最小化快捷键的作用 最小化快捷操作

本文档详细介绍了如何利用扫线算法解决最小化完成给定任务集合所需时间的问题。每个任务都有开始时间、结束时间和完成所需的时长。目标是找到完成所有任务所需的时间时间最短，任务可以处理，且任务时间段可以是不连续的。本文将提供清晰的算法逻辑、示例代码和详细的解释，帮助读者理解和应用该方法。问题描述

给定一个任务列表，其中每个任务由，，]：

事件点生成：(1， 2，开始)(2， 3，开始)(3， 2，结束)(5， 3，开始)(5， 3，结束)(6， 2，结束)

事件点排序：(1， 2，开始)(2， 3，开始)(3， 2，结束)(5， 3，开始)(5， 3，结束)(6， 2，结束)

扫描处理：时间1：遇到(1，2，开始)，activeTasks = [(1， 2)]时间 2：遇到 (2， 3， start)，activeTasks = [(1， 2)， (2， 3)] 3：遇到 (3， 2， end)，找到的 (1， 2)，need = 2，totalTime = 2。从 activeTasks 中移除 (1， 2)。 activeTasks = [(2， 1)] 时间 5：遇到 (5， 1) 时间 5：遇到 (5， 2)，need = 2，totalTime = 2。 2， start)，activeTasks = [(2， 1)， (5， 2)]时间 5：遇到 (5， 1， end)，找到对应的 (2， 1)，need = 1，totalTime = 3。从 activeTasks 中移除 (2， 1)。activeTasks = [(5， 1)]时间 6：遇到 (6， 1， end)，找到对应的 (5， 1)，need = 1，totalTime = 4。从 activeTasks 中移除 (5， 1)。activeTasks = []

最终结果为 4。注意事项在处理结束事件时，需要找到堆栈中对应的开始事件。使用额外的映射关系可以加速查找过程。在去年最后时长时，需要注意活跃任务的时长可能会重复，需要顺便取。代码示例中的 activeTasks 使用堆栈，也可以使用其他数据结构，如PriorityQueue，以优化性能。总结

本文详细介绍了如何利用扫线算法解决最小化完成任务所需时间的关注问题。该算法通过将轴离散化，并模拟时间循环，在关键时间点进行状态更新，从而引起问题。该方法可以有效地解决时间区间的问题，具有以下的实用价值。

以上就是最小化完成任务所需时间的一个内容：一个扫线算法内容的详细，更多请乐哥常识网其他相关时间文章！