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法学Go语言程序：求解同时完成所有任务所需的最少资源数
在这篇 Go 语言文章中，我们将学习如何使用区间调度算法来查找同时完成所有任务所需的最少资源数。区间调度算法是一种用于解决调度问题的算法，其中一组具有开始和结束时间的任务必须安排在有限的资源上。
算法
步骤 1 − 首先，我们需要导入 fmt 和 Sort 包。然后初始化所需的结构体和函数。
步骤 2 − task 结构体用于跟踪任务的开始和结束时间，而 Len() 函数计算 task 结构体的长度。
步骤 3 − 同样，Swap 和 Less 函数用于交换给定值并查找提供的较小值。
步骤 4 − 将所需资源数初始化为 1，并将第一个任务的结束时间设置为其结束时间。
步骤 5 − 对于从第二个任务开始的每个任务。如果其开始时间晚于当前结束时间，则递增所需资源数并将结束时间更新为其结束时间。
步骤 6 − 返回所需资源数。
步骤 7 − 现在，创建 main() 函数。在 main() 中初始化整数数组并向其存储值。然后调用上面创建的函数并将整数数组作为参数传递给它。
步骤 8 − 现在，将函数返回的结果存储在一个变量中并在屏幕上打印它。
示例
在这个程序中，我们首先使用 ByEnd 类型和 sort.Sort 函数根据任务的结束时间对任务进行排序。然后，我们将所需资源数初始化为 1，并将第一个任务的结束时间设置为其结束时间。我们迭代其余的任务，对于每个任务，我们检查其开始时间是否晚于当前结束时间。如果是，则递增所需资源数并将结束时间更新为其结束时间。
在 main 函数中，我们创建了一个任务示例列表并使用 minResources 函数打印所需的最少资源数。
package main
import (
"fmt"
"sort"
)
type Task struct {
start int
end int
}
type ByEnd []Task
func (t ByEnd) Len() int {
return len(t)
}
func (t ByEnd) Swap(i, j int) {
t[i], t[j] = t[j], t[i]
}
func (t ByEnd) Less(i, j int) bool {
return t[i].end < t[j].end
}
func minResources(tasks []Task) int {
sort.Sort(ByEnd(tasks))
resources := 1
endTime := tasks[0].end
for i := 1; i < len(tasks); i++ {
if tasks[i].start >= endTime {
resources++
endTime = tasks[i].end
}
}
return resources
}
func main() {
tasks := []Task{{10, 30}, {20, 50}, {40, 17}, {16, 19}, {80, 57}, {75, 76}}
fmt.Println("The given array is:", tasks)
res := minResources(tasks)
fmt.Println("Minimum number of resources needed:", res)
}
输出
The given array is: [{10 30} {20 50} {40 17} {16 19} {80 57} {75 76}]
Minimum number of resources needed: 4
结论
总而言之，我们已经了解了如何使用区间调度算法来确定同时完成一组任务所需的最少资源数。通过根据任务的结束时间对任务进行排序，然后迭代地将资源分配给每个任务，我们可以最大限度地减少所需的总资源数，同时确保每个任务都能按时完成。由于排序操作，该算法的时间复杂度为 O(n log n)，其中 n 是任务数。
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