星期三洗车有优惠，10块钱/分钟，能洗10分钟，超过10分钟是20块钱/每分钟，使用一条sql语句查出用户一天消费了多少

该问题需要使用数据库以及编写 SQL 语句才能解决。您可以首先创建一个数据表，其中包含关于用户洗车的信息，如洗车日期、洗车时间和消费金额等。然后，您可以使用以下 SQL 语句来查询一天内用户的总消费金额：

SELECT SUM(CASE 
            WHEN washing_time <= 10 THEN washing_time * 10
            ELSE (10 * 10) + (washing_time - 10) * 20
           END) AS total_cost
FROM washing_records
WHERE washing_date = '2023-02-11'
GROUP BY washing_date;

该语句首先选择星期三（2023年2月11日）的所有洗车记录，并使用 `CASE` 语句根据洗车时间来计算总消费金额。如果洗车时间小于等于 10 分钟，则消费金额为 `washing_time * 10`；如果洗车时间大于 10 分钟，则消费金额为 `(10 * 10) + (washing_time - 10) * 20`。最后，通过 `SUM` 函数和 `GROUP BY` 子句汇总所有洗车记录的消费金额，并分组按洗车日期。

相关问题

每周三洗车有优惠，10块钱/分钟，能洗10分钟，超过10分钟是20块钱/每分钟，使用一条sql语句查出用户一天消费了多少

您可以使用以下 SQL 语句查询用户的每天消费情况：

SELECT 
    user_id, 
    SUM(CASE 
        WHEN duration <= 10 THEN duration * 10 
        ELSE 10 * 10 + (duration - 10) * 20 
    END) AS total_cost 
FROM car_wash 
WHERE day = 'Wednesday' 
GROUP BY user_id;

上面的语句假设您有一个名为 `car_wash` 的表，其中存储了用户每次洗车的信息，包括用户 ID、洗车时长和洗车日期。通过对每个用户的洗车时长进行计算，该语句可以统计出每个用户每周三消费的总金额。

帮我实现这个洗车问题的python代码编写3. 洗车问题 有两台洗车机，一台性能好（3分钟洗一台小汽车，5分钟清洗一台SUV），一台性能较差（6分钟洗一台小汽车，10分钟清洗一台SUV）。车流量为随机，在上午是每小时20辆车，大小随机，比例1:1；下午是每小时30辆车，大小随机，比例为4：6。请问如何分别实现上下午平均等待时间最短。请编程实现这一洗车过程，并对之进行优化。

以下是实现洗车问题的Python代码：

import random

class Car:
    def __init__(self, car_type):
        self.car_type = car_type

class CarWash:
    def __init__(self, name, time_per_car):
        self.name = name
        self.time_per_car = time_per_car
        self.cars_washed = 0
        self.time_spent = 0

    def wash_car(self, car):
        self.cars_washed += 1
        self.time_spent += self.time_per_car[car.car_type]
        
def simulate(car_flow, morning_flow, afternoon_flow):
    washers = [CarWash("good_washer", {"car": 3, "suv": 5}), CarWash("bad_washer", {"car": 6, "suv": 10})]
    total_wait_time = 0
    num_cars_washed = 0
    for i in range(car_flow):
        if i < morning_flow:
            car_type = "car" if random.random() < 0.5 else "suv"
        else:
            car_type = "car" if random.random() < 0.4 else "suv"
        wash_time = {"good_washer": washers[0].time_per_car[car_type], "bad_washer": washers[1].time_per_car[car_type]}
        if wash_time["good_washer"] <= wash_time["bad_washer"]:
            washers[0].wash_car(Car(car_type))
            total_wait_time += wash_time["good_washer"]
        else:
            washers[1].wash_car(Car(car_type))
            total_wait_time += wash_time["bad_washer"]
        num_cars_washed += 1
    
    avg_wait_time = total_wait_time / num_cars_washed
    return avg_wait_time, washers[0].time_spent, washers[1].time_spent

avg_wait_time_morning, time_spent_good_washer_morning, time_spent_bad_washer_morning = simulate(20, 10, 10)
avg_wait_time_afternoon, time_spent_good_washer_afternoon, time_spent_bad_washer_afternoon = simulate(30, 12, 18)

print("Morning Average Wait Time: {:.2f} minutes".format(avg_wait_time_morning))
print("Good Washer Time Spent: {:.2f} minutes".format(time_spent_good_washer_morning))
print("Bad Washer Time Spent: {:.2f} minutes".format(time_spent_bad_washer_morning))

print("Afternoon Average Wait Time: {:.2f} minutes".format(avg_wait_time_afternoon))
print("Good Washer Time Spent: {:.2f} minutes".format(time_spent_good_washer_afternoon))
print("Bad Washer Time Spent: {:.2f} minutes".format(time_spent_bad_washer_afternoon))

在这个代码中，我们首先定义了`Car`类和`CarWash`类。`Car`类用于表示车辆的类型，`CarWash`类用于表示洗车机的类型，包括洗车机的名称、每辆车需要的时间、已经洗了多少辆车、以及总共花费的时间。

然后我们定义了`simulate`函数，这个函数模拟了洗车的过程。我们首先根据车流量、上午车流量和下午车流量产生随机的车辆流量和车辆类型。然后我们比较两台洗车机的性能，选择洗车时间最短的洗车机进行洗车。最后计算出平均等待时间和两台洗车机的总共花费的时间。

最后我们调用`simulate`函数模拟上午和下午的洗车过程，并输出结果。