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。
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。
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。
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。
输入: k = 3, arrival = [1,2,3,4,8,9,10], load = [5,2,10,3,1,2,2] 输出: [1]
输入: k = 1, arrival = [1], load = [1] 输出: [0]
1 <= k <= 1051 <= arrival.length, load.length <= 105arrival.length == load.length1 <= arrival[i], load[i] <= 109arrival保证 严格递增 。
use std::cmp::Reverse;use std::collections::BinaryHeap;implSolution{pubfnbusiest_servers(k:i32,arrival:Vec<i32>,load:Vec<i32>) -> Vec<i32>{let k = k asusize;letmut free = (0..k).map(|i| Reverse(i)).collect::<BinaryHeap<_>>();letmut busy = BinaryHeap::new();letmut count = vec![0; load.len()];for i in0..load.len(){whileletSome(&(Reverse(t), j)) = busy.peek(){if t > arrival[i]{break;}elseif i % k > j { free.push(Reverse(j + i / k * k + k));}else{ free.push(Reverse(j + i / k * k));} busy.pop();}ifletSome(Reverse(j)) = free.pop(){ busy.push((Reverse(arrival[i] + load[i]), j % k)); count[j % k] += 1;}}let max_count = *count.iter().max().unwrap();(0..k asi32).filter(|&i| *count.get(i asusize).unwrap_or(&0) == max_count).collect()}}