题目

你有 k 个服务器，编号为 0 到 k-1 ，它们可以同时处理多个请求组。每个服务器有无穷的计算能力但是 不能同时处理超过一个请求 。请求分配到服务器的规则如下：

• 第 i （序号从 0 开始）个请求到达。
• 如果所有服务器都已被占据，那么该请求被舍弃（完全不处理）。
• 如果第 (i % k) 个服务器空闲，那么对应服务器会处理该请求。
• 否则，将请求安排给下一个空闲的服务器（服务器构成一个环，必要的话可能从第 0 个服务器开始继续找下一个空闲的服务器）。比方说，如果第 i 个服务器在忙，那么会查看第 (i+1) 个服务器，第 (i+2) 个服务器等等。
• 给你一个 严格递增 的正整数数组 arrival ，表示第 i 个任务的到达时间，和另一个数组 load ，其中 load[i] 表示第 i 个请求的工作量（也就是服务器完成它所需要的时间）。你的任务是找到 最繁忙的服务器 。最繁忙定义为一个服务器处理的请求数是所有服务器里最多的。

请你返回包含所有 最繁忙服务器 序号的列表，你可以以任意顺序返回这个列表。

示例 1：

输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4,5], load = [5,2,3,3,3]
输出：[1]
解释：
所有服务器一开始都是空闲的。
前 3 个请求分别由前 3 台服务器依次处理。
请求 3 进来的时候，服务器 0 被占据，所以它被安排到下一台空闲的服务器，也就是服务器 1 。
请求 4 进来的时候，由于所有服务器都被占据，该请求被舍弃。
服务器 0 和 2 分别都处理了一个请求，服务器 1 处理了两个请求。所以服务器 1 是最忙的服务器。

示例 2：

输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4], load = [1,2,1,2]
输出：[0]
解释：
前 3 个请求分别被前 3 个服务器处理。
请求 3 进来，由于服务器 0 空闲，它被服务器 0 处理。
服务器 0 处理了两个请求，服务器 1 和 2 分别处理了一个请求。所以服务器 0 是最忙的服务器。

示例 3：

输入：k = 3, arrival = [1,2,3], load = [10,12,11]
输出：[0,1,2]
解释：每个服务器分别处理了一个请求，所以它们都是最忙的服务器。

示例 4：

输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4,8,9,10], load = [5,2,10,3,1,2,2]
输出：[1]

示例 5：

输入：k = 1, arrival = [1], load = [1]
输出：[0]

提示：

• 1 <= k <= 10⁵
• 1 <= arrival.length, load.length <= 10⁵
• arrival.length == load.length
• 1 <= arrival[i], load[i] <= 109
• arrival 保证 严格递增 。

思路

找到环中合适的空闲位置

解法

class Solution {
    public List<Integer> busiestServers(int k, int[] arrival, int[] load) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();

        TreeSet<Integer> freeServer = new TreeSet<>();

        // int[2]: [结束时间, 服务器编号]
        PriorityQueue<int[]> priorityQueue = new PriorityQueue<>((a, b) -> (a[0] - b[0]));

        for (int i = 0; i < k; i++) {
            freeServer.add(i);
        }

        int taskNum = arrival.length;

        int idx = 0;

        // 各服务处理数量
        int[] serverDeals = new int[k];

        while (idx < taskNum) {
            // 服务器编号
            int sNo = idx % k;

            // 任务开始时间
            int startTime = arrival[idx];

            // 释放忙完服务器 && 计数服务器处理任务数
            while (!priorityQueue.isEmpty()) {
                int[] e = priorityQueue.peek();
                if (e[0] <= startTime) { // 若已处理任务结束时间 <= 任务起始时间
                    priorityQueue.poll(); // 弹出
                    freeServer.add(e[1]); // 将机器加入空闲列表
                    serverDeals[e[1]]++;
                } else { // 否则, 跳出
                    break;
                }
            }

            // 若执行释放操作后, 仍无可用服务器; 直接跳过当前任务
            if (freeServer.isEmpty()) {
                idx++;
                continue;
            }

            // 找到环中合适的空闲位置
//            while (!freeServer.contains(sNo)) {
//                if (sNo == k) {
//                    sNo = 0;
//                } else {
//                    sNo++;
//                }
//            }
            Integer nextNo = freeServer.ceiling(sNo);

            nextNo = nextNo == null ? freeServer.ceiling(0): nextNo;
            
            // 将对应服务器移除空闲列表
            freeServer.remove(nextNo);

            // 编号为 idx 的任务的结束时间
            int endTime = arrival[idx] + load[idx];

            // 将 <新任务结束时间, 服务器> 加入队列
            priorityQueue.add(new int[]{endTime, nextNo});
            idx++;
        }

        while (!priorityQueue.isEmpty()) {
            int sNo = priorityQueue.poll()[1];
            serverDeals[sNo]++;
        }

        int max = 0;
        for (int serverDeal : serverDeals) {
            max = Math.max(max, serverDeal);
        }

        for (int i = 0; i < serverDeals.length; i++) {
            if (serverDeals[i] == max) {
                res.add(i);
            }
        }

        return res;
    }
}

总结

• 分析出几种情况，然后分别对各个情况实现