前端小白的 LeetCode 攻略：任务调度器

前端

2023-10-30 07:37:38

前端小白的 LeetCode 攻略（十八）：任务调度器

作为一名初学前端算法的小白，任务调度器的概念可能会让你感到困惑。但是，不要担心！本文将以通俗易懂的方式分解算法，并提供详细的步骤和示例代码，让你轻松掌握任务调度的精髓。

理解任务调度器

任务调度器是一种算法，用于确定在给定资源约束下执行一组任务所需的最小时间。在现实世界中，任务调度器用于优化计算机系统、网络和云计算环境中的任务分配和执行。

贪心算法

任务调度器问题通常使用贪心算法来解决。贪心算法是一种逐个选择最优局部的解决方案，以得到全局最优解的算法。在任务调度器的情况下，贪心算法会根据特定标准选择要执行的下一个任务，直到所有任务都完成。

LeetCode 任务调度器问题

LeetCode 的任务调度器问题要求我们计算一组任务所需的最短执行时间。任务由一个字符数组表示，其中每个字符代表一个任务类型，每个类型最多只能同时执行一次。还给定了一个整数 k，表示两个相同任务类型之间必须执行的冷却时间。

例如，对于任务数组 [A, A, A, B, B, C] 和冷却时间 k = 2，最短执行时间为 8。这是因为我们需要等待冷却时间才能执行同类型的任务：

A -> (等待 2 个时间单位) -> B -> (等待 2 个时间单位) -> C -> (等待 2 个时间单位) -> A -> B

算法步骤

初始化一个队列，用于存储待执行的任务。
初始化一个哈希表，用于跟踪每个任务类型上次执行的时间。
遍历任务数组：
- 如果当前任务类型已经存在于队列中：
  - 计算自上次执行该类型任务以来的时间间隔。
  - 如果时间间隔小于或等于冷却时间：
    - 继续执行队列中的其他任务，直到时间间隔大于冷却时间。
- 将当前任务类型添加到队列中。
- 更新哈希表中的上次执行时间。
返回队列中所有任务的执行时间和。

示例代码

const leastInterval = (tasks, k) => {
  // 初始化队列和哈希表
  const queue = [];
  const map = {};

  // 遍历任务数组
  for (const task of tasks) {
    // 如果任务类型已经存在于队列中
    if (map[task] !== undefined) {
      // 计算时间间隔
      const time = map[task] + k + 1 - Date.now();
      // 如果时间间隔小于或等于冷却时间
      if (time <= Date.now()) {
        // 继续执行队列中的其他任务
        while (queue.length && queue[0] <= time) {
          queue.shift();
        }
      }
    }
    // 将任务类型添加到队列中
    queue.push(Date.now());
    // 更新哈希表中的上次执行时间
    map[task] = Date.now();
  }

  // 返回队列中所有任务的执行时间和
  return queue[queue.length - 1] - queue[0];
};