特定の時間に待ち行列にいる人の数は、到着時間と出発時間の行列を与えられていますか？

Question

私はこれを何時間もやっていく方法を考えていましたが、立ち往生しています。

私は顧客の到着時刻と行列Dとを、顧客の出発時刻とともに有する。例えば。到着行列の時間とは、その時点で1人の顧客が到着したことを意味し、出発行列内の時間は、1人の顧客が出発したことを意味する。

私は、t = 1..800から1の間隔で店舗内の顧客数の時系列をプロットしようとしています。しかし、顧客の到着時間と出発時間はランダム変数で決まります。はランダムな間隔で増加するタイムステップで実行されるシミュレーションですので、シミュレーション自体に一定の時間間隔で顧客の数を格納することは困難です。

私は到着と出発時間行列を与えられた均等な間隔の時間間隔で顧客の数で行列Nを記入する方法がなければならないと思いますが、私の人生はそれが何であるか考えることができません。誰かが私を正しい方向に向けることができますか？

Answer 1

到着と出発は「イベント」であり、配列にはそれらのイベントの時刻が含まれます。基本的なロジックは、次のイベントの時刻を見つけて、そのイベントに関連付けられた更新を実行することです。着信側では、キューの長さが増えます。離脱の場合、キューの長さは減分されます。あなたが整数倍でのみ印刷する場合

a = [1.1, 2.9, 5.1, 6.5] 
d = [3.5, 5.2, 7.2, 8.0] 

queue = 0 
a_index = 0 
d_index = 0 
print(0, ':', queue) 

while a_index < len(a) and d_index < len(d): 
    if a[a_index] < d[d_index]: # did an arrival come first? 
     queue += 1 
     print(a[a_index], ':', queue) 
     a_index += 1 
    else: 
     queue -= 1 
     print(d[d_index], ':', queue) 
     d_index += 1 

# ran out of elements in one of the arrays, 
# iterate through remainder of the other 

while a_index < len(a): 
    queue += 1 
    print(a[a_index], ':', queue) 
    a_index += 1 

while d_index < len(d): 
    queue -= 1 
    print(d[d_index], ':', queue) 
    d_index += 1 

：以下は、それが変更されるたびに、時間とキューの長さを出力し、そのアイデアのかなり強引な実装（あなたが指定されていませんでしたので、のpython3）でありますこれらをイベントとしても設定してください：

a = [1.1, 2.9, 5.1, 6.5] 
d = [3.5, 5.2, 7.2, 8.0] 

queue = 0 
a_index = 0 
d_index = 0 
print_time = 1 
max_time = 10 
print(0, ':', queue) 

while a_index < len(a) and d_index < len(d): 
    if a[a_index] < d[d_index] and a[a_index] <= print_time: 
     queue += 1 
     a_index += 1 
    elif d[d_index] <= print_time: 
     queue -= 1 
     d_index += 1 
    else: 
     print(print_time, ':', queue) 
     print_time += 1 

while a_index < len(a): 
    if a[a_index] <= print_time: 
     queue += 1 
     a_index += 1 
    else: 
     print(print_time, ':', queue) 
     print_time += 1 

while d_index < len(d): 
    if d[d_index] <= print_time: 
     queue -= 1 
     d_index += 1 
    else: 
     print(print_time, ':', queue) 
     print_time += 1 

while print_time <= max_time: 
    print(print_time, ':', queue) 
    print_time += 1 

これは間違いなく緊張しているかもしれませんが、アプローチを伝えるものです。

この数よりも多くのイベントがあった場合は、優先順位の高いキューにイベントを配置し、発生時間順にイベントを配置し、イベントを1つずつ取り出し、適切なイベントにディスパッチしますどのイベントタイプが発生したかに基づいて、状態遷移ロジックを生成する。このアプローチのロジックはthis paperに記載されています。このペーパーはJavaでアイデアを実装していますが、Python3の実装とデモキューイングモデルはhereです。