本文主要是介绍Python-算法编程100例-系统设计题(入门级)-疫情人员管理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
题目描述：
现有一套用于管理疫情下人员流动风险的软件系统，请实现以下接口：
RiskMonitor(int[] people):系统初始化，people[i]的下标表示人员编号，值表示所在地区的编号。初始时所有地区（包括没人的地区）都为低风险，系统初始为第0天。
travel(int date, int peopleid, int regionid): 在第date天时，人员peopleid前往目的地regionid旅行。
a. 如果该人员已经在该地区regionid，则停留在原地，并返回1；
b. 如果该人员已经被隔离，或者目的地此时为高风险，则停留在原地，返回-1；
c. 否则旅行成功，该人员从date天（含）开始位于新地区，返回0。
increaseRisk(int date, int regionid): 第date天（含）时，地区regionid变成高风险。当前该地区人员立即被隔离。
decreaseRisk(int date, int regionid):在第date天（含）时，地区regionid变成低风险。
a. 如果该地区从date开始连续14天处于低风险，则第date+14天（含），所有该地区的被隔离人员立即解除隔离。
query(int date): 在第date天（含）时，按人员编号升序，依次返回每个人累计被隔离的天数。
输出保证：
a. 所有接口调用按照date非严格递增顺序
b. 同一天中，increaseRisk或者decreaseRisk调用排在所有travel调用之前，query调用排在所有其他调用之后
c. 同一天同一地区调用increaseRisk和decreaseRisk的次数之和不会超过一次（即风险不会来回切换）
d. 调用increaseRisk或decreaseRisk一定会产生风险切换（比如不会出现已经高风险地区再调用increaseRisk的情况）
样例：
输入
RiskMonitor（[1,1]）
travel([2, 1, 0])
increaseRisk(5, 1)
query(5)
travel(19,1,1)
decreaseRisk(21, 1)
query(22)
travel(25, 1, 1)
travel(35, 0, 0)
query(37)
输出：
null
0
null
[1, 0]
-1
null
[18, 0]
0
0
[30, 0]
题目解答：
# 现有一套用于管理疫情下人员流动风险的软件系统，请实现以下接口：
# RiskMonitor(int[] people):系统初始化，people[i]的下标表示人员编号，值表示所在地区的编号。初始时所有地区（包括没人的地区）都为低风险，系统初始为第0天。
# travel(int date, int peopleid, int regionid): 在第date天时，人员peopleid前往目的地regionid旅行。
# a. 如果该人员已经在该地区regionid，则停留在原地，并返回1；
# b. 如果该人员已经被隔离，或者目的地此时为高风险，则停留在原地，返回-1；
# c. 否则旅行成功，该人员从date天（含）开始位于新地区，返回0。
# increaseRisk(int date, int regionid): 第date天（含）时，地区regionid变成高风险。当前该地区人员立即被隔离。
# decreaseRisk(int date, int regionid):在第date天（含）时，地区regionid变成低风险。
# a. 如果该地区从date开始连续14天处于低风险，则第date+14天（含），所有该地区的被隔离人员立即解除隔离。
# query(int date): 在第date天（含）时，按人员编号升序，依次返回每个人累计被隔离的天数。# 分析题意
# 对象(属性)
# # a. 如果该人员已经在该地区regionid，则停留在原地，并返回1；
# # b. 如果该人员已经被隔离，或者目的地此时为高风险，则停留在原地，返回-1；
# -->因此人员需要所在地区属性, 是否被隔离属性; 地区需要风险等级属性；
# people(编号, 所在区域, 是否被隔离)
# region(编号, 风险等级)# 地区变成高风险,该地区所有人员立即被隔离
# 地区变成低风险,从date开始连续14天处于低风险,该地区所有隔离人员解除隔离
# -->因此地区需要有人员属性
# region(编号, 风险等级, 地区所有人员) -->数据结构 regin_dict = {region_id: {"level": level, "peoples": [peoples]}}# query(int date): 在第date天（含）时，按人员编号升序，依次返回每个人累计被隔离的天数。
# -->因此人员需要被隔离天数属性
# people(编号, 所在区域, 是否被隔离, 上次隔离天数, 隔离开始时间, 隔离结束时间) --->数据结构 people_dict = {people_id: {
# "region_id": region, "status": status, "total_days": total_days, "start_day": start_day, "end_day": end_day}}from typing import List
from collections import defaultdictclass RiskMonitor:def __init__(self, people: List[int]):# 保存每个区域的人员self.region_dict = defaultdict(list)# 保存每个区域的风险等级self.region_staus = defaultdict(int)# 