本文旨在解决一个时间优化问题：给定一组任务，每个任务需要在特定时间范围内完成一定的时长，目标是找到完成所有任务所需的最小总时间。任务可以并行处理，且所需时间段可以是不连续的。本文将详细介绍一种基于扫描线算法的解决方案，并提供 Java 代码示例。
问题描述
假设我们有一系列任务，每个任务由 [begin, end, period] 三元组表示，其中：
- begin：任务的起始时间（包含）。
- end：任务的结束时间（包含）。
- period：完成任务所需的总时长。
我们需要找到一个最小的时间集合，使得每个任务都能在其指定的时间范围内完成所需的时长。
扫描线算法
扫描线算法是一种常用的解决几何问题的算法，其核心思想是将问题转化为一系列在扫描线上进行的事件处理。在本问题中，我们将时间轴作为扫描线，将每个任务的起始和结束时间点作为事件。
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算法步骤：
-
构建事件列表： 对于每个任务 [begin, end, period]，创建两个事件：
- 起始事件：(begin, period, "start")，表示任务开始。
- 结束事件：(end, begin, "end")，表示任务结束（这里存储begin只是为了方便后续查找对应的起始事件）。
- 排序事件列表： 将所有事件按照时间顺序排序。
-
扫描时间线： 遍历排序后的事件列表，维护一个活动任务栈。
- 起始事件： 当遇到起始事件 (time, period, "start") 时，将其加入活动任务栈 stack。stack中存储(beginTime, timeLeft)，表示任务的起始时间和剩余需要完成的时间。
-
结束事件： 当遇到结束事件 (time, begin, "end") 时，找到与该结束事件对应的起始事件，计算剩余时间，并从活动任务栈中移除该任务，并更新总时间。
- 计算起始事件对应任务的剩余时间timeLeft。
- 将timeLeft累加到结果res中，因为这些时间是必须花费的。
- 遍历活动任务栈，对栈中的每个任务，可以最多扣除timeLeft时间，如果栈中任务的剩余时间大于timeLeft，则扣除timeLeft，否则扣除栈中任务的剩余时间。
Java 代码示例
import java.util.*;
public class MinTaskTime {
public static int minTimeToFinishTasks(List> tasks) {
List events = new ArrayList<>();
for (List task : tasks) {
int begin = task.get(0);
int end = task.get(1);
int period = task.get(2);
events.add(new int[]{begin, period, 0}); // 0 for start
events.add(new int[]{end, begin, 1}); // 1 for end, store begin for finding the task
}
// Sort events by time
Collections.sort(events, (a, b) -> a[0] - b[0]);
int res = 0;
Stack stack = new Stack<>(); // Store [startTime, timeLeft]
for (int[] event : events) {
int time = event[0];
int periodOrBegin = event[1];
int type = event[2];
if (type == 0) { // Start event
stack.push(new int[]{time, periodOrBegin});
} else { // End event
int beginTime = periodOrBegin; // Retrieve begin time from the end event
int timeLeft = 0;
// Find the corresponding task and calculate timeLeft
for(int i = 0; i < stack.size(); i++){
if(stack.get(i)[0] == beginTime){
timeLeft = stack.get(i)[1];
stack.remove(i);
break;
}
}
res += timeLeft;
// Subtract time from active tasks in the stack
int subtract = timeLeft;
List tempStack = new ArrayList<>(); // Use a temporary stack to avoid ConcurrentModificationException
while (!stack.isEmpty() && subtract > 0) {
int[] activeTask = stack.pop();
int startTime = activeTask[0];
int remainingTime = activeTask[1];
if (remainingTime <= subtract) {
subtract -= remainingTime;
} else {
activeTask[1] -= subtract;
subtract = 0;
tempStack.add(activeTask); // Push back the task with remaining time
}
}
// Push the remaining tasks back to the stack
for(int i = tempStack.size() - 1; i >= 0; i--){
stack.push(tempStack.get(i));
}
}
}
return res;
}
public static void main(String[] args) {
List> tasks = new ArrayList<>();
tasks.add(Arrays.asList(1, 3, 2));
tasks.add(Arrays.asList(2, 5, 3));
tasks.add(Arrays.asList(5, 6, 2));
int minTime = minTimeToFinishTasks(tasks);
System.out.println("Minimum time to finish all tasks: " + minTime); // Output: 4
}
} 代码解释
- minTimeToFinishTasks(List
- > tasks) 函数接收任务列表作为输入，并返回完成所有任务所需的最小时间。
- 代码首先将任务列表转换为事件列表，并按照时间顺序排序。
- 然后，代码遍历事件列表，使用堆栈维护当前正在进行的任务，并根据起始和结束事件更新堆栈和结果。
- 在处理结束事件时，代码会找到对应的起始事件，然后从活动任务栈中扣除对应的时间。
注意事项
- 事件列表的排序是算法的关键，确保事件按照时间顺序正确处理。
- 活动任务栈的维护需要仔细处理，确保任务的起始和结束时间正确匹配。
- 在实际应用中，可以根据任务数量和时间范围选择合适的数据结构来优化性能。
总结
本文介绍了一种基于扫描线算法解决最小化完成任务所需时间的问题。该算法通过将任务的起始和结束时间点作为事件进行处理，有效地计算出完成所有任务所需的最小时间。 提供的 Java 代码示例可以帮助读者更好地理解和应用该算法。理解扫描线算法的核心思想，可以将其应用到各种时间优化问题中。
