客户中心模拟(Queue and A, ACM/ICPC World Finals 2000, UVa822)rust解法
你的任务是模拟一个客户中心运作情况。客服请求一共有n(1≤n≤20)种主题,每种主题用5个整数描述:tid, num, t0, t, dt,其中tid为主题的唯一标识符,num为该主题的请求个数,t0为第一个请求的时刻,t为处理一个请求的时间,dt为相邻两个请求之间的间隔(为了简单情况,假定同一个主题的请求按照相同的间隔到达)。
客户中心有m(1≤m≤5)个客服,每个客服用至少3个整数描述:pid, k, tid1, tid2, …,
tidk ,表示一个标识符为pid的人可以处理k种主题的请求,按照优先级从大到小依次为tid1,tid2, …, tidk 。当一个人有空时,他会按照优先级顺序找到第一个可以处理的请求。如果有多个人同时选中了某个请求,上次开始处理请求的时间早的人优先;如果有并列,id小的优先。输出最后一个请求处理完毕的时刻。
分析:
每个请求项,都由其优先级最高的那个客服处理。
比如,
A客服优先级为[1 ,3, 2, 4]
B客服优先级为[2, 1, 3,]
那么请求项3,要经过两轮选择,之后由A处理。
请求项2,则只经过一轮选择,由B处理。
请求项4,要经过四轮选择,由A处理。
样例:
输入
3
128 20 0 5 10
134 25 5 6 7
153 30 10 4 5
4
10 2 128 134
11 1 134
12 2 128 153
13 1 15315
1 68 36 23 2
2 9 6 19 60
3 67 10 6 49
4 49 44 23 66
5 81 8 18 35
6 99 85 85 75
7 94 75 94 96
8 29 7 67 28
9 100 95 11 89
10 29 16 10 29
11 32 55 10 15
12 70 48 4 84
13 100 36 63 73
14 42 93 28 47
15 100 35 2 73
3
1 13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 12 13 14
2 10 2 3 4 5 9 10 11 12 14 15
3 11 1 2 3 4 5 6 7 9 13 14 15
输出
finish time 195
finish time 13899
解法:
use std::{collections::{BTreeSet, BinaryHeap},io,
};
#[derive(Debug)]
struct Request {id: usize,num: usize,t0: usize,t: usize,dt: usize,
}#[derive(Debug, PartialEq, Eq, Clone, Copy)]
struct RequestItem {req_id: usize,arrive_time: usize,process_time: usize,
}
impl Ord for RequestItem {fn cmp(&self, other: &Self) -> std::cmp::Ordering {other.arrive_time.cmp(&self.arrive_time)}
}
impl PartialOrd for RequestItem {fn partial_cmp(&self, other: &Self) -> Option<std::cmp::Ordering> {Some(self.cmp(other))}
}#[derive(Debug, PartialEq, Eq, Clone)]
struct Server {id: usize,num: usize,req_ids: Vec<usize>,start_process_time: usize,finsh_process_time: usize,
}
impl Ord for Server {fn cmp(&self, other: &Self) -> std::cmp::Ordering {if self.finsh_process_time != other.finsh_process_time {other.finsh_process_time.cmp(&self.finsh_process_time)} else if self.start_process_time != other.start_process_time {other.start_process_time.cmp(&self.start_process_time)} else {other.id.cmp(&self.id)}}
}
impl PartialOrd for Server {fn partial_cmp(&self, other: &Self) -> Option<std::cmp::Ordering> {Some(self.cmp(other))}
}
fn main() {let mut buf = String::new();io::stdin().read_line(&mut buf).unwrap();let n: usize = buf.trim().parse().unwrap();let mut requests: Vec<Request> = vec![];for _i in 0..n {let mut buf = String::new();io::stdin().read_line(&mut buf).unwrap();let v: Vec<usize> = buf.split_whitespace().map(|x| x.parse().unwrap()).collect();requests.push(Request {id: v[0],num: v[1],t0: v[2],t: v[3],dt: v[4],});}//println!("{:?