问题描述
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，所以它呗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 。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-servers-that-handled-most-number-of-requests
解答
//顺序查找符合条件的空闲机器会超时，所以这里用到了treeSet来进行查找 class Solution { public List<Integer> busiestServers(int k, int[] arrival, int[] load) { TreeMap<Integer, List<Integer>> endTime = new TreeMap<>();//key:任务完成时间;value:在key时间完成任务的机器 int[] time = new int[k];//记录k台机器完成任务的次数 TreeSet<Integer> available = new TreeSet<>();//记录空闲机器的索引 for(int i=0;i<k;i++)available.add(i);//开始的时候全都空闲 for(int i=0;i<arrival.length;i++){//每次循环处理一个请求 int index = i%k; int startTime = arrival[i]; int end = startTime + load[i]; Map<Integer, List<Integer>> submap = endTime.subMap(0,startTime+1);//得到在startTime之前完成任务的机器 Iterator<Integer> iterator = submap.keySet().iterator();//用迭代器，把startTime之前完成任务的机器加入available while(iterator.hasNext()){ int t = iterator.next(); available.addAll(submap.get(t)); iterator.remove();//删除endTime中的元素 } if(available.size()==0)continue;//没有找到空闲机器，则丢弃掉本次请求 Integer next = available.ceiling(index);//方法返回在这个集合中大于或者等于给定元素的最小元素，如果不存在这样的元素,返回null. if(next == null)next = available.first(); //System.out.println(next); time[next]++;//由next机器来处理本次请求 if(!endTime.containsKey(end))endTime.put(end, new ArrayList<Integer>()); endTime.get(end).add(next); available.remove(next); } int max = Integer.MIN_VALUE; for(int i:time)if(max<i)max = i; List<Integer> res = new ArrayList<>(); for(int i=0;i<k;i++)if(time[i]==max)res.add(i); return res; } }