华为2019挑战赛

华为软件精英挑战赛总结（初赛）

赛题：

评分标准：

思路：这是一个典型的动态负载均衡算法的设计，对于每一辆车来说，时间最短意味着路程最优，首先想到迪杰斯特拉来求出每一辆车的最优路径。

def Dijkstra(Map, start_point, end_point):
    dict = defaultdict(list)
    for StartPoint,EndPoint,RoadLength in Map:
        dict[StartPoint].append((RoadLength,EndPoint))
    q, seen, mins = [(0, start_point, ())], set(), {start_point: 0}
    while q:
        (cost,v1,path) = heappop(q)
        if v1 not in seen:
            seen.add(v1)
            path = (v1, path)
            if v1 == end_point:
                break;
            for RoadLength, v2 in dict.get(v1, ()):
                if v2 in seen: continue
                prev = mins.get(v2, None)
                next = cost + RoadLength
                if prev is None or next < prev:
                    mins[v2] = next
                    heappush(q, (next, v2, path))
    return cost,path

这是一个利用栈来优化后的迪杰斯特拉算法，算法返回路径花费和具体路径。这样能求出每一辆车在地图上的花费和最优路径。

核心思想有了，可以来处理数据，我们利用pandas来进行数据的处理和储存，处理后的数据得出三个矩阵，分别为车辆，道路和交叉路口。

我们利用路网信息来构建交通地图：

def ConstructionMap(roadData):
    Map = []
    for i in range(len(roadData)):
        if (roadData[i][-1] == 1):
            Map.append((str(roadData[i][-3]), str(roadData[i][-2]), roadData[i][1]))
            Map.append((str(roadData[i][-2]), str(roadData[i][-3]), roadData[i][1]))
        else:
            Map.append((str(roadData[i][-3]), str(roadData[i][-2]), roadData[i][1]))
    return Map

地图Map中，有一个判断语句，if (roadData[i][-1] == 1):，这句是判断道路是否为双向道路，如果是双向道路，则将信息添加到对称位置中。由此可见Map矩阵在存储双向道路时，为一个对称矩阵。每一条信息存储为道路的起始信息和道路长度。

路网构建好后，就来到了核心算法，为路网上的每一个车辆寻找最优路线，达到全局最优，在这里会出现思索的情况，要根据具体情况来判定，解除死锁。这是优化本题的关键。

def FindRoute(CarList, RoadList, Map):
    carRoute = []
    for carNum in range(len(CarList)):
        ShortestRoute_theory = Dijkstra(Map, str(CarList[carNum][1]), str(CarList[carNum][2]))
        ShortestRoute_list = []
        ShortestRoute_list.append(int(ShortestRoute_theory[0]))
        lengthSumarize = len(ShortestRoute_list)
        carRouteTmp = [CarList[carNum][0]]
        carRouteTmp.append(CarList[carNum][-1]+random.randint(0,3000))
        for i in range(1, lengthSumarize - 1):
            for j in range(len(RoadList)):
                if ((RoadList[j][-3] == ShortestRoute_list[lengthSumarize - i] and RoadList[j][-2] == ShortestRoute_list[lengthSumarize - i - 1]) or (RoadList[j][-2] == ShortestRoute_list[lengthSumarize - i] and RoadList[j][-3] == ShortestRoute_list[lengthSumarize - i - 1])):
                    carRouteTmp.append(RoadList[j][0])
        carRoute.append(tuple(carRouteTmp))
    return carRoute

我们将车列表，路列表和Map作为函数的输入，循环车列表，将列中的每辆车信息按照发车时间放入到路网中求解。但是，这样做就会出现死锁，因为在有限的路网信息中，随着车数量的增加会出现某条道路上的车循环等待的情况，这样导致系统无法继续下去。我们从死锁的原因入手，通过随机数延长汽车的发车时间来缓解死锁情况。最后求出每一辆车的最优路线和时间。