该应用模拟了银行排队问题，计算客户的平均等待时长和平均停留时间，并记录每个客户的具体时间信息（使用VC6.0）。

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简介：
通过使用VC6.0进行编译，该系统采用了与买票排队相似的算法。通常情况下，人们会选择进入队列长度最短的窗口进行排队，然而，其他队列的办理速度往往更快，导致其长度迅速缩短，甚至比原本所在队列更短。尽管如此，改变队列到当前较短的队列可能并未带来显著的改善，因为队短并不一定意味着等待时间更短。这种机制使得无法准确预测每个队列的等待时间。因此，与买票排队具有随意更换队列特性的不同，本算法设定为：每当有新的客户到达时，将其排入队列最短的队尾。无论其它队列是否变得更短、甚至已经空闲，该客户都必须在原有队列中等待前置客户完成业务后再方可办理自己的业务。显而易见的是，这种算法效率并非最优；其主要原因在于时间利用率较低，并且无法保证先到达的客户能够比后到达的客户更快地完成业务处理。

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客服

银行排队问题的队列应用模拟：计算客户平均停留与等待时间及个体时间数据（VC6.0）

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本研究运用队列理论在Visual C++ 6.0环境下构建模型，旨在分析和模拟银行中客户的排队现象，精确计算每位顾客的平均等待时间和整体服务效率。通过该仿真系统，能够优化银行资源配置，减少客户等待时间，提升服务质量与顾客满意度。 VC6.0编译！利用的算法类似于买票排队：你总会选择队列最短的那个窗口去排队。然而，其他队伍可能会因为办事速度快而变得比你的队伍更短。当你从一个较长的队伍换到另一个较短的队伍时，可能没过多久之前你在的那个队伍又变为了最短的。这是因为队列长度短并不意味着等待时间也一定短；你无法预测每个队列中你需要等待的具体时间。因此，在这种情况下，与可以随意更换排队位置的传统买票制度不同，我们设定了一种新的规则：每当有新客户到达时，他们会被排在当前最短的队伍末尾，并且无论其他队列如何变化（包括变短或空闲），该客户都必须继续等待前面客户的业务办理完毕。这种算法虽然简化了管理流程，但其效率并不是最优。一方面，它导致时间利用率不高；另一方面，无法确保先到达的客户一定比后来者更早完成业务处理。

基于队列的银行排队问题模拟改进算法：计算客户平均停留与等待时间及个体时间数据（VC6.0）

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本研究提出了一种基于队列理论的改进算法，用于精确模拟银行中客户的排队情况。通过该算法可以有效地计算出每位顾客在不同时间段内的平均等待时间和总体停留时间，并提供详尽的数据支持，便于银行优化服务流程和资源配置。实验采用VC6.0开发环境实现，验证了算法的有效性和实用性。在使用VC6.0编写的程序中，为了生成随机数的需要，程序执行时间大约为3分钟左右。该算法类似于当前银行采用的叫号制度：每个窗口只有一个客户正在办理业务，其余等待中的客户则按照到达顺序排队等候；当某个窗口前的客户服务完成后，将最早到达且仍在等待区内的客户安排到空闲下来的窗口继续服务。这无疑提高了时间利用率，并确保了先到达的客户的办事效率不会低于后来到达的客户。

队列在数据结构中的应用——计算银行客户的平均等待时间

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本项目利用队列数据结构模拟银行客户排队系统，分析并计算客户在不同服务模式下的平均等待时间，旨在优化客户服务流程。某银行有一个客户办理业务站，在一天内随机地有客户到达，每位客户的业务办理时间是某个范围内的值。假设只有一个窗口，并且由一位工作人员处理所有事务，请编写程序来模拟统计在一天时间内所有客户的平均等待时间。输入数据按照客户到达的先后顺序依次从键盘输入，对应于每个客户有两个数据：到达时刻和需要办理业务的时间。 **输入格式** - 第一行包含一个整数n，表示当天内总的顾客数量。 - 接下来的n行中，每行包括两个正整数，分别代表第i个客户的到达时间和所需的服务时间（以分钟为单位）。 **输出格式** 仅需在第一行输出所有客户平均等待的时间（结果保留两位小数）。示例输入: ``` 3 1 3 2 1 5 5 ``` 示例输出： ``` 1.33 ```

