题目部分

题目	高效的任务规划
难度	难
题目说明	你有 n 台机器编号为 1 ~ n，每台都需要完成一项工作， 机器经过配置后都能独立完成一项工作。 假设第 i 台机器你需要花  分钟进行设置， 然后开始运行，  分钟后完成任务。 现在，你需要选择布置工作的顺序，使得用最短的时间完成所有工作。 注意，不能同时对两台进行配置， 但配置完成的机器们可以同时执行他们各自的工作。
输入描述	第一行输入代表总共有 M 组任务数据(1 < M <= 10)。 每组数第一行为一个整数指定机器的数量 N (0 < N <= 1000)。 随后的 N 行每行两个整数，第一个表示 B (0 <= B <= 10000), 第二个表示 J (0 <= J <= 10000)。 每组数据连续输入，不会用空行分割，各组任务单独计时。
输出描述	对于每组任务，输出最短完成时间， 且每组的结果独占一行。 例如两组任务就应该有两行输出。
补充说明	无
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示例
示例1
输入	1 1 2 2
输出	4
说明	输出共 3 行数据，第 1 行代表只有 1 组数据；第 2 行代表本组任务只有 1 台机器；第 3 行代表本机器：配置需要 2 分钟，执行需要 2 分钟。输出 1 行数据，代表执行结果为 4 分钟。
示例2
输入	2 2 1 1 2 2 3 1 1 2 2 3 3
输出	4 7
说明	第一行代表输入共 2 组数据， 2 - 4 行代表第一组数据，为 2 台机器的配置、执行信息（第 1 台机器：配置需要 1 分钟，执行需要 1 分钟；第 2 台机器：配置需要 2 分钟，执行需要 2 分钟）。5 - 8 行代表第二组数据，为 3 台机器的配置、执行信息（意义同上）。输出共 2 行，分别代表第 1 组任务共需要 4 分钟和第 2 组任务需要 7 分钟（先配置 3，在配置 2，最后配置 1，执行 1 分钟，共 7 分钟）。

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解读与分析

题目解读：

每台机器只有配置了才能执行。而在同一个时间段只能执行一台机器的配置（配置串行执行），在配置完成后，任务即可执行。
求出执行完所有任务的时间。

分析与思路：

对于每一组数据，可以采取贪心算法，遍历所有的组合情况，求出每种情况所需要的时间，经比较，输出时间最小的数字。

此算法的时间复杂度为 O()，空间复杂度为  O()。

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代码实现

Java代码

import java.util.Scanner;/*** 高效的任务规划* * @since 2023.10.25* @version 0.1* @author Frank**/
public class EfficientTaskPlan {public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);while (sc.hasNext()) {String input = sc.nextLine();int groupCnt = Integer.parseInt(input);int[] outputValues = new int[ groupCnt ];for( int i = 0; i < groupCnt; i ++ ){input = sc.nextLine();int machineCnt = Integer.parseInt( input );int [][] taskInfo = new int[machineCnt][2];for( int j = 0; j < machineCnt; j ++ ){input = sc.nextLine();String[] eachMachineStr = input.split( " " );int[] eachMachine = new int[2];eachMachine[0] = Integer.parseInt( eachMachineStr[0] );eachMachine[1] = Integer.parseInt( eachMachineStr[1] );taskInfo[j] = eachMachine;}int[] usedFlag = new int[taskInfo.length];for( int j = 0; j < usedFlag.length; j ++ ){usedFlag[j] = 0;}outputValues[i] = caculateEachGroupTaskPlan( usedFlag, taskInfo, 0 );}for( int i = 0; i < groupCnt; i ++ ){System.out.println( outputValues[i] );}}}private static int caculateEachGroupTaskPlan( int[] usedFlag, int [][] taskInfo, int curTask ) {int minTimeTake = Integer.MAX_VALUE;for( int i = 0; i < taskInfo.length; i ++ ){if( usedFlag[i] == 1 ){continue;}int tmpConfig = taskInfo[i][0];int tmpTask = taskInfo[i][1];usedFlag[i] = 1;int curTimeTake = tmpConfig + caculateEachGroupTaskPlan( usedFlag, taskInfo, tmpTask );usedFlag[i] = 0;if( curTimeTake <= curTask ){return curTask;}if( curTimeTake < minTimeTake ){minTimeTake = curTimeTake;}}	if( minTimeTake < curTask || minTimeTake == Integer.MAX_VALUE ){minTimeTake = curTask;}return minTimeTake;}
}

JavaScript代码

const rl = require("readline").createInterface({ input: process.stdin });
var iter = rl[Symbol.asyncIterator]();
const readline = async () => (await iter.next()).value;
void async function() {while (line = await readline()) {var groupCnt = parseInt(line);var outputValues = new Array();for (var i = 0; i < groupCnt; i++) {line = await readline();var machineCnt = parseInt(line);var taskInfo = new Array();for (var j = 0; j < machineCnt; j++) {line = await readline();var eachMachineStr = line.split(" ");var eachMachine = new Array();eachMachine[0] = parseInt(eachMachineStr[0]);eachMachine[1] = parseInt(eachMachineStr[1]);taskInfo[j] = eachMachine;}var usedFlag = new Array();for (var j = 0; j < groupCnt; j++) {usedFlag[j] = 0;}outputValues[i] = caculateEachGroupTaskPlan(usedFlag, taskInfo, 0);}for (var i = 0; i < groupCnt; i++) {console.log(outputValues[i]);}}
}();function caculateEachGroupTaskPlan(usedFlag, taskInfo, curTask) {var minTimeTake = Number.MAX_VALUE;for (var i = 0; i < taskInfo.length; i++) {if (usedFlag[i] == 1) {continue;}var tmpConfig = taskInfo[i][0];var tmpTask = taskInfo[i][1];usedFlag[i] = 1;var curTimeTake = tmpConfig + caculateEachGroupTaskPlan(usedFlag, taskInfo, tmpTask);usedFlag[i] = 0;if (curTimeTake <= curTask) {return curTask;}if (curTimeTake < minTimeTake) {minTimeTake = curTimeTake;}}if (minTimeTake < curTask || minTimeTake == Number.MAX_VALUE) {minTimeTake = curTask;}return minTimeTake;
}

(完)