本问题可以归结为一个时间窗口内的多任务并发管理问题。给定N个任务，每个任务有明确的开始时间和持续时间，我们需要找出同时进行的任务数量的最大值，即最高并发数。
思路解析
我们可以将这个问题转化为一个事件调度问题。通过为每个任务创建“开始事件”和“结束事件”，并按时间线顺序处理这些事件，我们就能计算出在任意时刻有多少任务是在同时进行的。
事件模型
- 开始事件：每当一个任务开始的时候，系统对资源的需求增加。我们可以将这种增加建模为一个“开始事件”，并且这个事件会增加当前同时运行任务的数量。
- 结束事件：类似地，当一个任务结束时，资源的需求减少。因此，我们标记为“结束事件”，这个事件会减少当前同时运行的任务数。
通过这种事件驱动的模型，我们把问题转化为对一系列时间有序的事件进行处理。
事件排序
事件排序是解决此问题的关键，排序策略如下：
- 以时间递增排序：事件必须按照时间的递增顺序进行排序，这样才能模拟时间的流逝。
- 相同时间优先处理结束事件：如果两个事件发生在同一时刻，优先处理结束事件。这是因为，首先结束一个任务可以使我们立即释放资源，从而正确计算同一时刻正运行的任务数量。
并发计算
在事件排序完成后，我们通过遍历事件列表来更新当前同时运行任务的计数。具体的操作步骤如下：
-
初始化两个计数变量：
currentConcurrent表示当前时刻正在进行的任务数量，maxConcurrent记录发现的最大的并发任务数。 -
遍历事件列表：
- 若是“开始事件”，当前任务数增加。
- 若是“结束事件”，当前任务数减少。
- 在每次更新后，检查当前任务数是否超过记录的最大值，如果超过，则更新最大值。
通过这一遍历过程，最终得到的最大并发数即是答案。
详细解释
- 事件生成：为了峰值并发数的计算，生成每个任务的开始和结束时间作为事件，时间上精确标注增加和减少任务并行操作的时刻。
- 事件排序：必须按照时间进行排序，同时间内“结束”事件需要优先于“开始”事件保证我们处理顺序的有序性。
- 并发追踪：在处理每个事件时，动态调整当前任务数，确保我们及时更新并关注并发任务数。如果调整后的任务数大于之前记录的最大值，意味着我们在此刻达到了新的资源峰值。
这种方法以其简洁性和高效性，确保无论任务数量多大或时间窗口多复杂，都能迅速收敛到问题的最优解。采用事件驱动机制，在与排序算法结合后，实现了线性处理的能力，大大提高了资源管理的精确性和算法执行的效率。