数据结构课程设计——银行业务模拟求解客户平均停留时间

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本项目为数据结构课程设计，旨在通过模拟银行日常业务操作，利用队列、树等数据结构算法计算并优化客户在柜台的平均等待时间。自己亲手制作的东西。银行业务模拟【问题描述】客户业务分为两种类型：第一种是从银行获取资金（取款或借款）。第二种是向银行存入资金（存款或还款）。设有两个服务窗口，相应的有两个队列。当顾客到达时先排队进入第一个队列。处理每位客户的业务过程中，如果属于第一类且申请金额超过当前银行现存的资金总额，则客户会被立即排到第二个队列等候直到满足条件后离开；否则，在完成该笔交易后直接离店。每接待完一位第二类型业务的客户之后，会顺序检查并处理（若可能）第二个队列中的等待者，并对符合条件的需求予以批准，不符合则重新排队至尾部。注意：在上述过程中一旦银行的资金总额少于或等于当前第一个队列中最后一个第二类业务客户的资金量，则停止继续检查。营业时间结束时所有顾客立即离开银行。【基本要求】利用动态存储结构实现模拟程序设计。【测试数据】假设一天开始时，银行拥有10,000元的初始金额；全天运营时间为600分钟（即10小时）。其他参数自定，需考虑两种极端情况：一是客户到达事件之间的间隔非常短而交易时间很长；另一种则是相反的情况。设置两个到达事件之间的时间间隔和客户的业务处理时长。【实现提示】本模拟中存在两类事件类型: 到达银行的顾客与离开银行的顾客。初始情况下，总金额为total元，并从零开始运营至closetime分钟结束营业时间。每次客户达到时随机设定其交易时间和下一次到达的时间间隔；每笔业务需要的资金量也是随机确定的（用负值表示第一种类型，正值代表第二种）。变量total、closetime以及上述两个随机数据范围均需从终端读入作为模拟参数设置。两个队列和一个事件列表都需要采用动态存储结构实现，并注意在何种条件下设定离开银行的时间点；同时考虑第二个等待队伍使用什么样的存储方式可以获得更高的效率。请注意：事件表应按照时间顺序排序以确保正确处理每个客户的业务请求。

江面轮渡平均等待时间统计

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本报告通过收集和分析数据，呈现了近期江面上各主要轮渡点乘客平均等待时间的变化趋势与现状，旨在为改善公共交通服务提供参考依据。某汽车轮渡口过江的渡船每次能载10辆车，并且每10分钟有一艘新的渡轮到达。车辆分为客车和货车两类。上船规则为：首先安排客车，然后每四辆客车可以允许一辆货车登船；如果等待中的客车数量不足4辆，则以货车代替。请编写一个程序来模拟这个渡口的管理过程，并统计出客车与货车各自的平均等待时间。假设车辆到达的时间间隔遵循均匀分布，具体参数由用户输入设定。

归并排序与快速排序平均时间的比较

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本文探讨了归并排序和快速排序算法在平均情况下的时间复杂度，并进行对比分析，旨在帮助读者理解两种排序方法的优劣。使用C/C++语言编写归并排序算法6.3和快速排序算法6.6的实现代码。在快速分类中，SPLIT函数中的划分元素采用三者A(low)、A(high)以及A((low+high)/2)中值居中者。随机生成20组数据（例如n=5000i，1≤i≤20），每组数据的范围为(0, 10^5)内的整数。对于同一组数据，分别运行快速排序和归并排序算法，并记录它们各自的执行时间（以毫秒计）。根据实验结果比较这两种算法的平均运行时间，并据此得出结论。

fpetitjean/DBA: 使用动态时间规整对时间序列进行一致性平均 - MATLAB开发

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DBA: 使用动态时间规整对时间序列进行一致性平均是由fpetitjean在MATLAB平台上开发的一个工具，用于通过DTW技术提高时间序列数据的平均表示的一致性。该论文的源代码可在http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2010.09.013访问。

使用C++和Qt模拟停车场，展示车辆进出动画并计算停留时间和停车费

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本项目运用C++结合Qt框架开发了一个交互式的停车场管理系统，通过模拟车辆的进出过程，动态显示车辆移动动画，并实时计算每辆车的停放时长与相应费用。使用Qt实现汽车的进库出库功能。可以自定义车位数量，汽车等候区采用C++队列存储，遵循先进先出的原则。汽车停放区则通过数组进行管理，并且车辆在离开时无需按照特定顺序。利用Qt获取系统时间来计算每辆汽车的实际停留时间，并据此计算相应的停车费用。

Stateflow 时间记录器：该功能会记录每个状态在仿真过程中的活跃时长 - MATLAB开发

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Stateflow时间记录器是一款用于MATLAB开发的工具，能够详细记录并分析Stateflow图中各状态在仿真期间的活跃时间段与持续时长。当运行长时间的模拟时，您可能想知道每个状态的活动时间和整个模拟的时间。这个函数就是为了实现这一功能而设计的。它会执行包含 Stateflow 图形的 Simulink 模型，并计算各个状态处于活跃状态的具体时间，然后将这些信息以表格的形式呈现出来。在确保记录所有状态后，该函数使用 DataLogs 格式来记录每个状态的信息。输入参数为模型名称（mdlName），输出则是一个展示各活动时间和模拟运行情况的表格。示例用法：Stateflow_Time_Logger(example_sf_car) 此外，我还提供了两个用于测试目的的示例模型：example_sf_car 和 example_yoyo。可以通过阅读 m 文件中的帮助文档获取更多相关信息。

基于平均驻留时间的线性系统切换控制

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本研究探讨了一种新颖的切换控制策略，旨在通过优化线性系统的平均驻留时间来提升性能和稳定性。该方法为复杂控制系统的设计提供了新的视角和工具。基于平均驻留时间的切换控制在线性系统的Simulink仿真近期备受关注。