最优服务次序问题-贪心算法

1、最优服务次序问题
(1)问题描述:
  设有n 个顾客同时等待一项服务。顾客i需要的服务时间为ti, 1<=i <= n 。应如何安排n个顾客的服务次序才能使平均等待时间达到最小?平均等待时间是n 个顾客等待服务时间的总和除以n。
(2)编程任务:
  对于给定的n个顾客需要的服务时间,编程计算最优服务次序。
(3)数据输入:
  第一行是正整数n,表示有n 个顾客。接下来的1行中,有n个正整数,表示n个顾客需要的服务时间。
(4)结果输出:
  计算出的最小平均等待时间。
(5)输入示例
10
  56 12 1 99 1000 234 33 55 99 812
(6)输出示例 

532.00

分析

贪心算法。 
要使n个顾客平均等待时间最小,应该让n个顾客等待服务时间之和最小。 
要实现等待服务时间和最小,应该优先安排ti值小的顾客进行服务,因为只有1个提供服务。


#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main(){
	int n,i,j,temp;
	printf("请输入等待服务的顾客数:");
	scanf("%d",&n);
	int* a = (int *)malloc(sizeof(int)* n); 
	printf("请输入每位顾客需要的服务时间:");
	for(i=0;i<n;i++){
		scanf("%d",&a[i]);
	}
    int sum=0;
    for(i=0;i<n;i++){
            for(j=i+1;j<n;j++){
                if(a[i]>a[j]){
                    temp=a[i];a[i]=a[j];a[j]=temp;
                }
            }
        }
        
    for( i=1;i<n;i++){//每个位置累加前面到自己
        a[i]+=a[i-1];
    }
    for( j=0;j<n;j++)//加起来
        sum+=a[j];
    printf("最小平均等待时间为%.2f\n",sum*1.0/n);
    return 0;
}

### 贪心算法用于多地点最优服务次序问题 对于多地点最优服务次序问题贪心算法通过局部最优选择来构建全局解决方案。具体来说,在每一步中做出当前看起来最好的选择,期望这些局部最优解能够组合成整体最优解。 #### 初始化阶段 设定一个起点作为初始位置,创建一个待访问的服务站点列表。此列表包含了所有需要提供服务的位置坐标及其优先级或其他影响因素的信息[^1]。 ```python locations = [(0, 0), (2, 3), (-1, 5)] # 坐标表示不同地点的位置 priorities = [1, 2, 3] # 各个地点的重要性或紧急程度评分 visited = set() # 已经完成服务的地方集合 current_location = locations[0] # 当前所在位置设为起始点(假设第一个元素) ``` #### 主循环逻辑 遍历未被访问过的每一个节点,根据某种策略挑选下一个要前往的目的地。这里可以采用距离最近原则、权重最高原则等简单直观的方法: - **按距离排序**:每次选取离当前位置最近的一个新目标; - **基于重要度加权的距离评估**:不仅考虑物理上的远近关系,还综合考量各个请求的重要性和紧迫感等因素的影响。 一旦决定了下一步要去哪里,则更新`current_location`变量将其加入到已处理完毕的集合当中去直到所有的任务都被执行过为止。 ```python while len(visited) != len(locations): candidates = [ loc for i, loc in enumerate(locations) if i not in visited and priorities[i] > 0 ] next_loc_index = min( range(len(candidates)), key=lambda idx: ( ((candidates[idx][0]-current_location[0])**2 + (candidates[idx][1]-current_location[1])**2), -priorities[list(locations).index(candidates[idx])] ) ) current_location = candidates[next_loc_index] index_of_next = list(locations).index(current_location) visited.add(index_of_next) print("All services completed.") ``` 上述实现方式展示了如何利用贪心法则快速找到一组合理的路径规划方案。然而需要注意的是这种方法不总能找到绝对意义上的全局最优解,因为其本质在于牺牲长远利益换取短期效益的最大化。
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