Java任务调度中的贪心策略（从零开始掌握任务调度优化的贪心算法）

贪心策略：按收益降序排序

对于上述问题，一个经典的贪心策略是：优先选择收益最高的任务，并尽可能早地安排它。具体步骤如下：

1. 将所有任务按收益从高到低排序；
2. 依次尝试将每个任务安排在其截止时间之前（含）的最晚可用时间槽；
3. 如果找不到可用时间槽，则跳过该任务。

Java代码实现

下面我们用Java实现这个贪心任务调度器。首先定义任务类：

class Task {    String name;    int profit;    int deadline;    public Task(String name, int profit, int deadline) {        this.name = name;        this.profit = profit;        this.deadline = deadline;    }    @Override    public String toString() {        return name + "(利润:" + profit + ", 截止:" + deadline + ")";    }}

接下来是核心调度逻辑：

import java.util.*;public class GreedyTaskScheduler {    public static List<Task> scheduleTasks(Task[] tasks) {        // 按利润降序排序        Arrays.sort(tasks, (a, b) -> b.profit - a.profit);        // 找出最大截止时间，确定时间槽数量        int maxDeadline = 0;        for (Task t : tasks) {            if (t.deadline > maxDeadline) {                maxDeadline = t.deadline;            }        }        // 初始化时间槽，false 表示空闲        boolean[] timeSlots = new boolean[maxDeadline];        List<Task> scheduled = new ArrayList<>();        // 尝试安排每个任务        for (Task task : tasks) {            // 从截止时间往前找第一个空闲槽            for (int j = task.deadline - 1; j >= 0; j--) {                if (!timeSlots[j]) {                    timeSlots[j] = true;                    scheduled.add(task);                    break;                }            }        }        return scheduled;    }    public static void main(String[] args) {        Task[] tasks = {            new Task("A", 20, 2),            new Task("B", 15, 2),            new Task("C", 10, 1),            new Task("D", 5, 3)        };        List<Task> result = scheduleTasks(tasks);        System.out.println("调度结果（总利润最大化）：");        for (Task t : result) {            System.out.println(t);        }    }}

运行结果说明

上述代码输出如下：

调度结果（总利润最大化）：A(利润:20, 截止:2)B(利润:15, 截止:2)D(利润:5, 截止:3)

可以看到，系统选择了利润最高的三个任务，并合理安排在时间槽内，总利润为40，这是最优解。

为什么贪心在这里有效？

这个问题满足贪心选择性质和最优子结构。也就是说，局部最优（选当前最高利润任务）能导向全局最优。这也是我们在使用贪心算法前必须验证的关键点。

总结

通过本教程，你已经掌握了如何用Java任务调度结合贪心算法来解决实际问题。这种任务调度优化方法不仅适用于教学场景，也广泛应用于实时系统、作业车间调度等领域。

如果你想深入学习，可以尝试扩展此算法：支持任务执行时长、处理依赖关系，或与其他调度策略（如动态规划）对比性能。

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