在灵活的作业车间环境中编写代码,以确保操作的后续操作在同一台机器上完成,涉及到任务调度和资源管理的策略。以下是一些基础概念和相关策略:
假设我们有一个任务列表,每个任务都有一个标识符和一个后续任务的列表。我们的目标是尽可能地在同一台机器上执行这些任务。
class Task:
def __init__(self, id, duration, dependencies=[]):
self.id = id
self.duration = duration
self.dependencies = dependencies
def schedule_tasks(tasks):
scheduled_tasks = []
machine = {} # Key: Machine ID, Value: List of tasks
for task in tasks:
if not task.dependencies: # If no dependencies, can be scheduled immediately
machine.setdefault(0, []).append(task)
scheduled_tasks.append(task)
while machine:
for mid, task_list in list(machine.items()):
if task_list:
current_task = task_list.pop(0)
for dependent_task in tasks:
if current_task in dependent_task.dependencies:
dependent_task.dependencies.remove(current_task)
if not dependent_task.dependencies:
machine.setdefault(mid, []).append(dependent_task)
scheduled_tasks.append(dependent_task)
machine = {k: v for k, v in machine.items() if v} # Remove empty machines
return scheduled_tasks
# Example usage
tasks = [
Task(1, 5),
Task(2, 3, [1]),
Task(3, 2, [1]),
Task(4, 4, [2, 3])
]
scheduled = schedule_tasks(tasks)
for task in scheduled:
print(f"Task {task.id} executed on Machine 0")
通过上述方法和策略,可以在灵活的作业车间环境中有效地编写代码,确保操作的后续操作在同一台机器上完成,从而提高整体效率和性能。
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