasks(vector<int>& servers, vector<int>& tasks) {priority_queue<pair<int, int>,vector<pair<int, int>>,greater<>> heapIdle;priority_queue<tuple<int, int,int>, vector<tuple<int, int,int>>, greater<>> heapRun;for (int i = 0; i < servers.size(); i++) {heapIdle.emplace(servers[i], i);}vector<int> ret;for (int j = 0; j < tasks.size(); j++) {while (heapRun.size() && (get<0>(heapRun.top()) <= j)) {heapIdle.emplace(get<1>(heapRun.top()), get<2>(heapRun.top()));heapRun.pop();}int time = 0, index = -1;if (heapIdle.size()) {time = j;index = get<1>(heapIdle.top());heapIdle.pop();}else {time = get<0>(heapRun.top());index = get<2>(heapRun.top());heapRun.pop();}ret.emplace_back(index);heapRun.emplace(time + tasks[j], servers[index], index);}return ret;}};

单元测试

	vector<int> servers,  tasks;TEST_METHOD(TestMethod11){servers = { 3, 3, 2 }, tasks = { 1, 2, 3, 2, 1, 2 };auto res = Solution().assignTasks(servers, tasks);AssertEx(vector<int>{2, 2, 0, 2, 1, 2}, res);}TEST_METHOD(TestMethod12){servers = { 5,1,4,3,2 }, tasks = { 2,1,2,4,5,2,1 };auto res = Solution().assignTasks(servers, tasks);AssertEx(vector<int>{1, 4, 1, 4, 1, 3, 2}, res);}

扩展阅读

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测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。

http://www.lryc.cn/news/459168.html

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