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题目如下:
import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); int maxQps= Integer.valueOf(in.nextLine()); final String[] rtList = in.nextLine().split(","); final int requestNum = Integer.valueOf(in.nextLine()); final int threadNum = Integer.valueOf(in.nextLine()); System.out.println(doneTime(maxQps, rtList, requestNum, threadNum)); } /** * 如果使用最优的最大吞吐量负载均衡算法,按照最优模型多久能够处理完所有请求,单位毫秒。 * @return */ static long doneTime(int maxQps,String[] rtList,int requestNum,int threadNum) { //TODO return 0; } }
编译器版本: Java 1.8.0_66 请使用标准输入输出(System.in, System.out);已禁用图形、文件、网络、系统相关的操作,如java.lang.Process , javax.swing.JFrame , Runtime.getRuntime;不要自定义包名称,否则会报错,即不要添加package answer之类的语句;您可以写很多个类,但是必须有一个类名为Main,并且为public属性,并且Main为唯一的public class,Main类的里面必须包含一个名字为'main'的静态方法(函数),这个方法是程序的入口
时间限制: 30S (C/C++以外的语言为: 32 S) 内存限制: 200M (C/C++以外的语言为: 712 M)
输入:输入数据包含5行数字: 第一行是每台broker的极限QPS 第二行是broker rt列表,用逗号分割,几个rt表示几个broker 第三行是消息生产请求总数 第四行是最大并发线程数
输出:按照最大吞吐量执行完所有请求,需要耗时多少毫秒
输入范例:200 1,1,1,10,10 5000 10
输出范例:5000
首先,我们要弄明白几个概念。第一个,什么叫最大吞吐量负载均衡算法。
而且,如题所需,我们建立在“最优模型”下求解。所以,我们忽略带宽,节点信息等的限制,进入理想情况。
接下来,我们需要解决的问题,就是在理想情况下,qps(query per second)和threadNum(线程数量),rt(响应时间)之间的关系。
上面的资料链接里,那张吞吐量与qps,threadNum的关系,以及qps=threadNum/rt,对本题都很关键。
那么答案已经显而易见了。我们也能理清题目中所有已知条件对最终结果的影响。那码代码就是分分钟的事。
import java.util.Scanner; /** * @author Feng_zhulin * @since 17/3/20 */ public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); int maxQps= Integer.valueOf(in.nextLine()); final String[] rtList = in.nextLine().split(","); final int requestNum = Integer.valueOf(in.nextLine()); final int threadNum = Integer.valueOf(in.nextLine()); System.out.println(doneTime(maxQps, rtList, requestNum, threadNum)); } /** * 如果使用最优的最大吞吐量负载均衡算法,按照最优模型多久能够处理完所有请求,单位毫秒。 * @return */ static long doneTime(int maxQps,String[] rtList,int requestNum,int threadNum) { //TODO int qpsSum = 0; for (String rtString : rtList) { int singleMaxQps = threadNum * 1000 / Integer.valueOf(rtString); if (singleMaxQps > maxQps) { qpsSum += maxQps; }else { qpsSum += singleMaxQps; } } return requestNum / qpsSum * 1000; } }
简单的写法,随手码的,求不喷。
最后验证一下:
Feng_zhulindeMacBook-Pro:Desktop Feng_zhulin$ java Main 200 12,11,13,20,50 40000 8 41000
Feng_zhulindeMacBook-Pro:Desktop Feng_zhulin$ java Main 200 1,1,1,10,10 5000 10 5000