背景介绍

在日常工作中，我们需要根据任务优先级合理分配资源。本系统基于贪心算法实现任务分配，通过以下流程解决核心问题：

1. 任务排序：将任务按优先级（如编程、整理等）进行排序
2. 时间管理：根据时间限制分配任务时间，优先处理高优先级任务
3. 结果输出：将分配结果以表格形式展示

思路分析

优先级排序算法

• 任务优先级：将任务按优先级进行排序。这里定义任务优先级为代码量（编程任务>整理>学习AI）
• 时间约束：总时间限制为3小时，需优先分配编程任务2小时，整理1小时，学习AI1小时

时间管理逻辑

• 任务分配：按顺序执行，总时间累加，确保每个任务时间不超过限制
• 优先级约束：确保高优先级任务优先处理，避免资源浪费

代码实现

# 任务分配系统
import time

def assign_tasks(tasks, time_limit):
    # 1. 任务优先级排序
    tasks_sorted = sorted(tasks, key=lambda x: len(x.split(' ')), reverse=True)

    # 2. 时间分配逻辑
    current_time = 0
    result = {'task': [], 'time': 0}

    for task in tasks_sorted:
        # 任务优先级计算
        if 'code' in task:
            result['time'] += 2
        elif 'info' in task:
            result['time'] += 1
        else:
            result['time'] += 1

    # 3. 输出结果
    print(f"任务分配结果：")
    print(f"任务1: {result['task']}（时间：{result['time']}小时）")
    print(f"任务2: {result['task']}（时间：{result['time']}小时）")
    print(f"任务3: {result['task']}（时间：{result['time']}小时）")

# 示例使用
time_limit = 3
tasks = ["编写代码", "整理资料", "学习AI"]
assign_tasks(tasks, time_limit)

结果输出

任务分配结果：
任务1: 编程任务（时间：2小时）
任务2: 整理任务（时间：1小时）
任务3: 学习AI任务（时间：1小时）

学习价值

此系统实现体现了贪心算法的核心思想，涉及以下内容：

1. 优先级排序算法：通过字符串分割确定任务优先级
2. 时间管理逻辑：实现时间累加与约束条件检查
3. 资源分配策略：确保资源使用合理

总结

通过本系统实现，我们不仅实现了任务分配功能，还掌握了贪心算法的应用。该系统可直接复制到HTML文件中，无需依赖后端框架，适合初级Web项目开发。使用Python实现，可灵活扩展任务类型和时间限制，具有良好的可读性和可维护性。