}", requests);let mut buf = String::new();io::stdin().read_line(&mut buf).unwrap();let m: usize = buf.trim().parse().unwrap();let mut servers: BinaryHeap<Server> = BinaryHeap::new();for _i in 0..m {let mut buf = String::new();io::stdin().read_line(&mut buf).unwrap();let v: Vec<usize> = buf.split_whitespace().map(|x| x.parse().unwrap()).collect();servers.push(Server {id: v[0],num: v[1],req_ids: v[2..].to_vec(),start_process_time: 0,finsh_process_time: 0,});}//println!("{:?}", servers);let mut request_items: BinaryHeap<RequestItem> = BinaryHeap::new();let mut time_points: BTreeSet<usize> = BTreeSet::new();for r in requests.iter() {for i in 0..r.num {let item = RequestItem {req_id: r.id,arrive_time: r.t0 + r.dt * i,process_time: r.t,};time_points.insert(item.arrive_time);request_items.push(item);}}//println!("{:?}", request_items);let mut finish_time = 0;while request_items.len() > 0 {let t = time_points.pop_first().unwrap();//等待中的所有请求项let mut wait_items: Vec<RequestItem> = vec![];while let Some(i) = request_items.peek() {if i.arrive_time <= t {wait_items.push(*i);request_items.pop();} else {break;}}if wait_items.len() == 0 {continue;}//所有可用的客服let mut available_servers: Vec<Server> = vec![];while let Some(s) = servers.peek() {if s.finsh_process_time <= t {available_servers.push(s.clone());servers.pop();} else {break;}}//请求项和客服配对,按照优先级for i in 0..n {if available_servers.len() == 0 || wait_items.len() == 0 {break;}let mut j = 0;while j < wait_items.len() {let mut chosen_servers: Vec<&Server> = vec![];//同一个请求项可能有多个客服选中for server in available_servers.iter() {if server.num > i && server.req_ids[i] == wait_items[j].req_id {chosen_servers.push(server);}}if chosen_servers.len() > 0 {chosen_servers.sort_by(|a, b| {if a.start_process_time != b.start_process_time {a.start_process_time.cmp(&b.start_process_time)} else {a.id.cmp(&b.id)}});//分配第一个客服给请求项,之后把客服从可用列表中删除let mut server = chosen_servers[0].clone();for k in 0..available_servers.len() {if available_servers[k].id == server.id {available_servers.remove(k);break;}}server.start_process_time = t;server.finsh_process_time =server.start_process_time + wait_items[j].process_time;finish_time = finish_time.max(server.finsh_process_time);time_points.insert(server.finsh_process_time);servers.push(server);wait_items.remove(j); //把请求项从等待列表中删除} else {j += 1;}}}if wait_items.len() > 0 {request_items.append(&mut BinaryHeap::from(wait_items));}if available_servers.len() > 0 {servers.append(&mut BinaryHeap::from(available_servers));}}println!("finish time {}", finish_time);
}
相关文章:
客户中心模拟(Queue and A, ACM/ICPC World Finals 2000, UVa822)rust解法
你的任务是模拟一个客户中心运作情况。客服请求一共有n(1≤n≤20)种主题,每种主题用5个整数描述:tid, num, t0, t, dt,其中tid为主题的唯一标识符,num为该主题的请求个数,t0为第一个请求的时刻&…...

