Python动态规划实现虚拟机部署的算法思想
作者:常子Aka 时间:2022-12-13 05:02:47
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)
来源:https://blog.csdn.net/weixin_43540234/article/details/118889019
标签:Python,动态规划,虚拟机
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