Recycling Bottles

本文探讨了在一个二维坐标平面上,两名收集者如何高效地从不同起点出发,收集多个瓶子并投放到指定回收箱中,以使得行走总距离最短的问题。
Recycling Bottles
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It was recycling day in Kekoland. To celebrate it Adil and Bera went to Central Perk where they can take bottles from the ground and put them into a recycling bin.

We can think Central Perk as coordinate plane. There are n bottles on the ground, the i-th bottle is located at position (xi, yi). Both Adil and Bera can carry only one bottle at once each.

For both Adil and Bera the process looks as follows:

  1. Choose to stop or to continue to collect bottles.
  2. If the choice was to continue then choose some bottle and walk towards it.
  3. Pick this bottle and walk to the recycling bin.
  4. Go to step 1.

Adil and Bera may move independently. They are allowed to pick bottles simultaneously, all bottles may be picked by any of the two, it's allowed that one of them stays still while the other one continues to pick bottles.

They want to organize the process such that the total distance they walk (the sum of distance walked by Adil and distance walked by Bera) is minimum possible. Of course, at the end all bottles should lie in the recycling bin.

Input

First line of the input contains six integers axaybxbytx and ty (0 ≤ ax, ay, bx, by, tx, ty ≤ 109) — initial positions of Adil, Bera and recycling bin respectively.

The second line contains a single integer n (1 ≤ n ≤ 100 000) — the number of bottles on the ground.

Then follow n lines, each of them contains two integers xi and yi (0 ≤ xi, yi ≤ 109) — position of the i-th bottle.

It's guaranteed that positions of Adil, Bera, recycling bin and all bottles are distinct.

Output

Print one real number — the minimum possible total distance Adil and Bera need to walk in order to put all bottles into recycling bin. Your answer will be considered correct if its absolute or relative error does not exceed 10 - 6.

Namely: let's assume that your answer is a, and the answer of the jury is b. The checker program will consider your answer correct if .

Examples
input
3 1 1 2 0 0
3
1 1
2 1
2 3
output
11.084259940083
input
5 0 4 2 2 0
5
5 2
3 0
5 5
3 5
3 3
output
33.121375178000
Note

Consider the first sample.

Adil will use the following path: .

Bera will use the following path: .

Adil's path will be  units long, while Bera's path will be  units long.


题意:给定2个人的坐标和垃圾桶的坐标,以及N的垃圾的坐标,问将所以垃圾放到垃圾桶的距离和最小是多少。可以一个人不捡。

题解:当A和B都到垃圾桶时,谁去捡都是一样的,来回都是垃圾到垃圾桶的距离,我们要考虑的是A去捡的第一个垃圾以及B去捡的第一个垃圾。

我们用dis[0][i]表示A的初始位置到第i个垃圾的距离,dis[1][i]表示B的初始位置到第i个垃圾的距离,dis[2][i]表示垃圾桶到第i个垃圾的位置。

我们可以先把从垃圾桶出发的距离和tot = sum(dis[2][1]....dis[2][n])

这样,如果A去捡第i个垃圾,那么就可以在tot的基础上减少一次dis[2][i]但是要增加一次dis[0][i],然后B去捡第j(j!=i)个垃圾,可以再减少一次dis[2][j]然后增加一次dis[1][j].当然此时B可以不去捡垃圾。

