掌握任务调度，让你的代码性能飞升！

2023-09-01 06:53:53

前言

在现代软件开发中，任务调度是一项至关重要的技术，它能有效提升代码性能，让你的程序如虎添翼。今天，我们将深入探索一个经典的任务调度问题——621. 任务调度器，并通过一个实战案例，带你领略任务调度的精髓。

问题

给你一个用字符数组 tasks 表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中每个字母表示一种不同种类的任务。任务可以以任意顺序执行，并且每个任务都可以在 1 个单位时间内执行完。在任何一个单位时间，CPU 只允许执行一个任务。

你的目标是找到一个最佳的执行顺序，使得相同类型任务之间的间隔时间最长。例如，如果 tasks = ["A","A","A","B","B","B"], 那么一个可能的最佳执行顺序为 ["A","B","A","B","A","B"]，因为相同类型任务（A 和 B）之间的间隔时间为 2。

解决方案

任务调度问题的本质是尽可能地将相同类型任务隔开。我们可以将任务根据类型进行分组，并采用贪心算法的方式，每次调度间隔时间最长的任务。具体步骤如下：

使用一个字典（哈希表）记录每个任务类型的剩余数量。
创建一个优先级队列（优先级为剩余数量），将所有任务类型插入队列。
初始化一个结果列表 result。
循环执行以下步骤，直到优先级队列为空：
- 从优先级队列中弹出剩余数量最大的任务类型。
- 将该任务类型添加到 result 中。
- 将该任务类型的剩余数量减 1。
- 如果该任务类型的剩余数量变为 0，则将其从优先级队列中删除。
返回 result。

实战案例

让我们通过一个示例来进一步理解任务调度的过程：

tasks = ["A","A","A","B","B","B"]

根据上述算法，我们首先初始化字典和优先级队列：

task_counts = {"A": 3, "B": 3}
queue = [["A", 3], ["B", 3]]

然后，循环执行调度步骤：

while queue:
    task_type, count = queue.pop(0)
    result.append(task_type)
    task_counts[task_type] -= 1
    if task_counts[task_type] == 0:
        queue.remove(task_type)

最终，我们得到以下结果列表：