频率分配优化算法代码

频率分配优化算法是一种在无线通信、信号处理或资源管理等场景中，用于优化信号的使用效率和避免干扰的技术。常见的频率分配算法有贪心算法、动态规划、遗传算法和粒子群优化等。这些算法旨在找到最优的频率分配方案，使得频谱资源得到高效利用。

以下是一个简单的动态规划（例如最优化的频段分配）的例子：

def frequency_allocation(frequencies, demands):
    # 假设 frequencies 是一个列表，表示可用频率
    # demands 是另一个列表，表示每个用户的需求频率

    n = len(frequencies)
    m = len(demands)

    # 初始化二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示满足前i个用户需求且最后一个用户在j频率下的最小成本
    dp = [[float('inf')] * (n+1) for _ in range(m+1)]

    # 每个用户只用一个频率，基础情况是满足第一个用户
    for i in range(1, n+1):
        dp[i] = 0 if frequencies == demands else float('inf')

    # 动态规划核心部分：遍历所有用户和可能的频率
    for i in range(2, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            # 如果当前用户需求的频率在可用频率范围内
            if j >= demands[i-1]:
                # 更新dp值，选择当前频率和上一个频率的成本较小者
                dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i-1][j-demands[i-1]] + 1)  # 成本可能是1，表示频率调整
            else:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]

    return dp[m][n]

# 示例使用
frequencies = [1, 2, 3, 4, 5]
demands = [2, 3, 1]
result = frequency_allocation(frequencies, demands)
print("最小成本为:", result)