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Python动态规划实现虚拟机部署

  • qwertt
  • 3
  • 2021-08-01 10:30
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

原文来自:



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