2018华为软件精英挑战赛实况记录
2018-03-18 22:11
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今天想写一篇博客记录一下自己参加华为软挑的过程,估计会在接下来一个月陆续更新。题目其实几天前就看过了,代码也写了两天,不过报名还是今天的事。
今年的题目相对还是比较好理解的,而且方向也很明确——用机器学习方法训练数据,随后用装箱问题的思路解决。由于自己缺少机器学习的基础,因此第一步暂时采用了将训练数据按周分段的方法。先统计每周内各虚拟机的申请数目,对于异常数据(如大于平均值50%以上的值)作截断处理。随后对每周的数据按照一定系数相乘,最后求和,以预测下一周的结果。
得到预测结果后,问题转化成了装箱问题。目前的思路和官方给的一致,即尽可能地往一个服务器中装,装不下就再开一个服务器。在此基础上稍微做了一点改进:先将虚拟机按照cpu/mem的大小进行排序,随后按照排序结果分别从两端开始放入服务器中,具体的伪代码和官方给的一致: 对于预测出来的每个虚拟机
从物理服务器集合H选择首次能满足需求的物理服务器
如果:
放置到该台物理服务器
物理服务器做资源扣减
否则:
开启一台新的物理服务器
虚拟机放置到新的物理服务上并作资源扣减
更新所用物理服务器集合
更新剩余虚拟机集合 将文件压缩打包上传之后显示值得了45分,还有一个case超时了,估计下周还得再作较大改进。不过欣慰的是总算跑出了一个结果。
今年的题目相对还是比较好理解的,而且方向也很明确——用机器学习方法训练数据,随后用装箱问题的思路解决。由于自己缺少机器学习的基础,因此第一步暂时采用了将训练数据按周分段的方法。先统计每周内各虚拟机的申请数目,对于异常数据(如大于平均值50%以上的值)作截断处理。随后对每周的数据按照一定系数相乘,最后求和,以预测下一周的结果。
得到预测结果后,问题转化成了装箱问题。目前的思路和官方给的一致,即尽可能地往一个服务器中装,装不下就再开一个服务器。在此基础上稍微做了一点改进:先将虚拟机按照cpu/mem的大小进行排序,随后按照排序结果分别从两端开始放入服务器中,具体的伪代码和官方给的一致: 对于预测出来的每个虚拟机
从物理服务器集合H选择首次能满足需求的物理服务器
如果:
放置到该台物理服务器
物理服务器做资源扣减
否则:
开启一台新的物理服务器
虚拟机放置到新的物理服务上并作资源扣减
更新所用物理服务器集合
更新剩余虚拟机集合 将文件压缩打包上传之后显示值得了45分,还有一个case超时了,估计下周还得再作较大改进。不过欣慰的是总算跑出了一个结果。
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