方案聚焦:高可用的F5分布式云DNS负载均衡
DNS是实现互联网的主要技术之一。它也是网络基础设施的重要组成部分,DNS管理一个分布式和冗余的架构,确保高可用性和高质量的用户响应时间,因此拥有一个可用的、智能的、安全和可扩展的DNS基础设施是至关重要的。然而DNS没有真正的能力来分配…...
大数据性能测试方案-V1.0
XXX大数据平台 性能测试方案 [V1-1.0] 拟 制 人: 审 核 人: 批 准 人: [xxxx年xx月xx日]...

Kafak - 单机/集群快速安装指北(3.x版本)
文章目录 官方下载地址上传安装包解压安装包到指定目录修改解压包名为kafka修改config目录下的配置文件server.propertie配置环境变量其他机器同上 - 修改配置文件中的brokerid启动集群停止Kraft 方式部署集群----(不使用zookeeper) 官方下载地址 http://kafka.apache.org/dow…...

互联网Java工程师面试题·Spring篇·第五弹
目录 1、什么是 spring? 2、使用 Spring 框架的好处是什么? 3、Spring 由哪些模块组成? 4、核心容器(应用上下文) 模块。 5、BeanFactory – BeanFactory 实现举例。 6、XMLBeanFactory 7、解释 AOP 模块 8、解释 JDBC 抽象和 DAO 模块。 9、…...
XTU-OJ 1221-Binary
题目描述 给你一个非负整数n(0≤n≤232-1),求其二进制里面最长连续1数码的长度。 比如,7的二进制为111,所以最长连续1数码的长度为3;13的二进制为1101,所以最长连续1数码的长度为2. 输入 第一行是一个整数K(K≤20000),表示样例的个…...
Chromium源码由浅入深(三)
接前一篇文章:Chromium源码由浅入深(二) 上一回说到了关键的“钥匙”:browserBridge.gpuInfo,本文就针对其进行深入探究。 先来看前半部分,browserBridge。 在content/browser/resources/gpu/gpu_interna…...

如何集成验证码短信API到你的应用程序
引言 当你需要为你的应用程序增加安全性和用户验证功能时,集成验证码短信API是一个明智的选择。验证码短信API可以帮助你轻松实现用户验证、密码重置和账户恢复等功能,提高用户体验并增强应用程序的安全性。本文将介绍如何将验证码短信API集成到你的应用…...
Linux- 由映射文件I/O问题引出的SIGBUS 空洞文件(Sparse File)
SIGBUS SIGBUS是一个在Unix-like操作系统中的信号,它通常表示非法访问内存,而这种非法访问的原因与常见的SIGSEGV(段错误)有所不同。以下是可能导致SIGBUS的常见情况: 未对齐的内存访问:某些硬件平台要求数…...
代码随想录图论 第二天 | 695. 岛屿的最大面积 1020. 飞地的数量
代码随想录图论 第二天 | 695. 岛屿的最大面积 1020. 飞地的数量 一、695. 岛屿的最大面积 题目链接:https://leetcode.cn/problems/max-area-of-island/ 思路:典型的遍历模板题,我采用深度优先,每块岛屿递归遍历的时候计数&…...

R语言代码示例
以下是一个使用R语言和httrOAuth库的下载器程序,用于下载的内容。程序使用以下代码。 # 安装和加载必要的库 install.packages("httr") install.packages("httrOAuth") library(httr) library(httrOAuth) # 设置 http_proxy <- "du…...
ESP32网络开发实例-将 ESP32 连接到 EMQX Cloud MQTT Broker
将 ESP32 连接到 EMQX Cloud MQTT Broker 文章目录 将 ESP32 连接到 EMQX Cloud MQTT Broker1、MQTT介绍2、软件准备3、硬件准备4、代码实现5、MQTT测试在本文中,将介绍使用 EMQX Cloud MQTT 服务器。 首先,我们将介绍如何将 ESP32 开发板连接到 EMQX Cloud MQTT 服务器。 我…...

基于Kubesphere容器云平台物联网云平台Devops实践
基于Kubesphere容器云平台物联网云平台Devops实践 项目背景 公司是做工业物联网相关业务的,现业务是云平台,技术栈 后端为 Springboot2.7JDK11 ,前端为 Vue3Ts,需要搭建自动化运维平台以实现业务代码自动部署上线,…...

淘宝商品详情页API接口|tb获取商品主图接口
淘宝的 API 开发接口,我们需要做下面几件事情。 1)开放平台注册开发者账号; 2)然后为每个淘宝应用注册一个应用程序键(App Key) ; 3)下载淘宝 API 的 SDK 并掌握基本的 API 基础知识和调用&a…...

JAVA面试笔记
JAVA就业课程 面试整体流程 1.1 简单的自我介绍 我是xxxx,工作xxx年.我先后在xxxx公司、yyyy公司工作。先后做个xxxx项目、yyyy项目。 1.2 你简单介绍一下xxxx项目 为了解决xxxx问题,开发了一套xxxx系统,该系统主要有那些部分组成。简单介绍项目的整体架…...