然后我们再反的来一次,让B先去捡,考虑A捡哪个,或者不捡,比较两次花费时间即可。


#include <vector>
#include <map>
#include <set>
#include <queue>
#include <stack>
#include <algorithm>
#include <sstream>
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <string>
#if defined(_MSC_VER) || __cplusplus > 199711L
#define aut(r,v) auto r = (v)
#else
#define aut(r,v) __typeof(v) r = (v)
#endif
#define each(it,o) for(aut(it, (o).begin()); it != (o).end(); ++ it)
#define fur(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++)
#define furr(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);i--)
#define cl(a) memset((a),0,sizeof(a))
#define mp make_pair
#define pb push_back
#define fi first
#define se second
#define sc(x) scanf("%d",&x)
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef pair <int, int> pii;
const int inf=0x3f3f3f3f;
const double eps=1e-8;
const int mod=1000000007;
const double pi=acos(-1);
inline void gn(long long&x){
    int sg=1;char c;while(((c=getchar())<'0'||c>'9')&&c!='-');c=='-'?(sg=-1,x=0):(x=c-'0');
    while((c=getchar())>='0'&&c<='9')x=x*10+c-'0';x*=sg;
}
inline void gn(int&x){long long t;gn(t);x=t;}
inline void gn(unsigned long long&x){long long t;gn(t);x=t;}
inline void gn(double&x){double t;scanf("%lf",&t);x=t;}
inline void gn(long double&x){double t;scanf("%lf",&t);x=t;}
int gcd(int a,int b){return a? gcd(b%a,a):b;}
ll powmod(ll a,ll x,ll mod){ll t=1ll;while(x){if(x&1)t=t*a%mod;a=a*a%mod;x>>=1;}return t;}
struct Node{
	int x,y;
}pa,pb,p,tmp;
double	getdis(Node a,Node b){
	return sqrt((a.x-b.x)*1.0*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*1.0*(a.y-b.y));
}
double dis[3][1000005];
int main(){
	//freopen("E:\\data.in","r",stdin);
	gn(pa.x);gn(pa.y);gn(pb.x);gn(pb.y);gn(p.x);gn(p.y);
	int n;
	dis[0][0] = dis [1][0] = dis[2][0] = 0;
	double tot = 0;
	gn(n);
	fur(i,1,n){
		gn(tmp.x);gn(tmp.y);
		dis[0][i] = getdis(tmp,pa);
		dis[1][i] = getdis(tmp,pb);
		dis[2][i] = getdis(tmp,p);
		tot+=(dis[2][i]*2);
	}
	
	
	double add1 = 1e18;
	int id = 0;
	fur(i,1,n)
		if(dis[0][i]-dis[2][i]<add1){
			add1 = dis[0][i]-dis[2][i];
			id = i;
		}
	double add2 = dis[1][0]-dis[2][0];
	fur(i,1,n)
		if(i == id)continue;	//两人第一个捡的不能相同 
		else if(dis[1][i]-dis[2][i]<add2)
			add2 = dis[1][i]-dis[2][i];
	
	double plus = add1+add2;

	add1 = 1e18;
	id = 0;
	fur(i,1,n)
		if(dis[1][i]-dis[2][i]<add1){
			add1 = dis[1][i]-dis[2][i];
			id = i;
		}
	add2 = dis[0][0]-dis[2][0];
	fur(i,0,n)
		if(i == id)continue;
		else if(dis[0][i]-dis[2][i]<add2)
			add2 = dis[0][i]-dis[2][i];


	if(add1+add2<plus)
		plus = add1+add2;
		
