并行完成任务的最小化最大时间。
创始人
2024-12-18 20:02:44
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算法流程：

  1. 输入任务列表tasks和处理器数量k。
  2. 定义左右边界l和r，左边界为0，右边界为所有任务总时间。
  3. 当左边界小于右边界时，执行以下循环： 4. 定义中间值m为(l+r)//2，表示当前处理器可分配的工作时间为m。 5. 定义变量i和j，设置初始值为0。 6. 循环从0到k-1，计算每个处理器能完成的任务总时间，如果小于等于m，则将j加上当前任务总时间，否则将i设置为当前任务总时间。 7. 如果j等于所有任务总时间，则说明当前时间m可以满足要求，将r设置为m，否则将l设置为m+1。
  4. 返回右边界r。

Python代码实现：

def minMaxTime(tasks, k): l, r = 0, sum(tasks) while l < r: m = (l + r) // 2 i, j = 0, 0 for x in tasks: if j + x <= m: j += x else: i = x j = x k -= 1 if k == 0: break if k == 0: l = m + 1 else: r = m return r

测试

print(minMaxTime([3,2,4], 2)) # 输出：5

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