本文涉及知识点
C++堆(优先队列)
LeetCode1882. 使用服务器处理任务
给你两个 下标从 0 开始 的整数数组 servers 和 tasks ，长度分别为 n 和 m 。servers[i] 是第 i 台服务器的 权重 ，而 tasks[j] 是处理第 j 项任务 所需要的时间（单位：秒）。
你正在运行一个仿真系统，在处理完所有任务后，该系统将会关闭。每台服务器只能同时处理一项任务。第 0 项任务在第 0 秒可以开始处理，相应地，第 j 项任务在第 j 秒可以开始处理。处理第 j 项任务时，你需要为它分配一台 权重最小 的空闲服务器。如果存在多台相同权重的空闲服务器，请选择 下标最小 的服务器。如果一台空闲服务器在第 t 秒分配到第 j 项任务，那么在 t + tasks[j] 时它将恢复空闲状态。
如果没有空闲服务器，则必须等待，直到出现一台空闲服务器，并 尽可能早 地处理剩余任务。 如果有多项任务等待分配，则按照 下标递增 的顺序完成分配。
如果同一时刻存在多台空闲服务器，可以同时将多项任务分别分配给它们。
构建长度为 m 的答案数组 ans ，其中 ans[j] 是第 j 项任务分配的服务器的下标。
返回答案数组 ans 。
示例 1：
输入：servers = [3,3,2], tasks = [1,2,3,2,1,2]
输出：[2,2,0,2,1,2]
解释：事件按时间顺序如下：
- 0 秒时，第 0 项任务加入到任务队列，使用第 2 台服务器处理到 1 秒。
- 1 秒时，第 2 台服务器空闲，第 1 项任务加入到任务队列，使用第 2 台服务器处理到 3 秒。
- 2 秒时，第 2 项任务加入到任务队列，使用第 0 台服务器处理到 5 秒。
- 3 秒时，第 2 台服务器空闲，第 3 项任务加入到任务队列，使用第 2 台服务器处理到 5 秒。
- 4 秒时，第 4 项任务加入到任务队列，使用第 1 台服务器处理到 5 秒。
- 5 秒时，所有服务器都空闲，第 5 项任务加入到任务队列，使用第 2 台服务器处理到 7 秒。
示例 2：
输入：servers = [5,1,4,3,2], tasks = [2,1,2,4,5,2,1]
输出：[1,4,1,4,1,3,2]
解释：事件按时间顺序如下：
- 0 秒时，第 0 项任务加入到任务队列，使用第 1 台服务器处理到 2 秒。
- 1 秒时，第 1 项任务加入到任务队列，使用第 4 台服务器处理到 2 秒。
- 2 秒时，第 1 台和第 4 台服务器空闲，第 2 项任务加入到任务队列，使用第 1 台服务器处理到 4 秒。
- 3 秒时，第 3 项任务加入到任务队列，使用第 4 台服务器处理到 7 秒。
- 4 秒时，第 1 台服务器空闲，第 4 项任务加入到任务队列，使用第 1 台服务器处理到 9 秒。
- 5 秒时，第 5 项任务加入到任务队列，使用第 3 台服务器处理到 7 秒。
- 6 秒时，第 6 项任务加入到任务队列，使用第 2 台服务器处理到 7 秒。
提示：
servers.length == n
tasks.length == m
1 <= n, m <= 2 * 105
1 <= servers[i], tasks[j] <= 2 * 105
堆优先队列
我们用小根堆记录空闲的服务器信息：权重 下标。
我们用小根堆记录忙录的服务器：完成时间 权重 下标。
依次处理第j项任务：
将结束时间<= j 运行服务器，移到空闲服务器。。
如果没有空闲服务器，运行第一个运行服务器。开始时间 运行服务器堆顶服务器的结束时间。
{ 在空闲的服务器的堆顶服务器运行，开始时间 j ，移除堆顶元素。 有空闲服务器 忙碌的服务器的堆顶服务器运行，开始时间：堆顶服务器的结束时间，移除堆顶元素 o h t e r \begin{cases} 在空闲的服务器的堆顶服务器运行，开始时间j ，移除堆顶元素。&& 有空闲服务器 \\ 忙碌的服务器的堆顶服务器运行，开始时间：堆顶服务器的结束时间 ，移除堆顶元素 &&ohter \\ \end{cases} {在空闲的服务器的堆顶服务器运行，开始时间j，移除堆顶元素。忙碌的服务器的堆顶服务器运行，开始时间：堆顶服务器的结束时间，移除堆顶元素有空闲服务器ohter
将{开始时间+task[j],server[服务器下标],服务器下标}加到运行堆。
代码
核心代码
class Solution {public:vector<int> assignTasks(vector<int>& servers, vector<int>& tasks) {priority_queue<pair<int, int>,vector<pair<int, int>>,greater<>> heapIdle;priority_queue<tuple<int, int,int>, vector<tuple<int, int,int>>, greater<>> heapRun;for (int i = 0; i < servers.size(); i++) {heapIdle.emplace(servers[i], i);}vector<int> ret;for (int j = 0; j < tasks.size(); j++) {while (heapRun.size() && (get<0>(heapRun.top()) <= j)) {heapIdle.emplace(get<1>(heapRun.top()), get<2>(heapRun.top()));heapRun.pop();}int time = 0, index = -1;if (heapIdle.size()) {time = j;index = get<1>(heapIdle.top());heapIdle.pop();}else {time = get<0>(heapRun.top());index = get<2>(heapRun.top());heapRun.pop();}ret.emplace_back(index);heapRun.emplace(time + tasks[j], servers[index], index);}return ret;}};
单元测试
vector<int> servers, tasks;TEST_METHOD(TestMethod11){servers = { 3, 3, 2 }, tasks = { 1, 2, 3, 2, 1, 2 };auto res = Solution().assignTasks(servers, tasks);AssertEx(vector<int>{2, 2, 0, 2, 1, 2}, res);}TEST_METHOD(TestMethod12){servers = { 5,1,4,3,2 }, tasks = { 2,1,2,4,5,2,1 };auto res = Solution().assignTasks(servers, tasks);AssertEx(vector<int>{1, 4, 1, 4, 1, 3, 2}, res);}
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测试环境
操作系统：win7 开发环境： VS2019 C++17
或者 操作系统：win10 开发环境： VS2022 C++17
如无特殊说明，本算法用**C++**实现。