保存每个人的状态self.people_dict = defaultdict(dict)# 初始化for people_id, region_id in enumerate(people):self.region_dict[region_id].append(people_id)self.region_staus[region_id] = 0self.people_dict[people_id] = {"region_id": region_id, "status": 0, "total_days": 0, "start_day": 0, "end_day": 0}print("null")def update_people(self, date):for people_status in self.people_dict.values():# 隔离的人状态需要更新if people_status["status"] == 1:if people_status["end_day"] > 0 and date > people_status["end_day"]:total_days = people_status["total_days"] + people_status["end_day"] - people_status["start_day"] + 1people_status["total_days"] = total_dayspeople_status["status"] = 0people_status["start_day"] = 0people_status["end_day"] = 0else:total_days = people_status["total_days"] + date - people_status["start_day"] + 1people_status["total_days"] = total_dayspeople_status["start_day"] = date + 1def travel(self, date: int, people_id: int, region_id: int) -> int:# 更新一下状态self.update_people(date)# 如果该人员已经在该地区regionid，则停留在原地，并返回1if self.people_dict[people_id]["region_id"] == region_id:print(1)return 1# 如果该人员已经被隔离，或者目的地此时为高风险，则停留在原地，返回 - 1if self.people_dict[people_id]["status"] == 1 or self.region_staus[region_id] == 1:print(-1)return -1# 否则旅行成功，该人员从date天（含）开始位于新地区，返回0# 从旧区域中移除该人员self.region_dict[self.people_dict[people_id]["region_id"]].remove(people_id)# 更新该人员所在区域为新区域self.people_dict[people_id]["region_id"] = region_id# 在新区域中人员列表中增加该人员self.region_dict[region_id].append(people_id)print(0)return 0def increase_risk(self, date: int, region_id: int) -> int:# 第date天（含）时，地区regionid变成高风险。当前该地区人员立即被隔离self.update_people(date-1)self.region_staus[region_id] = 1for people_id in self.region_dict[region_id]:self.people_dict[people_id]["status"] = 1self.people_dict[people_id]["start_day"] = dateself.people_dict[people_id]["end_day"] = 0print("null")def decrease_risk(self, date: int, region_id: int) -> int:# 在第date天（含）时，地区regionid变成低风险# a. 如果该地区从date开始连续14天处于低风险，则第date+14天（含），所有该地区的被隔离人员立即解除隔离。self.region_staus[region_id] = 0for people_id in self.region_dict[region_id]:self.people_dict[people_id]["end_day"] = date + 13# 更新当天的状态self.update_people(date)print("null")def query(self, date: int) -> List[int]:# 更新一下当天状态self.update_people(date)query_list = []for value in self.people_dict.values():query_list.append(value["total_days"])print(query_list)return query_list总结：
1、根据题目描述列出对象及其属性，有些属性根据题目描述就可以得到， 有些属性需要根据题目内容和实际要求解的结果自定义。
2、根据对象及其属性选择合适的数据结构，例如字典套字典，字典套列表等。
3、各个对象之前存在某种关联关系。
对象1（属性1，属性2...）
对象2（属性2， 属性2， 属性3...）
对象3（属性1...）
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