华为2022年软挑赛初赛试题及初级代码（成渝赛区）

1.赛题描述

2.全部代码

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2.全部代码


# import psutil  ##查看程序所占用的内存空间
# import osimport numpy as np
import configparser
import timestart =time.clock()config_path = 'F:\\桌面\\data\\config.ini'
path1 = "F:\\桌面\\data\\demand.csv"
path2 = "F:\\桌面\\data\\site_bandwidth.csv"
path3 = "F:\\桌面\\data\\qos.csv"
path4 = "F:\\桌面\\data\\output\\solution.txt"
##路径
# config_path = '/data/config.ini'
# path1 = "/data/demand.csv"
# path2 = "/data/site_bandwidth.csv"
# path3 = "/data/qos.csv"
# path4 = "/output/solution.txt"
#读取配置文件
conf = configparser.ConfigParser()
conf.read(config_path, encoding="utf-8")
qos_constraint = conf.getint("config", "qos_constraint")##获取时间度个数
data1 = np.loadtxt(path1, dtype=str, delimiter=',', skiprows=1)
t = len(data1)
# print(t)##获取客户结点ID
data0 = np.loadtxt(path1, dtype=str, delimiter=',')
data2 = data0[0].tolist()
data2.pop(0)
n = data2##获取边缘节点ID
data3 = np.loadtxt(path2, dtype=str, delimiter=',', skiprows=1)
m = []
for item3 in data3:m.append(item3[0].tolist()[0:2])
# print(data3)
# print(m)
##定义客户节点类
class custom:def __init__(self, name):self.name = name
##定义边缘节点类
class bianyuan(custom):# cj = 430080def __init__(self, name, data, cj):super(bianyuan, self).__init__(name)self.cj = cjself.data = datadef distribute(self, slip): ###遍历每个客户结点更新self.data = self.data + slip### 读取一个时间刻度的需求量数据
def read_demand_data(path, time_chip):data1 = np.loadtxt(path, dtype=str, delimiter=',', skiprows=1)m_demand = {}for item in range(1, len(n)+1):item_data = data1[time_chip-1][item]m_demand.update({n[item-1]: item_data})# print(m_demand)return m_demand# read_demand_data("E:\\桌面\\华为云作业\\线下调试数据\\data\\demand.csv")# 读取一个时间刻度的qos限制数据
def read_qos_data(path, i):data2 = np.loadtxt(path, dtype=str, delimiter=',', skiprows=1)# print(data2)m_qos = {}for item in data2:m_qos.update({"%s"%(item[0]):int(item[i])})# print(m_qos)return m_qos# for i in range(1, len(n)+1): ##表示的是客户节点的循环，应该放在程序的开始
#     read_qos_data("E:\\桌面\\华为云作业\\线下调试数据\\data\\qos.csv", i)# 读取一个时间刻度的单个边缘节点限制数据
def read_bianyuan_limit_data(path):data3= np.loadtxt(path, dtype=str, delimiter=',', skiprows=1)m_limit = {}for item in data3:m_limit.update({"%s"%(item[0]):int(item[1])})# locals()['bianyuan_limit_'+item[0]+'_data'] = m_limit.get("%s"%item[0])# print(locals()['bianyuan_limit_'+name+'_data'])return  m_limit# read_bianyuan_limit_data("E:\\桌面\\华为云作业\\线下调试数据\\data\\site_bandwidth.csv", "B")if __name__ == "__main__":# time_chip = 1wj = 0 ##用来存方案整体成本for item7 in m:locals()["bianyuan_list_" + str(item7)] = []  ##创建以边缘节点命名的列表m个list_all = {}  ###用于存单个边缘节点所有时刻的带宽值for time_chip in range(1, t+1):for i in range(1, len(n) + 1):  ##表示的是客户节点的循环，应该放在程序的开始m_demand = read_demand_data(path1, time_chip)  # 读取需求，返回在一个时间度下每个客户节点需求m_qos = read_qos_data(path3, i)  # 读取qos，返回一个时间度下，每个客户节点与每个边缘节点的qosm_limit = read_bianyuan_limit_data(path2)  ##读取限制性数据，# 返回每个边缘节点限制m_qos_suit = {k:v