1029. 两地调度

本文介绍了一种解决两城调度问题的高效算法,通过计算个人前往不同城市的成本差并排序,合理分配人员以最小化总成本。该算法首先计算每个人前往A地与B地的成本差,然后按差值排序,最后将前半部分人员分配到成本较低的城市,从而实现整体成本最小化。

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题目:

解题思路:

step1:计算出每个人去A地与去B地之差x;

step2:根据x对列表进行从小到大排序;

step3:取前一半的人去A地,取后一半的人去B地。

python源码:

from typing import List
class Solution:
    def twoCitySchedCost(self, costs: List[List[int]]) -> int:
        costs.sort(key=lambda x:(x[0]-x[1]))
        length_costs=len(costs)
        result=0
        result+=sum(i[0] for i in costs[:length_costs//2])
        result+=sum(i[1] for i in costs[length_costs//2:])
        return result

costs=[[10,20],[30,200],[400,50],[30,20]]
so=Solution()
print(so.twoCitySchedCost(costs))

 

### 两地数据中心调度策略 对于两地数据中心之间的流量分配,通常采用基于地理位置的负载均衡机制来实现最优路径选择和故障切换功能[^1]。通过全局服务器负载均衡(GSLB)技术,在多个地理分布的数据中心之间动态调整请求流向,确保即使某个数据中心发生故障时也能自动将流量导向其他正常工作的站点。 #### GSLB工作原理 当客户端发起访问请求时,域名解析服务会依据预设规则判断应该返回哪个IP地址给用户。这些决策因素可能包括但不限于: - **延迟最小化**:选择距离最近或者网络延时最低的数据中心作为响应源; - **健康状态监测**:实时监控各节点的服务状况,排除不健康的实例; - **权重配置**:管理员可以手动设置不同位置的比例关系,用于控制特定区域内的流量比例; ```python def choose_datacenter(client_ip, datacenters_status): """ 根据客户端IP和地区数据中心的状态选择最合适的数据中心 参数: client_ip (str): 客户端IP地址 datacenters_status (dict): 各地区数据中心及其在线情况 返回: str: 所选数据中⼼名称 """ best_dc = None min_latency = float('inf') for dc_name, info in datacenters_status.items(): latency = measure_latency(client_ip, info['ip']) if not info['is_healthy']: continue if latency < min_latency: min_latency = latency best_dc = dc_name return best_dc or 'default' ``` ### 分布式系统高可用架构设计要点 为了提高整个系统的可靠性并减少单点故障风险,现代分布式应用程序倾向于采取多层次冗余措施[^2]。这涉及到以下几个方面: - **多副本存储**:重要数据会被复制保存于异地机房之中,防止本地灾难造成永久丢失; - **异步消息队列**:利用Kafka等工具解耦生产者消费者组件间的直接依赖,增强容错性和伸缩性; - **无状态计算单元**:尽可能使业务逻辑处理部分保持轻量化且易于迁移的特点,便于快速恢复或水平扩展资源池规模;
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