派送写一个冒泡排序代码

好的，以下为冒泡排序的代码实现：

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n - i - 1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr

这段代码可以将传入的数组 arr 进行冒泡排序，并返回排序后的数组。

相关问题

写出连锁店货物派送问题，并写出cplex+vrp代码

连锁店货物派送问题是一个经典的车辆路径问题。假设有 N 个连锁店需要配送货物，其中第 i 个连锁店需要配送的货物量为 d[i]，每个配送员工作时间为 T，每辆车的容量为 C。现在有 M 辆车可用，每辆车的行驶距离不能超过 L。问如何安排配送方案，使得配送员的工作时间得到充分利用，同时保证所有的货物能够得到配送，并且最小化配送的总成本。

其中，总成本包括每辆车行驶的距离以及配送员的工资等费用。

下面是一个Cplex+VRP的代码示例：

from docplex.mp.model import Model
import math

# 定义距离函数，计算连锁店之间的距离
def distance(x1, y1, x2, y2):
    return math.sqrt((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2)

# 连锁店货物派送问题
def chain_stores_delivery(num_stores, num_vehicles, capacity, max_distance, work_time, demands, x, y):
    mdl = Model('Chain Stores Delivery')

    # 定义变量
    x_vars = mdl.binary_var_matrix(num_stores, num_vehicles, 'x')
    u_vars = mdl.continuous_var_list(num_stores, lb=0.0, name='u')

    # 定义目标函数
    cost = mdl.sum(distance(x[i], y[i], x[j], y[j]) * x_vars[i, k, j]
                   for i in range(num_stores)
                   for j in range(num_stores)
                   for k in range(num_vehicles))
    mdl.minimize(cost)

    # 定义约束条件
    # 每个连锁店只能被一个车辆服务
    for i in range(num_stores):
        mdl.add_constraint(mdl.sum(x_vars[i, k, j] for k in range(num_vehicles) for j in range(num_stores)) == 1)
    # 每个车辆的容量不能超过限制
    for k in range(num_vehicles):
        mdl.add_constraint(mdl.sum(demands[i] * x_vars[i, k, j] for i in range(num_stores) for j in range(num_stores)) <= capacity)
    # 每个车辆的行驶距离不能超过限制
    for k in range(num_vehicles):
        mdl.add_constraint(mdl.sum(distance(x[i], y[i], x[j], y[j]) * x_vars[i, k, j] for i in range(num_stores) for j in range(num_stores)) <= max_distance)
    # 每个连锁店的需求必须得到满足
    for i in range(num_stores):
        for k in range(num_vehicles):
            mdl.add_constraint(demands[i] * x_vars[i, k, j] <= u_vars[j])
    # 每个配送员的工作时间不能超过限制
    for k in range(num_vehicles):
        mdl.add_constraint(mdl.sum(distance(x[i], y[i], x[j], y[j]) * x_vars[i, k, j] for i in range(num_stores) for j in range(num_stores)) <= work_time)

    # 求解模型
    mdl.solve()

    # 输出结果
    if mdl.solution is not None:
        print('Total cost: ', mdl.solution.objective_value)
        for k in range(num_vehicles):
            print('Vehicle ', k + 1)
            print('Route: ', end='')
            for i in range(num_stores):
                for j in range(num_stores):
                    if x_vars[i, k, j].solution_value > 0.9:
                        print(i + 1, '->', j + 1, '->', end='')
            print('')
    else:
        print('No solution found')

# 测试数据
num_stores = 4
num_vehicles = 2
capacity = 15
max_distance = 50
work_time = 8
demands = [10, 5, 8, 7]
x = [0, 10, 20, 30]
y = [0, 20, 10, 30]

# 求解问题
chain_stores_delivery(num_stores, num_vehicles, capacity, max_distance, work_time, demands, x, y)

以上代码是一个简单的示例，您可以根据实际情况进行修改和优化。

帮我设计一个TMS物流管理系统并写出PRD

当然可以。首先，让我解释一下TMS物流管理系统是什么。

TMS全称Transportation Management System，即运输管理系统。它是一种通过计算机系统来协调和优化物流运输过程的软件，旨在提高物流运输效率和降低运输成本。它可以帮助企业管理运输、库存、订单等业务流程，同时提供数据分析、可视化等功能。

下面是这个TMS物流管理系统的PRD：

1. 产品介绍

TMS物流管理系统是一款针对物流企业设计的软件系统，旨在帮助企业提高运输效率、降低成本、优化业务流程。

2. 功能模块

- 运输管理模块：实现对运输计划、调度、跟踪和管理的全面支持；
- 库存管理模块：管理仓库库存，实现仓储作业流程管理；
- 订单管理模块：实现对订单的管理和跟踪，确保订单的及时配送；
- 数据分析模块：提供数据统计和分析功能，帮助企业进行数据驱动的决策。

3. 需求描述

- 运输管理模块需要支持运输计划的编制、车辆调度、运输路线优化等功能；
- 库存管理模块需要支持库存盘点、入库出库管理等功能；
- 订单管理模块需要支持订单的跟踪、派送和签收等功能；
- 数据分析模块需要支持运输数据、订单数据和库存数据的统计和分析，提供数据可视化功能。

4. 用户界面

用户界面需要简洁、易用、美观，支持响应式布局，适应不同设备和屏幕大小。

5. 技术实现

TMS物流管理系统可以采用Web应用程序的方式实现，采用MVC架构，前端使用HTML5、CSS3、JavaScript等技术，后端使用Java、Python等技术。

以上是TMS物流管理系统的PRD，如有需要，可以根据实际需求进行修改和完善。