1017 Queueing at Bank

文章描述了一种处理银行窗口排队问题的算法,通过排序确定顾客的到达顺序,并计算等待时间。算法使用了自定义比较函数对顾客到达时间进行排序,然后找到最早结束服务的窗口。如果顾客在17点前到达,即使服务到下班也会被服务。程序最后计算平均等待时间。

1017 Queueing at Bank

题目大意

和前几道类似,也是银行窗口排队,不过是需要计算等待时间,而且有可能提前到达,之后到达的不算。

算法思想

  • 这道题没用模拟时间,用的排序,然后依次进行计算每个窗口的结束时间
  • 结束时间最早的窗口会优先有空位,再把后面来的顾客进行排队,此时要修改这个窗口的结束时间,也就是加上该顾客的服务时间
  • 有可能顾客不需要排队的情况,只需比较一下最早结束的窗口的结束时间和该顾客的到达时间,不需要等待也要修改窗口的结束时间
  • 有个坑好像是,只要是17点前到达,哪怕服务到下班,也会给你做。

代码

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
using namespace std;
struct customer
{
	int hour=8, minute=0, second=0, setime;
};
bool cmp(customer a, customer b)//自定义比较函数
{
	if (a.hour != b.hour)
		return a.hour < b.hour;
	else
	{
		if (a.minute != b.minute)
			return a.minute < b.minute;
		else
			return a.second < b.second;
	}
}
int least(vector<customer>w)//找到最早结束的窗口
{
	customer sm = w[0];
	int k = 0;
	for (int i = 1; i < w.size(); i++)
	{
		if (cmp(w[i], sm))
		{
			sm = w[i];
			k = i;
		}
	}
	return k;
}
double wait(customer end, customer cust)//计算时间差
{
	double wa = (end.hour - cust.hour) * 60 * 60 + (end.minute - cust.minute) * 60 + end.second - cust.second;
	return wa/60;
}
void change(customer& win, customer ban)
{
	if (win.minute + ban.setime >= 60)//更改当前窗口结束服务时间
	{
		win.hour++;
		win.minute = (win.minute + ban.setime) % 60;
	}
	else
		win.minute += ban.setime;
}
int main()
{
	int n, k;
	cin >> n >> k;
	vector<customer>bank(n);
	vector<customer>window(k);
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		string s;
		cin >> s >> bank[i].setime;
		sscanf(s.c_str(), "%d:%d:%d", &bank[i].hour, &bank[i].minute, &bank[i].second);
	}
	sort(bank.begin(), bank.end(), cmp);//按先来后到排序
	int j = 0;
	double waittime = 0;
	int sum = 0;
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		if (bank[i].hour < 17 || (bank[i].hour == 17 && bank[i].minute == 0 && bank[i].second == 0))//下班前服务
		{
			sum++;
			j = least(window);//找到最早结束的窗口
			if (cmp(window[j], bank[i]))//不需要等待,直接赋值
			{
				window[j].hour = bank[i].hour;
				window[j].minute = bank[i].minute;
				window[j].second = bank[i].second;
				change(window[j], bank[i]);
			}
			else//需要等待
			{
				waittime += wait(window[j], bank[i]);
				change(window[j], bank[i]);
			}
		}
	}
	printf("%.1f", waittime / sum);
}
### 银行排队问题的Python实现 银行排队问题是典型的并行处理和任务分配场景,可以通过ZeroMQ框架中的Ventilator-Worker-Sink模型来解决[^1]。以下是基于该模型的一个简单Python实现: #### ZeroMQ Ventilator 实现 Ventilator负责生成任务并将它们发送给Workers。 ```python import zmq import time context = zmq.Context() # Socket to send tasks to workers sender = context.socket(zmq.PUSH) sender.bind("tcp://*:5557") print("Press Enter when the workers are ready...") _ = input() print("Sending tasks to workers...") # Send out tasks total_msec = 0 for task_nbr in range(100): workload = int((task_nbr * task_nbr) % 100 + 1) # Some random work load total_msec += workload sender.send_string(str(workload)) print(f"Total expected cost: {total_msec} msec") time.sleep(1) # Give 0MQ time to deliver ``` #### ZeroMQ Worker 实现 Worker接收来自Ventilator的任务并执行计算后将结果返回给Sink。 ```python import zmq import sys import time context = zmq.Context() # Socket to receive messages on receiver = context.socket(zmq.PULL) receiver.connect("tcp://localhost:5557") # Socket to send messages to sender = context.socket(zmq.PUSH) sender.connect("tcp://localhost:5558") while True: s = receiver.recv_string() print(f"Received request: {s}") # Do some 'work' time.sleep(int(s) / 10) # Send results to sink sender.send(b'') ``` #### ZeroMQ Sink 实现 Sink收集所有Worker的结果,并统计完成时间。 ```python import zmq import time context = zmq.Context() # Socket to collect worker responses receiver = context.socket(zmq.PULL) receiver.bind("tcp://*:5558") # Wait for start of batch s = receiver.recv() # Start our clock now tstart = time.time() # Process 100 confirmations for task_nbr in range(100): s = receiver.recv() if task_nbr % 10 == 0: sys.stdout.write(':') else: sys.stdout.write('.') sys.stdout.flush() # Calculate and report duration of batch tend = time.time() print(f"\nTotal elapsed time: {(tend-tstart)*1000} msec") ``` 上述代码展示了如何通过ZeroMQ构建一个简单的分布式任务管理系统[^2]。对于银行排队问题,可以将其视为多个客户作为任务被分配到不同的柜员(即Worker),而最终的结果由Sink汇总。 此外,在高并发环境下,还需要注意内存管理和I/O性能优化[^3]。建议使用缓存机制减少磁盘操作频率,并利用消息队列实现各模块间的异步通信。
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