解锁项目排期新思路：华为OD机试真题（C卷）带你玩转贪心算法

后端

2023-03-21 16:06:00

贪心算法征服项目排期难题

简介

在项目管理中，排期是至关重要的，它关系到任务安排、资源分配和项目完成时间的长短。贪心算法是解决此类优化问题的有力工具，它通过逐步选择当前最优解的方式逼近全局最优解。在本文中，我们将深入探讨贪心算法在项目排期中的应用。

贪心算法原理

贪心算法的核心思想是：在每个步骤中，选择当前最合适的任务分配给最合适的资源，直到所有任务都被分配完毕。这种逐个击破的方式虽然不能保证得到全局最优解，但通常可以得到接近最优的解。

项目排期步骤分解

为了将贪心算法应用于项目排期，我们需要将问题分解成以下步骤：

明确项目目标： 首先，我们需要明确项目的交付时间和质量要求，以便合理安排任务。
需求分解与评估： 将项目需求分解成一系列独立的任务，并评估每个任务的工作量。
资源盘点： 盘点项目可用的资源（开发人员），并评估他们的技能和能力。
任务优先级排序： 根据任务的工作量、重要性和紧迫性等因素，为任务排序，确定优先级。
任务分配： 根据任务优先级和开发人员技能，将任务分配给最合适的开发人员。
项目进度跟踪： 定期跟踪项目进度，以便及时发现问题并进行调整。

实例解析

为了更好地理解贪心算法的应用，我们来看一个简单的实例。假设有一个项目共有 5 个任务，任务的工作量分别为 10、20、30、40、50，有 3 名开发人员，他们的工作能力分别为 20、30、40。如何安排任务，才能以最短的时间完成项目？

任务优先级排序： 根据任务的工作量，将任务按从大到小排序，得到 [50、40、30、20、10]。

任务分配： 根据开发人员的工作能力和任务优先级，将任务分配给最合适的开发人员。

将任务 50 分配给工作能力为 40 的开发人员。
将任务 40 分配给工作能力为 30 的开发人员。
将任务 30 分配给工作能力为 20 的开发人员。
将任务 20 分配给工作能力为 30 的开发人员。
将任务 10 分配给工作能力为 20 的开发人员。

项目进度跟踪： 定期跟踪项目进度，确保项目按计划进行。

代码示例

def greedy_scheduling(tasks, developers):
    # 排序任务，工作量降序
    tasks.sort(key=lambda task: task["workload"], reverse=True)

    # 遍历任务，贪心分配给开发人员
    for task in tasks:
        # 找到剩余工作量最小的开发人员
        developer = min(developers, key=lambda developer: developer["workload"])

        # 分配任务给开发人员
        developer["workload"] += task["workload"]

    # 返回项目完成所需时间（最大工作量）
    return max(developer["workload"] for developer in developers)