Python动态规划实现虚拟机部署的方法

本篇内容介绍了“Python动态规划实现虚拟机部署的方法”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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)

“Python动态规划实现虚拟机部署的方法”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！