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这使劳勒和伦斯特拉这样的研究者面临一个不可抗拒的问题：究竟什么比例的调度问题是难解的？在塞尔默·约翰逊初创调度理论的20年后，对个人解决方案的探索已变成一项更浩大、更雄心勃勃的研究：通过这一探索可以纵观整个调度理论。
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研究人员发现，即使是对调度问题进行最微妙的改变，也经常会跨越易处理和不易处理之间细致而又不规则的分界线。例如，当所有任务都具有相同权值时，穆尔算法就最大限度地减少了过期任务（或腐烂水果）的数量。但如果一些任务比其他更重要，这个问题就变得难解，没有算法可以很轻松地提供最佳安排。同样，如果某些任务必须等到某个时间点才能开始，那几乎所有的安排都会陷入难解的境地。在收垃圾车到来的前一天晚上才能把垃圾倒出去，这可能是一个合理的市政规章，但它会让你的日程安排变得棘手。
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对调度理论边界的绘制一直持续到今天。最近的一项调查表明，在所有问题中大约有7%是仍然未知的，就是调度的未知领域。然而，在我们所理解的93%的问题中，现实也并不是很理想：只有9%的问题可以被有效解决，其他的84%已经被证明是难解的。[2]换句话说，大多数的调度问题都没有现成的解决方案。如果你觉得很难完美地管理你的日程，那也许因为实际上这就是难以管理的。尽管如此，我们讨论过的算法往往是解决那些困难问题的起点——也许不是那么完美的，但至少是可以预期的。
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[1]我们将在第8章详细研究“难解性”这一问题。
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[2]事实也并非数据显示的那么糟糕，因为这包括多机调度问题，更像是管理一组员工而不是管理你的日历。
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算法之美：指导工作与生活的算法 放弃所有：抢占和不确定性
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谚语
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种树最好的时间要么是20年前，要么就趁现在。
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到目前为止，我们只考虑了使调度变得更加困难的因素。但有一个转折可以使它更容易：能够中途停止一个任务的执行切换到另一个任务。“抢占”这个属性最后会戏剧性地改变整个游戏。
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如果有些任务不能在一个特定的时间开始，那么将最大延迟（为咖啡店的顾客服务）或完工时间（为了快速缩短你的待办事项列表）最小化都越过了难解性那条线。但一旦允许抢占，那就还有其他高效的解决方案。在这两种情况下，经典的策略——最早到期日和最短加工时间，只要进行一个相当简单的修改，就是表现最好的。当任务开始时，将该任务与正在进行的任务进行比较。如果你运用最早到期日原则，新的任务甚至比现在的任务截止日期更早，那么就转换档位，否则它将停滞不前。同样，如果你运用最短加工时间原则，新的任务可以完成的比目前的任务更快，那么先暂停处理这一个，否则就继续你正在做的事情。
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现在，如果一周的生意好，一家机械工厂可能会知道在接下来的几天里他们所期望的一切，但是我们大多数人通常都是盲目的，至少部分人是这样。例如，我们可能不确定我们何时才能启动一个特定的项目。（某人会就某个问题给我一个确定的答案吗？）在任何时候，我们的电话或电子邮件都可能弹出一个新任务的消息，添加到我们的原议程之中。
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事实证明，即使你不知道什么时候会开始工作，最早到期日和最短加工时间仍然是最佳的策略，这能够保证你在面对不确定性时表现出最佳状态（平均来说）。如果在不可预知的时刻，你的桌子上突然出现一堆任务，最小化最大延迟仍然是最早到期日的抢先版最佳策略——如果新来的任务比手头上的截止日期更早的话，那就转而执行这一新任务，如果不是就忽略它。同样，最短加工时间的抢先版策略（比较当前任务的剩余完成时间和完成新任务所需要的时间）仍然是最小化完成总时间的最佳方法。
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事实上，在面对不确定性时，最短加工时间的加权版本是一种最通用的调度策略。它提供了一个简单的时间管理方法：每接到一件新工作时，通过其将耗费的时间来对其进行重要性的划分。如果该重要性高于当前正在执行的任务，就切换到新任务，不然就坚持当前任务。该算法是调度理论最接近“万能钥匙”的地方，最佳策略并不只是为了解决一个问题，而是许多问题。在一定条件下它所要最小化的并不只是加权完工时间的总和，如我们所期待的，也是超期任务的权值以及这些任务的加权超时数的总和。
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有趣的是，如果我们提前知道任务的开始时间和持续时间，想要优化所有其他的指标也都是难解的。所以，调度不确定性的影响揭示了一些违反直觉的东西：在有些情况下，透视是一种负担。即使拥有完全的预知，寻找完美的调度计划实际上也许也是不可能的。相比之下，驻足思考，工作来时反应灵敏，也许不能给你想象中完美的调度执行，但这是你可以做的最好的一件事，也最容易计算。这会带来一些安慰。作为商业作家和编码员的杰森·弗瑞德曾说：“直到做出一个万能计划，你才会继续吗？用‘猜测’代替‘计划’，并放轻松。”当未来充满迷雾的时候，原来你不需要日程表，只需要一个待办事项清单。
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算法之美：指导工作与生活的算法 抢占并不是随意的：关联转换
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谚语
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走的越急，就落得越远。
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埃伦·厄尔曼
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程序员不说话，因为他们不能被打断……与其他人同步（电话、蜂鸣器和门铃）只能意味着打断思路。中断就意味着会发生一些错误。你不能中途下车。
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所以，调度理论还是告诉人们一个合理而又鼓舞人心的道理。解决许多调度问题时，有最简单和最优算法，而要解决的这些问题都已经非常接近我们在日常生活中遇到的情况。但是，在现实世界中，当涉及实际操作的单机调度问题时，事情就会变得复杂。
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首先，人们和计算机操作系统都面临着一个奇怪的挑战：正在进行调度的机器和将要进行计划的机器是同一个。要想理顺你的待办事项清单上的项目，需要你的待办事项列表本身进行优先处理和调度。
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