	printf("%lf\n",tot+plus);
	return 0;
}



<think>我们正在解决SQLAlchemy的QueuePool连接超时问题。用户遇到了连接池溢出错误,提示"QueuePoollimit ofsize130 overflow10reached"。这通常意味着应用程序同时使用的连接数超过了连接池配置的最大限制(130个常驻连接+10个溢出连接),导致后续请求在等待30秒后超时。根本原因分析:1.连接泄漏:应用程序没有正确释放连接(例如未关闭会话或连接)2.高并发需求:实际并发量超过连接池容量3.长时间事务:某些连接被长时间占用(如批量处理)4.连接未及时回收:数据库服务器断开空闲连接,但连接池不知情解决方案:步骤1:诊断连接泄漏使用SQLAlchemy的事件监听器跟踪连接检出和归还:```pythonfromsqlalchemy importeventfrom sqlalchemy.poolimport Pool@event.listens_for(Pool, "checkout") defon_checkout(dbapi_conn,connection_record, connection_proxy):print(f"连接检出:{dbapi_conn}") @event.listens_for(Pool, "checkin") defon_checkin(dbapi_conn,connection_record):print(f"连接归还:{dbapi_conn}")```步骤2:调整连接池配置在create_engine中增加连接池容量和设置回收策略:```pythonengine= create_engine("mysql://user:pass@host/db",pool_size=150,#增加常驻连接数max_overflow=30,#增加最大溢出连接数pool_recycle=3600,#每小时主动回收连接(避免数据库服务器断开)pool_pre_ping=True,#执行前自动测试连接有效性pool_timeout=60#等待连接的超时时间延长至60秒)```步骤3:优化应用程序代码确保使用上下文管理器自动释放连接: ```python#正确做法with Session(engine)as session:session.execute(...)session.commit()#避免这样写(可能因异常导致连接未归还) session= Session(engine)try:session.execute(...)session.commit() finally:session.close()#必须确保关闭```步骤4:监控数据库连接在数据库端检查当前连接数(以MySQL为例): ```sqlSHOWSTATUS LIKE'Threads_connected';```步骤5:设置合理的连接回收- `pool_recycle`应小于数据库的`wait_timeout`(默认8小时)-建议值:设置为数据库超时时间的1/2,例如3600秒(1小时)数学原理说明:连接池容量需满足:$ \text{所需最大连接数}\leq\text{pool\_size} +\text{max\_overflow} $其中:-$ \text{pool\_size}$:常驻连接数- $\text{max\_overflow} $:允许临时增加的连接数生产环境建议:-监控指标:持续观察连接池状态(engine.pool.status())-动态调整:根据业务高峰调整连接池参数相关问题:1.如何定位SQLAlchemy中的连接泄漏?2.为什么设置pool_recycle能解决数据库服务器断开连接的问题?3.除了增加连接池大小,还有哪些方法应对高并发?4.如何监控SQLAlchemy连接池的使用情况?5.不同数据库(PostgreSQL/MySQL)的连接池配置有何差异?引用说明:根据SQLAlchemy官方文档,连接池溢出通常意味着应用程序未正确释放连接或实际需求超过配置[^1]。</think>### SQLAlchemy QueuePool 连接超时回收解决方案 您遇到的 `TimeoutError: QueuePool limit overflow` 错误表明 SQLAlchemy 连接池已达到最大限制,无法分配新连接。这通常由以下原因引起: 1. **连接泄漏**:数据库连接未正确归还 2. **连接池配置不足**:`pool_size` 和 `max_overflow` 设置过小 3. **数据库连接过期**:MySQL 的 `wait_timeout` 导致连接被服务器关闭 #### 解决方案步骤 1. **诊断连接泄漏** ```python # 检查连接池状态 print(engine.pool.status()) # 输出示例:Pool size: 5, Overflow: 0/10, Checked out: 15 ``` - 若 `Checked out` 持续高于 `pool_size + max_overflow`,表明存在泄漏[^1] 2. **优化连接池配置** ```python engine = create_engine( "mysql://user:pass@host/db", pool_size=100, # 常驻连接数 max_overflow=50, # 允许的临时溢出连接 pool_recycle=3600, # 1小时强制回收连接 pool_pre_ping=True, # 执行前自动检测连接有效性 pool_timeout=60 # 等待连接的超时时间(秒) ) ``` 3. **修复连接泄漏代码** ```python # 错误方式:连接未显式关闭 conn = engine.connect() result = conn.execute("SELECT ...") # 正确方式:使用上下文管理器 with engine.connect() as conn: result = conn.execute("SELECT ...") # 连接自动关闭 ``` 4. **匹配数据库超时设置** - 查询 MySQL 超时设置: ```sql SHOW VARIABLES LIKE 'wait_timeout'; -- 默认通常28800秒(8小时) ``` - 设置 `pool_recycle` 小于数据库超时时间: $$ \text{pool\_recycle} < \text{wait\_timeout} $$ 推荐值:`pool_recycle = wait_timeout / 2` 5. **监控与调优** | 监控指标 | 健康值 | 异常处理 | |---------|--------|----------| | `Checked out` | < 80% 总连接数 | 检查泄漏或扩容 | | `Overflow` | < 50% `max_overflow` | 增加 `max_overflow` | | 连接等待时间 | < 5秒 | 增加 `pool_size` | #### 数学原理说明 连接池容量由以下公式决定: $$ \text{最大连接数} = \text{pool\_size} + \text{max\_overflow} $$ 当并发请求数 $N$ 满足: $$ N > \text{pool\_size} + \text{max\_overflow} $$ 时,将触发 `TimeoutError`。优化目标是使: $$ \text{pool\_size} + \text{max\_overflow} \geq N_{\text{peak}} + \Delta $$ 其中 $N_{\text{peak}}$ 是峰值并发量,$\Delta$ 为安全余量(建议20%)。 #### 生产环境建议 1. 启用 `pool_pre_ping=True` 自动处理失效连接 2. 设置 `pool_recycle=1800`(30分钟)防止数据库服务端断开 3. 使用 APM 工具(如 Datadog)监控连接池指标 4. 对于突发流量,考虑 `NullPool`(但每次请求新建连接) > 通过合理配置和代码规范,可彻底解决连接池溢出问题。若调整后仍出现错误,需检查是否有长时间运行的事务阻塞连接释放[^1]。
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