走近所罗门 Part 1 邮件中的所罗门

本文讲述了作者在阅读《深入解析Windows操作系统,第4版》过程中,因发现书中遗漏屏幕截图而与作者David A. Solomon通过电子邮件交流的经历。通过邮件往来,不仅解决了书中遗漏的问题,还促成了所罗门先生与中国读者的见面会。

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走近所罗门 Part 1:邮件中的所罗门

本文的由来:随着Mark E. Russinovich, David A. Solomon原著, 潘爱民老师译《 深入解析Windows操作系统,第4版》( Windows Internals 4th Edition)的出版,得以有机会与该书的原作者之一,世界顶尖的Windows操作系统内核专家 David A. Solomon见面和 交流。心有感触,在此记之。

最初与所罗门交流,是通过电子邮件的形式,以读者的身份开始的。当时,《 深入解析Windows操作系统,第4版》( Windows Internals 4th Edition)正在由 潘爱民老师进行艰辛的翻译工作中,我则在闲暇时间阅读了原版书中我感兴趣的部分内容。读到第68页(中文版与原书为页页对译)时,发现页面底部没有相应的屏幕截图。查看 原书的勘误之后未果,于是决定按照书中提供的 反馈邮件地址询问。邮件不长,客套了几句,因为不知道具体哪位作者会收到邮件,也就只好来个标准的“To Whom It May Concern”。

说到给老外发工作邮件,倒是有经验顺便分享一下:

(1)标题很重要:保证出现收件人可能会感兴趣的关键词,尽量避免出现hello, greeting, hi, hey, yeah, please之类“可能会因综合因素而被过滤器直接滤掉”的字眼。

(2)只发送一次基本上是不行的:以工作而言,老外经常是很忙的,在这个信息化时代,人家每天都会收到海量邮件,既不一定能够很快看到你发的邮件,也不一定能够及时回复你的邮件,因此不能老抱有“自己发的邮件一定会被人家看到”的天真幻想。要有耐心,每等待一周就重新发送一次邮件。

(3)手动修改发件日期:让你的邮件具有“时间优势”,即使是收件人很久之后才收信,邮件也可能出现在邮件列表的最顶部。

再说所罗门。大约1个月之后,我收到了一封回信,署名是 Solomon ,回信内容简单明了,却也让人哭笑不得。所罗门在给我的第一封邮件中说道:

是的,我知道缺个图,对不起(I'm sorry)。

……呃……毕竟人家所罗门先生是大忙人嘛……(擦汗)

深入解析Windows操作系统,第4版》译者 潘爱民老师在原始译稿中补上了这张遗失的屏幕截图,但惭愧的是,作为《 深入解析Windows操作系统,第4版》的 责任编辑,我居然在最终出版的中文版图书中把这张图再次遗失,实在是很有负罪感。好在有网络,现在这张屏幕截图可以通过 这里下载或查看,并会在《 深入解析Windows操作系统,第4版》第二次印刷时被补到书中。最对不起的,是译者 潘爱民老师。至于所罗门嘛……I'm sorry, I'm so so sorry...

就在《 深入解析Windows操作系统,第4版》即将出版发行之时,我得到了令人振奋的消息:所罗门先生2007年4月27日会在上海,并表示愿意与他的中国读者见见面! 读者见面会活动由此确定,我便与所罗门先生一来二去,通过电子邮件协商起活动事宜来。工作邮件中的所罗门,仍然是那位很忙的专家,写信言简意赅、直截了当,没有废话,署名也只简单写个“-- Solomon”。

那时候我想,所罗门工作很忙,写信如此“吝啬”,一定是位很严肃的人,《 深入解析Windows操作系统,第4版》书中几张照片里所罗门的微笑搞不好还是很做作的。而且,照片里的所罗门怎么长得有点佛像。

