一种均摊法实现

   //均摊分配
    public static <T> List<List<T>> averageAssign(List<T> source, int n) {
        List<List<T>> result = new ArrayList<>();
        //对当前的大小进行取模
        int remaider = source.size() % n;
        //对当前大小取整
        int number = source.size() / n;
        //偏移量
        int offset = 0;
        //对集群节点进行遍历
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            List<T> value;
            //如果模大于0，则对任务列表进行部分获取 List<E> subList(int fromIndex, int toIndex);
            if (remaider > 0) {
                value = source.subList(i * number + offset, (i + 1) * number + offset + 1);
                remaider--;
                offset++;
            } else {
                value = source.subList(i * number + offset, (i + 1) * number + offset);
            }
            result.add(value);
        }
        return result;
    }

 //测试均摊算法
    public static void main(String[] args) {
        //子任务列表
        List<Integer> subTaskNos = new ArrayList<>();
        subTaskNos.add(1);
        subTaskNos.add(2);
        subTaskNos.add(3);
        subTaskNos.add(4);
        subTaskNos.add(5);
        subTaskNos.add(6);
        subTaskNos.add(7);
        subTaskNos.add(8);
        subTaskNos.add(9);
        subTaskNos.add(10);
        subTaskNos.add(11);
        subTaskNos.add(12);
        //当前的集群节点
        Integer nodeCount = 5;
        //执行均摊
        List<List<Integer>> subTaskAvgByNodeCount = Lists.averageAssign(subTaskNos, nodeCount);
        System.out.println(subTaskAvgByNodeCount);
    }