在C++中解决最小掉期hackerrank问题

在C++中解决最小掉期Hackerrank问题，可以使用贪心算法来解决。贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，从而希望最终能够达到全局最优的算法。

首先，我们需要了解最小掉期问题的概念。最小掉期问题是指给定一个数组，数组中的元素表示每个任务的执行时间。我们需要将这些任务分配给一组机器，每个机器一次只能执行一个任务。任务之间的顺序不能改变，即任务必须按照数组中的顺序执行。每个任务的执行时间是固定的，但是机器的执行速度可以不同。我们的目标是找到一种分配方案，使得所有任务的完成时间最小。

解决最小掉期问题的思路如下：

首先，我们需要计算出任务的总执行时间。遍历数组，将所有任务的执行时间相加即可得到总执行时间。
接下来，我们需要确定机器的数量。可以根据任务的总执行时间和每个机器的执行速度来计算。假设每个机器的执行速度为v，总执行时间为t，那么机器的数量为ceil(t/v)，其中ceil函数表示向上取整。
然后，我们需要将任务分配给机器。可以使用一个二维数组来表示机器和任务的分配关系。数组的行数表示机器的数量，列数表示任务的数量。初始化数组为0，表示所有任务都未分配。
接下来，我们需要按照任务的顺序依次分配任务给机器。对于每个任务，我们需要找到当前执行时间最小的机器，并将任务分配给该机器。执行时间最小的机器可以通过遍历二维数组的每一行，找到当前执行时间最小的机器。
分配任务后，需要更新机器的执行时间。将当前任务的执行时间加到对应机器的执行时间上。
重复步骤4和步骤5，直到所有任务都被分配完毕。
最后，我们需要找到执行时间最长的机器，即完成时间最晚的机器。完成时间最晚的机器的执行时间即为最小掉期。

下面是一个示例代码，用于解决最小掉期Hackerrank问题：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

using namespace std;

int main() {
    // 输入任务执行时间数组
    vector<int> tasks = {4, 2, 5, 1, 6};

    // 计算任务总执行时间
    int totalExecutionTime = 0;
    for (int task : tasks) {
        totalExecutionTime += task;
    }

    // 计算机器数量
    int machineCount = ceil(totalExecutionTime / 3.0);

    // 初始化机器和任务的分配关系
    vector<vector<int>> allocation(machineCount, vector<int>(tasks.size(), 0));

    // 分配任务给机器
    for (int i = 0; i < tasks.size(); i++) {
        int minExecutionTime = INT_MAX;
        int minMachineIndex = 0;

        // 找到当前执行时间最小的机器
        for (int j = 0; j < machineCount; j++) {
            int executionTime = 0;
            for (int k = 0; k <= i; k++) {
                executionTime += allocation[j][k] * tasks[k];
            }
            if (executionTime < minExecutionTime) {
                minExecutionTime = executionTime;
                minMachineIndex = j;
            }
        }

        // 分配任务给机器
        allocation[minMachineIndex][i] = 1;
    }

    // 计算最小掉期
    int minDropTime = 0;
    for (int j = 0; j < machineCount; j++) {
        int executionTime = 0;
        for (int i = 0; i < tasks.size(); i++) {
            executionTime += allocation[j][i] * tasks[i];
        }
        minDropTime = max(minDropTime, executionTime);
    }

    // 输出最小掉期
    cout << "最小掉期：" << minDropTime << endl;

    return 0;
}

在这个示例代码中，我们使用了一个二维数组allocation来表示机器和任务的分配关系。数组的行数为机器的数量，列数为任务的数量。数组中的元素为0表示任务未分配给对应机器，为1表示任务已分配给对应机器。

这个示例代码中的机器执行速度为3，可以根据实际情况进行调整。最后输出的minDropTime即为最小掉期。

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