【C++堆(优先队列)】1834. 单线程 CPU|1797

news2024/10/11 8:59:14

本文涉及知识点

C++堆(优先队列)

LeetCode1834. 单线程 CPU

给你一个二维数组 tasks ,用于表示 n​​​​​​ 项从 0 到 n - 1 编号的任务。其中 tasks[i] = [enqueueTimei, processingTimei] 意味着第 i​​​​​​​​​​ 项任务将会于 enqueueTimei 时进入任务队列,需要 processingTimei 的时长完成执行。
现有一个单线程 CPU ,同一时间只能执行 最多一项 任务,该 CPU 将会按照下述方式运行:
如果 CPU 空闲,且任务队列中没有需要执行的任务,则 CPU 保持空闲状态。
如果 CPU 空闲,但任务队列中有需要执行的任务,则 CPU 将会选择 执行时间最短 的任务开始执行。如果多个任务具有同样的最短执行时间,则选择下标最小的任务开始执行。
一旦某项任务开始执行,CPU 在 执行完整个任务 前都不会停止。
CPU 可以在完成一项任务后,立即开始执行一项新任务。
返回 CPU 处理任务的顺序。
示例 1:
输入:tasks = [[1,2],[2,4],[3,2],[4,1]]
输出:[0,2,3,1]
解释:事件按下述流程运行:

  • time = 1 ,任务 0 进入任务队列,可执行任务项 = {0}
  • 同样在 time = 1 ,空闲状态的 CPU 开始执行任务 0 ,可执行任务项 = {}
  • time = 2 ,任务 1 进入任务队列,可执行任务项 = {1}
  • time = 3 ,任务 2 进入任务队列,可执行任务项 = {1, 2}
  • 同样在 time = 3 ,CPU 完成任务 0 并开始执行队列中用时最短的任务 2 ,可执行任务项 = {1}
  • time = 4 ,任务 3 进入任务队列,可执行任务项 = {1, 3}
  • time = 5 ,CPU 完成任务 2 并开始执行队列中用时最短的任务 3 ,可执行任务项 = {1}
  • time = 6 ,CPU 完成任务 3 并开始执行任务 1 ,可执行任务项 = {}
  • time = 10 ,CPU 完成任务 1 并进入空闲状态
    示例 2:
    输入:tasks = [[7,10],[7,12],[7,5],[7,4],[7,2]]
    输出:[4,3,2,0,1]
    解释:事件按下述流程运行:
  • time = 7 ,所有任务同时进入任务队列,可执行任务项 = {0,1,2,3,4}
  • 同样在 time = 7 ,空闲状态的 CPU 开始执行任务 4 ,可执行任务项 = {0,1,2,3}
  • time = 9 ,CPU 完成任务 4 并开始执行任务 3 ,可执行任务项 = {0,1,2}
  • time = 13 ,CPU 完成任务 3 并开始执行任务 2 ,可执行任务项 = {0,1}
  • time = 18 ,CPU 完成任务 2 并开始执行任务 0 ,可执行任务项 = {1}
  • time = 28 ,CPU 完成任务 0 并开始执行任务 1 ,可执行任务项 = {}
  • time = 40 ,CPU 完成任务 1 并进入空闲状态
    提示:
    tasks.length == n
    1 <= n <= 105
    1 <= enqueueTimei, processingTimei <= 109

堆(优先队列)

一,将tasks的下标indexs,按进入时间的顺序排序,进入时间相同,则处理时间短的在前面。
二,初始完成时间finish =-1。
三,将进入时间<=finish的任务放到小根堆中。堆元素包括:处理时间和下标。
四,如果小根堆为空,取第一个未执行的任务。如果没有未执行的任务,退出循环。
五,执行任务,并更新finish 为当前任务的完成时间。

代码

核心代码

class Solution {
		public:
			vector<int> getOrder(vector<vector<int>>& tasks) {
				const int N = tasks.size();
				vector<int> indexs(N);
				iota(indexs.begin(), indexs.end(), 0);
				sort(indexs.begin(), indexs.end(), [&](const int i1, const int i2) {
					if (tasks[i1] == tasks[i2]) { return i1 < i2; }
					return tasks[i1] < tasks[i2]; 
					});
				priority_queue<pair<int, int>, vector< pair<int, int>>, greater<>> minHeap;
				long long finish = -1;
				vector<int> ret;
				for (int i = 0; ;) {
					while ((i < indexs.size()) && (tasks[indexs[i]][0] <= finish)) {
						minHeap.emplace(tasks[indexs[i]][1], indexs[i]);
						i++;
					}
					if (minHeap.empty()) {
						if (i >= indexs.size()) { break; }//所有都已经处理
						minHeap.emplace(tasks[indexs[i]][1], indexs[i]);
						finish = tasks[indexs[i]][0];
						i++;
					}
					finish += minHeap.top().first;
					ret.emplace_back(minHeap.top().second);
					minHeap.pop();
				}
				return ret;
			}
		};

单元测试

vector<vector<int>> tasks;
		TEST_METHOD(TestMethod1)
		{
			tasks = { {7,1} };
			auto res = Solution().getOrder(tasks);
			AssertEx(vector<int>{0}, res);
		}
		TEST_METHOD(TestMethod2)
		{
			tasks = { {7,3},{9,2},{10,1} };
			auto res = Solution().getOrder(tasks);
			AssertEx(vector<int>{0,2,1}, res);
		}
		TEST_METHOD(TestMethod3)
		{
			tasks = { {7,2},{9,2},{10,1} };
			auto res = Solution().getOrder(tasks);
			AssertEx(vector<int>{0, 1,2}, res);
		}
		TEST_METHOD(TestMethod4)
		{
			tasks.assign(3, { 1'000'000'000,1'000'000'000 });
			auto res = Solution().getOrder(tasks);
			AssertEx(vector<int>{0, 1, 2}, res);
		}
		TEST_METHOD(TestMethod11)
		{
			tasks = { {1,2},{2,4},{3,2},{4,1} };
			auto res = Solution().getOrder(tasks);
			AssertEx(vector<int>{0, 2, 3, 1}, res);
		}
		TEST_METHOD(TestMethod12)
		{
			tasks = { {7,10},{7,12},{7,5},{7,4},{7,2} };
			auto res = Solution().getOrder(tasks);
			AssertEx(vector<int>{4, 3, 2, 0, 1}, res);
		}
		TEST_METHOD(TestMethod13)
		{
			tasks = { {19,13},{16,9},{21,10},{32,25},{37,4},{49,24},{2,15},{38,41},{37,34},{33,6},{45,4},{18,18},{46,39},{12,24} };
			auto res = Solution().getOrder(tasks);
			AssertEx(vector<int>{6, 1, 2, 9, 4, 10, 0, 11, 5, 13, 3, 8, 12, 7}, 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。

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