尚硅谷Flume(仅有基础)
q 1 概述 1.1 定义 Flume 是Cloudera 提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume 基于流式架构,灵活简单。 Flume最主要的作用就是,实时读取服务器本地磁盘的数据,将数据写入到HD…...
JS中this的绑定规则
如果有人问你this指向哪里?但又不给你说调用位置,那他就是在耍流氓。 – 龚港浩 1、默认绑定 首先要介绍的是最常用的函数调用类型:独立函数调用。可以把这条规则看作是无法应用其他规则时的默认规则。 function foo() {console.log( this…...

酷开科技 | 酷开系统大屏电视,打造精彩家庭场景
在信息资讯不发达的年代,电视机一直都是个人及家庭重要的信息获取渠道和家庭娱乐中心,是每个家庭必不可少的大家电之一!在快节奏的现代生活中,受手机和平板的冲击,电视机这个曾经的客厅“霸主”一度失去了“主角光环”…...
GDPU 数据结构 天码行空6
一、实验目的 1、掌握串的顺序存储结构 2、掌握顺序串的基本操作方法(插入、删除等)。 3、掌握串的链式存储结构。 4、掌握链式串的几种基本操作(插入、删除等)。 5、掌握Brute-Force算法 二、实验内容 1、编写函数BFIndex(Str…...

机器学习实验三:决策树-隐形眼镜分类(判断视力程度)
决策树-隐形眼镜分类(判断视力程度) Title : 使用决策树预测隐形眼镜类型 # Description :隐形眼镜数据是非常著名的数据集 ,它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型 。 # 隐形眼镜类型包括硬材质 、软材质以及不适合佩…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

解决Ubuntu22.04 VMware失败的问题 ubuntu入门之二十八
现象1 打开VMware失败 Ubuntu升级之后打开VMware上报需要安装vmmon和vmnet,点击确认后如下提示 最终上报fail 解决方法 内核升级导致,需要在新内核下重新下载编译安装 查看版本 $ vmware -v VMware Workstation 17.5.1 build-23298084$ lsb_release…...
测试markdown--肇兴
day1: 1、去程:7:04 --11:32高铁 高铁右转上售票大厅2楼,穿过候车厅下一楼,上大巴车 ¥10/人 **2、到达:**12点多到达寨子,买门票,美团/抖音:¥78人 3、中饭&a…...
将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?
Otsu 是一种自动阈值化方法,用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理,能够自动确定一个阈值,将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...

如何将联系人从 iPhone 转移到 Android
从 iPhone 换到 Android 手机时,你可能需要保留重要的数据,例如通讯录。好在,将通讯录从 iPhone 转移到 Android 手机非常简单,你可以从本文中学习 6 种可靠的方法,确保随时保持连接,不错过任何信息。 第 1…...

Cloudflare 从 Nginx 到 Pingora:性能、效率与安全的全面升级
在互联网的快速发展中,高性能、高效率和高安全性的网络服务成为了各大互联网基础设施提供商的核心追求。Cloudflare 作为全球领先的互联网安全和基础设施公司,近期做出了一个重大技术决策:弃用长期使用的 Nginx,转而采用其内部开发…...
论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一)
宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架论文解析 论文解读:交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一) 论文解读:交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化…...

ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++
目录 文章目录 目录摘要1.修复过程摘要 本节主要解决ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++,无法导入ardupilot代码,会引起查看不方便的问题。如下图所示 1.修复过程 0.安装ubuntu 软件中自带的eclipse 1.打开eclipse—Help—install new software 2.在 Work with中…...
【RockeMQ】第2节|RocketMQ快速实战以及核⼼概念详解(二)
升级Dledger高可用集群 一、主从架构的不足与Dledger的定位 主从架构缺陷 数据备份依赖Slave节点,但无自动故障转移能力,Master宕机后需人工切换,期间消息可能无法读取。Slave仅存储数据,无法主动升级为Master响应请求ÿ…...

用docker来安装部署freeswitch记录
今天刚才测试一个callcenter的项目,所以尝试安装freeswitch 1、使用轩辕镜像 - 中国开发者首选的专业 Docker 镜像加速服务平台 编辑下面/etc/docker/daemon.json文件为 {"registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me"] }同时可以进入轩…...