题目链接：1606. 找到处理最多请求的服务器
使用一个有序列表维护空闲服务器的集合，使用一个优先队列维护繁忙服务器的集合。
当第 $i$ 个新请求到来时：
- 先将繁忙服务器中已经变为空闲的服务器找出来，并加入到空闲服务器列表中；
- 如果无服务器空闲，丢弃这个请求，进行下一步；
- 按以下顺序寻找一个合适的服务器处理请求：
- 如果编号为 $i\%k$ 的服务器空闲，使用该服务器处理请求，在有序列表中寻找特定值，时间复杂度为 $O(log(n))$；
- 在空闲服务器列表中寻找最小的，编号大于 $i\%k$ 的服务器，时间复杂度也是 $O(log(n))$；
- 使用空闲服务器中编号最小的处理请求。
import heapq
from collections import defaultdict
from typing import List
from sortedcontainers import SortedList
class Solution:
def busiestServers(self, k: int, arrival: List[int], load: List[int]) -> List[int]:
counter, idles, busys = defaultdict(int), SortedList(range(k)), []
def dispatch(n, l):
idles.remove(n)
heapq.heappush(busys, (l, n))
counter[n] += 1
for i, (a, l) in enumerate(zip(arrival, load)):
while busys:
d, n = heapq.heappop(busys)
if d <= a:
idles.add(n)
else:
heapq.heappush(busys, (d, n))
break
if not idles:
continue
if i % k in idles:
dispatch(i % k, a + l)
else:
idx = idles.bisect(i % k)
if idx < len(idles):
dispatch(idles[idx], a + l)
else:
dispatch(idles[0], a + l)
busiests, busy = [], -1
for key, val in counter.items():
if val > busy:
busiests = [key]
busy = val
elif val == busy:
busiests.append(key)
return busiests