算法系列:电梯调度
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发布时间：2024-10-19 15:23
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时间：2024-11-05 23:35
在繁华都市的电梯调度难题中，如何在高峰时段最有效地分配电梯以缩短乘客等待时间？一种基于等待时间的创新算法已崭露头角。面试中，面对10层楼、3台电梯、无楼梯的场景，挑战在于设计一个兼顾负载平衡和时间效率的策略。让我们深入剖析这个问题，简化问题关键点如下：
问题要素：</
楼层数：10层
电梯数：3台
高峰时段：明确考虑
负载分配：每层相同人数，电梯无限大
目标：最小化等待时间，平衡各楼层乘客需求
算法的核心思路在于优化电梯路径，计算往返时间及平均载客量。具体计算涉及最大楼层数、停靠层数、乘客数量和高峰时段的影响。
探索优化策略，让我们共同探讨一个简化版的电梯调度算法实现：
数据结构构建：</用两个数组代表大楼（按楼层人数分布）和电梯（回路中最高可达楼层）。
分配策略：</为每台电梯分配回路，计算每个回路的往返时间与负载影响（电梯运行时间 + 额外停靠时间影响的负载），选择最佳组合。
addFloor(elevatorArray):</ 当电梯路径确定后，更新电梯数组，每部电梯的可达层数递增。
elevatorAllocation(building, elevatorCount):</ 从底层开始，动态分配电梯，生成电梯运行路径，并输出结果。
Python示例：</提供模拟器，直观展示算法运作效果，包括实际运行时间与空间需求分析。
具体参数如下：
运行时间：每层5秒，电梯停靠20秒，每层100人
输出示例：电梯#1 - 往返140秒，平均载客19.44人；电梯#2、#3 - 各150秒，负载分别为16.67人和12.50人
时间复杂度：运行时 O(m * (n/k))</，内存需求 O(e + f)</（m为层数，n为总人数，k为电梯数）
算法挑战与展望：</尽管有初步算法，但仍有提升空间。欢迎从GitHub上fork代码并提出创新优化方案，或者分享你的见解。我计划对此进行更深入的探讨，期待你的参与和建议，共同推动电梯调度技术的进步！