for k, v in m_qos.items() if v<=qos_constraint}  ##判断符合条件的qosm_qos_nosuit = {k:v for k, v in m_qos.items() if v>qos_constraint}m_qos_suit_num = len(m_qos_suit)# print("合适结点数目:", m_qos_suit_num)m_qos_nosuit_num = len(m_qos_nosuit)# print(m_qos_suit)# print(m_qos_nosuit)Dj = m_demand.get("%s"%n[i-1])  ##获取每个节点的需求数据slip = int(Dj)//m_qos_suit_num + 1   ##平均分配数量# print(slip)m_qos_suit_keys = m_qos_suit.keys()  ##获取适合的键（边缘节点名字）m_qos_nosuit_keys = m_qos_nosuit.keys()  ##获取不适合的键# print(m_qos_nosuit_keys)# print(m_qos_suit_keys)# print(locals()["custom_suit_" + str(n[i-1])].name_list)if i == 1:  ##只在第一轮客户结点时,创建所有边缘结点对象# flag1 = 1  ##设置flag，用于批量命名合适结点和不合适结点的对象for name in m_qos_suit_keys:# for i in range(1,101):# if flag1<(m_qos_suit_num+1):locals()["bianyuan_suit_"+name] = bianyuan(name, 0, m_limit.get(name))  ##批量命名满足要求结点对象locals()["bianyuan_suit_"+name].distribute(slip)  ##更新其内部数据# flag1 += 1# print(locals()['bianyuan_suit_A'].data)# flag2 = 1for name1 in m_qos_nosuit_keys:# for i in range(1,101):# if flag2<(m_qos_nosuit_num+1):locals()["bianyuan_suit_"+name1] = bianyuan(name1, 0, m_limit.get(name1))  ##批量命名不满足要求结点对象locals()["bianyuan_suit_"+name1].distribute(0)# flag2 += 1else:for item5 in m_qos_suit_keys:locals()["bianyuan_suit_"+item5].distribute(slip)for item6 in m_qos_nosuit_keys:locals()["bianyuan_suit_"+item6].distribute(0)##打印结果str_content1 = "%s:" % n[i-1]str_content = "%s:" % n[i-1]# print(bianyuan_name)for item2 in m_qos_suit_keys:str_content1 += "<%s,%d>," % (item2, slip)with open(path4, 'a') as file_handle:if m_demand.get(n[i-1]) and i == 1 and time_chip == 1:file_handle.write(str_content1)  # 写入elif m_demand.get(n[i-1]):file_handle.write('\n')  # 有时放在循环里面需要自动转行，不然会覆盖上一条数据file_handle.write(str_content1)  # 写入elif m_demand.get(n[i-1]) != true and i == 1 and time_chip == 1:file_handle.write(str_content)  # 写入elif m_demand.get(n[i-1]) != true:file_handle.write('\n')  # 有时放在循环里面需要自动转行，不然会覆盖上一条数据file_handle.write(str_content)  # 写入# print(str_content)##存一个时刻下边缘节点的的流量for item7 in m:  ###将一个时刻的所有边缘节点带宽存到字典里边list_all.update({item7:(locals()["bianyuan_suit_"+item7].data)})locals()["bianyuan_list_" + item7].append(list_all.get(item7))# print(list_all)# time_chip += 1##计算成本for item8 in m:locals()["bianyuan_list_" + str(item8)].sort()###获得每个边缘节点所有时刻的95带宽值print(locals()["bianyuan_list_" + str(item8)])wjj = locals()["bianyuan_list_" + str(item8)][int(np.ceil((len(locals()["bianyuan_list_" + str(item8)]) * 0.95))) - 1]print(wjj)wj += locals()["bianyuan_list_" + str(item8)][int(np.ceil((len(locals()["bianyuan_list_" + str(item8)]) * 0.95))) - 1]# wj = locals()["bianyuan_suit_"+str(item4)].return_wj()print("总成本为：", wj)# print(u'当前进程的内存使用：%.4f GB' % (psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss / 1024 / 1024 / 1024))end = time.clock()print('Running time: %s Seconds' % (end - start))# main(path1, path2, path3, path4)

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