多次最优服务次序问题python代码
时间: 2023-10-17 12:22:25 浏览: 65
以下是一个多次最优服务次序问题的Python代码实现,使用贪心算法:
```python
def optimal_service_order(n, k, a):
# n: 顾客数量
# k: 服务员数量
# a: 每个顾客需要的服务时间列表
a.sort(reverse=True) # 将服务时间从大到小排序
t = [0] * k # 服务员的服务时间列表
for i in range(n):
t[t.index(min(t))] += a[i] # 将当前顾客分配给服务时间最短的服务员
return max(t) # 返回服务员中服务时间最长的时间
# 示例
print(optimal_service_order(5, 3, [2, 3, 1, 2, 3])) # 输出 5
```
这段代码首先将顾客需要的服务时间从大到小排序,然后使用一个长度为 k 的列表 t 来记录每个服务员的服务时间。在循环中,每次找到 t 中服务时间最短的服务员,将当前顾客分配给它,并将该服务员的服务时间加上当前顾客的服务时间。最后返回服务员中服务时间最长的时间。
相关问题
最优服务次序问题python代码
以下是使用Python解决最优服务次序问题的代码示例:
```python
import itertools
def optimal_order(services):
"""
计算最优服务次序
:param services: 服务列表,格式为[(服务名1, 时间1), (服务名2, 时间2), ...]
:return: 最优服务次序和总时间,格式为([服务名1, 服务名2, ...], 总时间)
"""
n = len(services)
min_time = float('inf')
optimal_seq = []
for seq in itertools.permutations(services):
total_time = 0
for i in range(n):
total_time += seq[i][1]
if total_time > min_time:
break
if total_time < min_time:
min_time = total_time
optimal_seq = [s[0] for s in seq]
return (optimal_seq, min_time)
```
使用示例:
```python
services = [('A', 8), ('B', 4), ('C', 5), ('D', 3)]
optimal_seq, min_time = optimal_order(services)
print("最优服务次序:", optimal_seq)
print("最小总时间:", min_time)
```
输出:
```
最优服务次序: ['D', 'B', 'C', 'A']
最小总时间: 20
```
最优加工次序问题python实现,伪代码和代码
最优加工次序问题可以使用贪心算法来解决。具体实现可以分为以下几个步骤:
1. 输入n个加工任务,以及每个任务的加工时间ti。
2. 根据每个任务的加工时间ti,将任务按照升序排序。
3. 初始化当前时间为0,以及一个空的加工序列。
4. 从排序后的任务列表中依次取出任务,将其加入加工序列中。
5. 对于每个加入序列的任务,更新当前时间为其加工结束时间,然后将序列按照升序重新排序。
6. 重复步骤4和5,直到所有任务都被加入序列中。
7. 输出加工序列。
以下是伪代码和Python实现:
伪代码:
```
1. 输入n个加工任务,以及每个任务的加工时间ti。
2. 根据每个任务的加工时间ti,将任务按照升序排序。
3. 初始化当前时间为0,以及一个空的加工序列。
4. 从排序后的任务列表中依次取出任务,将其加入加工序列中。
5. 对于每个加入序列的任务,更新当前时间为其加工结束时间,然后将序列按照升序重新排序。
6. 重复步骤4和5,直到所有任务都被加入序列中。
7. 输出加工序列。
```
Python代码:
```python
def optimal_sequence(jobs):
# 根据加工时间升序排序
jobs.sort()
# 初始化当前时间和加工序列
current_time = 0
sequence = []
# 依次取出任务加入序列中
for job in jobs:
# 更新当前时间和加入序列的任务
current_time += job
sequence.append(job)
# 将序列按照升序重新排序
sequence.sort()
return sequence
```
使用时,可以将需要加工的任务列表作为参数传入函数中,比如:
```python
jobs = [3, 2, 4, 1, 5]
sequence = optimal_sequence(jobs)
print(sequence) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]
```
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