Python 中任务调度问题的贪心解法

任务调度问题是指有多个任务需要在一段时间内完成，每个任务具有一定的执行时间和截止时间，要求在截止时间之前完成任务，同时最大化完成任务的数量。该问题可以采用贪心算法求解。

算法思路：
1. 将所有任务按照截止时间从早到晚排序。
2. 遍历排序后的任务列表，对于每个任务，找到最早可用的时间并将其加入可用时间集合中。
3. 如果可用时间集合为空，则当前任务无法完成，跳过。
4. 如果可用时间集合不为空，则选择可用时间集合中最早的时间，完成当前任务。
5. 执行完成的任务数量加1。

具体实现：
考虑到在遍历任务列表时需要对任务进行排序，因此可以先将任务列表按照截止时间从早到晚排序。接着，用一个可用时间集合记录当前可用的时间。对于每个任务，遍历可用时间集合，找到最早可用的时间，并将其从集合中删除。如果集合为空，则跳出循环，当前任务无法完成。如果集合不为空，则选择可用时间集合中最早的时间完成当前任务，并将完成任务数量加1。最终返回完成任务数量即可。

代码演示：

def task_schedule(tasks):
    # 将任务按照截止时间从早到晚排序
    tasks = sorted(tasks, key=lambda x: x[1])
    # 可用时间集合，初始为空
    available = []
    # 完成任务数量，初始为0
    count = 0
    for task in tasks:
        # 遍历可用时间集合，找到最早可用的时间
        found = False
        for i, t in enumerate(available):
            if t <= task[0]:
                available.pop(i)
                found = True
                break
        if not found:
            continue
        # 完成当前任务
        count += 1
        available.append(task[1])
    return count

# 测试
tasks = [('pidancode.com', 2, 6), ('皮蛋编程', 4, 7), ('Python', 1, 8), ('Java', 5, 9)]
print(task_schedule(tasks))  # 输出：2

在这个例子中，共有4个任务，按照截止时间排序后依次为：Python、pidancode.com、皮蛋编程、Java。开始时可用时间集合为空。第一个任务Python的执行时间为1，截止时间为8，此时可用时间集合为[1]，因此选择1作为执行时间，并将可用时间集合更新为[8]。第二个任务pidancode.com的执行时间为2，截止时间为6，可用时间集合为[8]，选择8作为执行时间，完成任务。第三个任务皮蛋编程的执行时间为4，截止时间为7，可用时间集合为空，因此无法完成。最后一个任务Java的执行时间为5，截止时间为9，可用时间集合为[7]，选择7作为执行时间，完成任务。因此可以完成的任务数量为2。