嘿，这个问题拆解开来其实挺清晰的，咱们基于线程无额外调度开销、任务能被最优分配的前提，分两种核心情况来分析：

一、任务集大小 ≤ 线程数X #

这种情况确实简单——每个任务都能直接分配到一个独立线程，所有任务同时启动处理。所以处理完所有任务的总耗时，就是所有任务里耗时最长的那一个。

举个例子：如果有3个线程，任务耗时分别是[2,5,3]，那总耗时就是5。三个线程同时跑，最慢的那个任务完成时，其他任务早就处理完了，整个任务集也就搞定了。

二、任务集大小 > 线程数X #

这时候得结合两个关键数值来判断最终总耗时：

• 所有任务的总耗时总和除以线程数X，得到理想状态下的平均处理时间（假设任务能拆分的话）
• 单个任务的最长耗时

最终的总耗时就是这两个数值里的较大者，公式可以写成：
总耗时 = max( max(t(T[i])), sum(t(T[i])) / X )

用两个例子来理解逻辑：

1. 比如有2个线程，任务耗时是[6,3,3]：总耗时总和是12，除以2得6；单个最长任务也是6。这时候一个线程跑那个6的任务，另一个线程先后跑两个3的任务，刚好同时完成，总耗时就是6。
2. 再比如有2个线程，任务耗时是[7,2,2]：总耗时总和是11，除以2得5.5，但单个最长任务是7。这时候不管怎么分配，那个7的任务得占一个线程跑满7单位时间，另一个线程在这段时间里早就把两个2的任务处理完了，所以总耗时只能是7。

简单总结：如果有单个任务比“平均分摊到每个线程的总耗时”还长，那这个任务的耗时就是瓶颈；否则，平均分摊的时间就是总耗时。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3237736