一、题目解析
在这个问题中，我们需要计算在多任务下载器中，同一时刻最多有多少个任务正在同时下载。给定 ( N ) 个任务，每个任务有开始时间和持续时间，我们需要找出任务的最高并发数。
二、代码详解
提供的代码通过模拟任务的开始和结束时间点来解决这个问题。代码的核心思想是：
- 创建一个事件列表，记录每个任务的开始时间和结束时间，用 1 表示开始，-1 表示结束。
- 对事件列表进行排序，确保时间点按顺序处理，如果时间相同，则先处理结束时间。
- 遍历事件列表，使用一个变量
currentConcurrency来跟踪当前并发的任务数，每遇到一个开始时间点，currentConcurrency加 1，每遇到一个结束时间点，currentConcurrency减 1。 - 使用另一个变量
maxConcurrency来记录遍历过程中遇到的最大并发数。
public static int solution(int n, int[][] array) {
List<int[]> events = new ArrayList<>();
for (int[] task : array) {
events.add(new int[]{task[0], 1}); // 开始时间
events.add(new int[]{task[0] + task[1], -1}); // 结束时间
}
events.sort((a, b) -> {
if (a[0] == b[0]) {
return a[1] - b[1];
}
return a[0] - b[0];
});
int maxConcurrency = 0;
int currentConcurrency = 0;
for (int[] event : events) {
if (event[1] == 1) {
currentConcurrency++;
} else {
currentConcurrency--;
}
maxConcurrency = Math.max(maxConcurrency, currentConcurrency);
}
return maxConcurrency;
}
三、知识总结
在解决这个问题的过程中，我学习到了如何使用事件驱动的方法来模拟并发任务。这种方法通过将任务的开始和结束时间点抽象为事件，然后对这些事件进行排序和处理，可以有效地计算出任务的最高并发数。这种方法在处理并发问题时非常有用，特别是在涉及到时间线和事件顺序的场景中。
四、学习计划
为了更深入地理解和掌握并发编程和事件驱动编程，我计划通过豆包MarsCode AI刷题功能，每天至少解决一个相关的问题，并总结每个问题的解题思路和关键点。此外，我还会阅读相关的书籍和教程，比如《Java并发编程实战》、《你不知道的JavaScript》等，来加深对并发编程的理解。
五、工具运用
在学习过程中，我会将豆包MarsCode AI刷题功能与其他在线资源相结合，比如LeetCode、GeeksforGeeks等，以获得更全面的练习。同时，我也会利用GitHub上的开源项目和教程，来实践并发编程的技巧，并学习如何优化代码以提高性能。
通过这样的学习方法，我相信我可以更系统地掌握并发编程的知识，为将来的学习和工作打下坚实的基础。
