We study the classical single-machine problem $1\mid\mid\sum U_j$, in which each job has a processing time and a deadline and the objective is to maximize the number of jobs completed on time. Moore's shortest-processing-time algorithm scans the jobs in nondecreasing processing time and accepts a job exactly when the accepted set remains feasible. Although the rule is simple, a direct feasibility test appears to require checking all deadline prefixes. We show that the exact insertion margin is the suffix slack beginning at the candidate's deadline. This quantity can be maintained by an augmented balanced search tree with two operations: $\textsc{Add}(d,a)$ and $\textsc{Slack}(d)$. Each operation takes $O(\log(q+1))$ worst-case time when the tree contains $q$ distinct deadlines. Hence, after sorting, the greedy scan runs in $O(n\log(k+2))$ time, where $k$ is the number of distinct deadlines in the returned set, and in $O(n\log n)$ time overall. Unlike the previous $O(n\log n)$ implementation of Zhao and Yuan, our data structure stores no preemptive schedule or interval family and requires no amortized interval analysis. We also describe the combinatorial structure of the greedy outputs. For every attainable cardinality, each greedy prefix has minimum total processing time. The choices within each equal-processing-time class form a chain-presented laminar matroid, and the direct sum of these matroids has exactly the possible greedy outputs as its bases. Finally, a flow formulation of the deadline-prefix constraints yields a polymatroid rank function.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《语言模型的推理时间学习算法》162页博士论文
专知会员服务
16+阅读 · 2025年11月23日
大模型5个公式化讲解,附视频与Slides
专知会员服务
40+阅读 · 2024年2月6日
【经典书】算法C语言实现,Algorithms in C. 672页pdf
专知会员服务
82+阅读 · 2020年8月13日
【机器学习术语宝典】机器学习中英文术语表
专知会员服务
62+阅读 · 2020年7月12日
【Manning新书】高级算法与数据结构,769页pdf
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
自然语言处理(NLP)知识结构总结
AI100
51+阅读 · 2018年8月17日
【NLP】十分钟快览自然语言处理学习总结
专知
17+阅读 · 2017年11月21日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
《国防技术管理》印度智库报告最新45页
专知会员服务
3+阅读 · 8月28日
《美陆军最新条令:保障行动》
专知会员服务
4+阅读 · 8月28日
算法战场:人工智能如何重新定义军事力量
专知会员服务
6+阅读 · 8月28日
《北约联邦式电子战云架构》
专知会员服务
6+阅读 · 8月27日
《美陆军野战手册:空域管理战术》
专知会员服务
10+阅读 · 8月27日
相关VIP内容
《语言模型的推理时间学习算法》162页博士论文
专知会员服务
16+阅读 · 2025年11月23日
大模型5个公式化讲解,附视频与Slides
专知会员服务
40+阅读 · 2024年2月6日
【经典书】算法C语言实现,Algorithms in C. 672页pdf
专知会员服务
82+阅读 · 2020年8月13日
【机器学习术语宝典】机器学习中英文术语表
专知会员服务
62+阅读 · 2020年7月12日
相关资讯
【Manning新书】高级算法与数据结构,769页pdf
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
自然语言处理(NLP)知识结构总结
AI100
51+阅读 · 2018年8月17日
【NLP】十分钟快览自然语言处理学习总结
专知
17+阅读 · 2017年11月21日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员