那时候我还不知道,与所罗门第一次见面就超出了我的预想(走近所罗门 Part 2:初见所罗门)。


### 所罗门插入启发式算法简介 所罗门插入启发式算法是一种用于解决车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)的经典方法之一。该算法通过逐步构建路线并优化每一步的插入操作来减少总行驶距离或时间。其核心思想是在已有的路径上找到最佳位置插入新的客户节点,从而最小化额外的成本。 在实际应用中,Solomon 插入启发式算法通常会考虑多种约束条件,例如容量限制、时间窗限制以及最大行程距离等[^1]。 以下是关于如何实现 Soloman 插入启发式算法的具体描述: --- ### 算法的核心逻辑 #### 输入数据结构 - 客户集合 \( C \),其中每个客户具有坐标 (x,y) 和需求量 d。 - 车辆的最大载重量 Q。 - 时间窗口限制 [\( a_i, b_i \)] 对于每个客户 i。 - 行驶速度 v 和服务时间 s_i 对于每个客户 i。 #### 输出目标 - 构建一组满足所有约束条件的最优路径集合 R。 #### 主要步骤解析 1. **初始化** 创建一个初始解集 S,包含起点 depot 的自环路径。即对于每一辆车 k 初始化一条路径 P_k = {depot}。 2. **计算成本矩阵** 预先计算任意两点之间的欧几里得距离 D[i][j] 或曼哈顿距离作为基础输入。 3. **逐个插入客户节点** - 遍历未分配的客户列表 U 中的所有客户 u。 - 尝试将客户 u 插入到当前已有路径中的每一个可能的位置 p,并评估插入后的代价函数 F(P_new)。 - 成本函数可以定义为增加的距离 ΔD 加权和服务时间延迟 ΔT 的线性组合。 - 如果某个插入位置不会违反任何约束,则记录此候选方案;否则丢弃。 4. **更新路径与状态变量** - 选取使整体目标函数值下降最多的那个插入动作执行之。 - 更新剩余待处理客户集合 U 及各条路径的状态信息(如累计负载 L 和结束时刻 t_end)。 5. **终止条件判断** 当所有客户均被成功安排至某条合法路径或者无法再继续扩展时停止迭代过程。 --- ### Python 实现示例 下面提供了一个简化版的 Solomon 插入启发式算法框架供参考: ```python import math from itertools import combinations def calculate_distance(x1, y1, x2, y2): """ 计算两个点间的欧式距离 """ return math.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2) class Customer: def __init__(self, id, x, y, demand, ready_time, service_time, due_date): self.id = id self.x = x self.y = y self.demand = demand self.ready_time = ready_time self.service_time = service_time self.due_date = due_date def solomon_insert_heuristic(customers, max_capacity, speed=1.0): routes = [] # 存储最终生成的路径 unassigned_customers = customers[:] # 复制一份顾客列表以便后续修改 while unassigned_customers: best_route_cost = float('inf') selected_customer_id = None for customer in unassigned_customers: temp_routes_with_customer = [] # 假设目前只有一辆车可用 if not routes: # 若无现有路径则创建新路径 new_path = [customer] cost_of_new_path = estimate_cost(new_path) if cost_of_new_path < best_route_cost and check_constraints(new_path, max_capacity): best_route_cost = cost_of_new_path selected_customer_id = customer.id else: for route in routes[:]: possible_positions = list(combinations(range(len(route)+1), 2)) for pos_start, pos_end in possible_positions: modified_route = insert_into_route(route.copy(), customer, pos_start, pos_end) if check_constraints(modified_route, max_capacity): current_cost = estimate_cost(modified_route) if current_cost < best_route_cost: best_route_cost = current_cost selected_customer_id = customer.id if selected_customer_id is not None: assigned_customer = next(cust for cust in unassigned_customers if cust.id == selected_customer_id) update_routes(routes, assigned_customer) unassigned_customers.remove(assigned_customer) return routes def estimate_cost(path): total_dist = sum([calculate_distance(p1.x, p1.y, p2.x, p2.y) for p1, p2 in zip(path[:-1], path[1:])]) return total_dist # 这里仅简单返回总路程作为估计开销 def check_constraints(path, capacity_limit): cumulative_demand = sum(node.demand for node in path) arrival_times = compute_arrival_times(path) time_window_violation = any(ta > td or ta < tr for ta,td,tr in [(arrival_times[i],path[i].due_date,path[i].ready_time) for i in range(len(path))]) load_exceeded = cumulative_demand > capacity_limit return not(time_window_violation or load_exceeded) def compute_arrival_times(path): times = [0]*len(path) prev_node = path[0] travel_duration = lambda n1,n2 : abs(n2.ready_time-(n1.ready_time+(abs(n1.x-n2.x)/speed))) if n1.ready_time+(abs(n1.x-n2.x)/speed)>n2.ready_time else 0 for idx,node in enumerate(path[1:],start=1): times[idx]=max(times[idx-1]+travel_duration(prev_node,node)+prev_node.service_time ,node.ready_time ) prev_node=node return times def insert_into_route(original_route, new_cust, start_idx=None,end_idx=None): inserted_route = original_route[:] if end_idx==None:end_idx=len(inserted_route)-1 inserted_route.insert(end_idx,new_cust) return inserted_route def update_routes(routes_list,customer_to_add): min_extra_cost=float('infinity');best_fit_index=-1;temp_costs=[] candidate_paths=[r+[customer_to_add]for r in routes_list ] costs=[estimate_cost(cp)for cp in candidate_paths] for index,(cost,cpath)in enumerate(zip(costs,candidate_paths)): if all(check_constraints(subroute,max_capacity)for subroute in cpath):#验证子路径是否符合条件 extra_cost=cost-sum([estimate_cost(r)for r in routes_list ]) if(extra_cost<min_extra_cost): min_extra_cost=extra_cost best_fit_index=index if(best_fit_index>=0): routes_list.pop(best_fit_index);routes_list.append(candidate_paths[best_fit_index]) if __name__ == "__main__": depot = Customer(id='Depot', x=0, y=0, demand=0, ready_time=0, service_time=0, due_date=9999) clients_data = [ {'id': 'A', 'x': 1, 'y': 2, 'demand': 3, 'ready_time': 0, 'service_time': 1, 'due_date': 10}, {'id': 'B', 'x': 3, 'y': 6, 'demand': 7, 'ready_time': 2, 'service_time': 2, 'due_date': 15} ] client_objects = [Customer(**data) for data in clients_data] result = solomon_insert_heuristic(client_objects, max_capacity=8) print(result) ``` 上述代码展示了基本的功能模块设计思路及其相互调用关系。需要注意的是,在真实场景下还需要进一步完善错误检测机制以及其他细节部分以适应更复杂的情况。 --- ###
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