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导读 | 这篇文章主要介绍了 Python 动态规划实现虚拟机部署的算法思想,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值, 需要的朋友可以参考下 |
声明
本文章为个人拙见,仅仅提供参考,不一定正确,各位大佬可以发表自己的意见。
题目描述
考虑到在虚拟机部署中资源提供商通常希望自己的收益最大化,现假设有一台宿主机,共有 x 个 cpu 和 y GB 的内存,用户可以采取自己报价的方式向资源提供商申请使用虚拟机资源,譬如说付 w 元申请 a 个 cpu 和 b GB 内存的一台虚拟机。请你设计一个算法,让资源提供商可以合理地安排虚拟机,使得自己的收益最大化。
输入:
n x y
2 4 200
4 2 150
…
说明,n 表示共有 n 条用户报价申请,宿主机共有 x 个 cpu 和 y GB 的内存;
以下 n 行,每行表示用户申请的 cpu 和内存数,以及用户报价的金额。
算法思想
该问题为寻找全局最优解问题,采用动态规划的思想。找最大利益是最终的问题,可以将最大利益的子问题看做是已经报价的每个用户最大金额,并将其所要求的 CPU 数和内存数加入到总的需求总,与提供的 CPU 数和内存容纳进行对比。解决了目前最大报价的用户,下一个最大报价又可以看做是一个子问题,但 CPU 和内存容量需要减去已经分配的,如此反复,到 CPU 和内存容量不能满足任何一个用户要求为止,最优解便求得。
测试结果
运行结果:
源代码
import sys
print("请输入申请虚拟机的用户个数,cpu 个数,内存容量:")
a = list(map(int, input().split())) # 用数组 a 来存储参与报价的用户的个数, 云端要存储的 cpu 个数,容量大小
a1 = a[0] # 存储用户个数,要输入几行数据
a2 = a[1] # 存储 cpu 的个数
a3 = a[2] # 存储容量
b = []
cpu_num=0
size_num=0
money=0
b1 = [0]*a1 #数组 b1 存储用户报价
p1 = [0]*a1 #数组 p1 记录报价金额的位置
for i in range(a1):
print("请输入第",i+1,"个用户的申请 CPU 个数 内存容量 报价:")
b.append(list(map(int, input().split())))
for k in range(a1):
b1[k] = b[k][2]
p1[k] = k
for i in range(0,a1-1):
for j in range(1,a1-i):
if b1[j]>b1[j-1]:
temp=b1[j-1]
b1[j-1]=b1[j]
b1[j]=temp
temp=p1[j-1]
p1[j-1]=p1[j]
p1[j]=temp
def Fun(i):
global cpu_num,size_num,money
cpu_num=cpu_num+b[p1[i]][0]
size_num=size_num+b[p1[i]][1]
money=money+b[p1[i]][2]
if cpu_num>a2 or size_num>a3:
money=money-b[p1[i]][2]
cpu_num=cpu_num-b[p1[i]][0]
size_num=size_num-b[p1[i]][1]
for i in range(a1):
Fun(i)
print("最大化收益:",money)
到此这篇关于 Python 动态规划实现虚拟机部署的文章就介绍到这了
正文完
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