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，设每位客户的业务办理时间是某个范围内的值。设只有一个窗口，一位业务人员，要求程序模拟统计在一天时间内，所有客户的平均等待时间。模拟数据按客户到达的先后顺序依次由键盘输入，对应每位客户有两个数据，到达时刻和需要办理业务的时间。

### 回答1：
这道题目要求我们模拟一个银行的客户办理业务站，统计一天内所有客户的平均等待时间。假设每位客户的业务办理时间是某个范围内的值，且只有一个窗口和一位业务人员。

我们需要按照客户到达的先后顺序依次输入模拟数据，每位客户有两个数据，即到达时刻和需要办理业务的时间。然后，我们可以使用队列来模拟客户的排队等待过程。每当有客户到达时，我们就将其加入队列中，并记录下其到达时刻。当窗口空闲时，我们就从队列中取出一个客户进行业务办理，记录下其等待时间。当所有客户都办理完毕后，我们就可以计算出平均等待时间。

需要注意的是，由于每位客户的业务办理时间是随机的，我们需要使用随机数生成器来模拟。同时，我们还需要考虑到客户到达的时间可能会重叠，因此需要使用优先队列来按照客户到达时刻的先后顺序进行排队。

### 回答2：
这道题目可以用队列模拟来实现。首先，我们需要定义两个队列，一个是顾客的队列，一个是等待的时间队列。在每一个时间点，我们需要检查是否有顾客到达，如果有，就将其加入到顾客队列中去。

然后，我们需要检查当前窗口是否空闲。如果是空闲的，我们就可以将队列中的第一个顾客推出来进行业务处理，并记录其等待时间。如果窗口不空闲，我们就需要将顾客放入等待队列中。

最后，在一天结束后，我们对所有顾客的等待时间进行求和，并计算平均等待时间，即可得到结果。

具体实现可以参考下方代码：

class Bank:
    def __init__(self):
        self.customer_queue = [] # 顾客队列
        self.wait_queue = [] # 等待队列
        self.current_time = 0 # 当前时间
        self.wait_time_list = [] # 等待时间列表

    def add_customer(self, customer_time, service_time):
        self.customer_queue.append((customer_time, service_time))

    def get_avg_waiting_time(self):
        total_waiting_time = sum(self.wait_time_list) # 等待时间总和
        avg_waiting_time = total_waiting_time / len(self.wait_time_list) # 平均等待时间
        return avg_waiting_time

    def process(self):
        while len(self.customer_queue) > 0: # 只要顾客队列不为空，就继续处理
            if len(self.wait_queue) > 0: # 如果等待队列不为空，需要检查是否有顾客等待时间已经超过了允许的范围，如果有就从等待队列中删除
                for i in range(len(self.wait_queue)):
                    self.wait_queue[i][1] += 1 # 将等待时间加1
                if self.wait_queue[0][1] > 10: # 如果等待时间超过了10分钟就从等待队列中删除
                    self.wait_queue.pop(0)

            if len(self.wait_queue) == 0 and len(self.customer_queue) == 0: # 如果等待队列和顾客队列都为空，就退出循环
                break

            if len(self.customer_queue) > 0 and self.customer_queue[0][0] == self.current_time: # 如果当前时间有顾客到达，就将该顾客从顾客队列中取出，加入等待队列中
                customer_time, service_time = self.customer_queue.pop(0)
                self.wait_queue.append([customer_time, service_time])

            if len(self.wait_queue) > 0 and self.wait_queue[0][1] <= 0: # 如果等待队列中有顾客可以将业务办理完毕，就将等待时间记录到等待时间列表中，并将其从等待队列中删除
                customer_time, service_time = self.wait_queue.pop(0)
                waiting_time = self.current_time - customer_time
                self.wait_time_list.append(waiting_time)

            if len(self.wait_queue) == 0 and len(self.customer_queue) > 0: # 如果等待队列为空但是顾客队列不为空，就将顾客从顾客队列中取出并开始进行业务办理
                customer_time, service_time = self.customer_queue.pop(0)
                waiting_time = 0
                self.wait_time_list.append(waiting_time)

            if len(self.wait_queue) > 0: # 如果等待队列不为空，等待时间要减1
                self.wait_queue[0][1] -= 1

            self.current_time += 1 # 将时间加1

bank = Bank()

while True:
    input_str = input()
    if input_str == "end":
        break
    customer_time, service_time = input_str.split()
    customer_time = int(customer_time)
    service_time = int(service_time)
    bank.add_customer(customer_time, service_time)

bank.process()
avg_waiting_time = bank.get_avg_waiting_time()
print("平均等待时间为：%.2f分钟" % avg_waiting_time)

以上代码是Python代码，其执行过程按照顾客到达时间依次输入，以end为结尾时开始计算，输出平均等待时间。

### 回答3：
这道问题可以采用模拟的方式来解决。为了求出所有客户的平均等待时间，我们需要记录每位客户的到达时刻和需要办理业务的时间，以及客户等待的时间。同时，我们还需要记录客户在哪些时刻进入了办理业务的阶段，以便计算平均等待时间。

可以用一个队列来存储客户的信息。每当一个客户到达，就将其信息加入队列中。当一位客户的业务办理完成后，判断队列是否为空，如果不为空，则将队列中的下一位客户送到办理窗口。对于每位客户，需要记录其到达的时间和需要办理的业务时间，以及开始办理业务的时间。

根据题目中的要求，每位客户的业务办理时间是某个范围内的值，因此可以采用随机数模拟。每到达一位客户，可以生成一个随机数，表示其需要办理的业务时间，然后将其入队。

对于客户等待时间的计算，可以使用以下公式：

等待时间 = 开始办理业务的时间 - 到达时刻

最后，遍历所有客户的信息，累加其等待时间，除以客户总数，即可求得平均等待时间。

具体实现可以参考以下代码（假设业务办理时间在1到10分钟之间）：

from queue import Queue
import random

arrival_queue = Queue()  # 存储客户到达信息的队列
business_start_time = 0  # 当前客户开始办理业务的时间
total_wait_time = 0  # 所有客户的等待时间之和
total_customer = 0  # 客户总数

while True:
    try:
        arrival_time, business_time = map(int, input().split())
    except:
        break
    
    arrival_queue.put((arrival_time, business_time))
    
while not arrival_queue.empty():
    arrival_time, business_time = arrival_queue.get()
    
    # 生成随机数模拟业务办理时间
    actual_business_time = random.randint(1, 10)
    
    start_time = max(arrival_time, business_start_time)  # 当前客户开始办理业务的时间
    wait_time = start_time - arrival_time  # 当前客户的等待时间
    total_wait_time += wait_time  # 累加等待时间
    business_start_time = start_time + actual_business_time  # 更新业务办理结束时间
    total_customer += 1  # 客户总数加1
    
average_wait_time = total_wait_time / total_customer  # 平均等待时间
print('平均等待时间：%.2f分钟' % average_wait_time)

以上代码中，我们用两个变量 `business_start_time` 和 `total_customer` 来记录当前客户开始办理业务的时间以及客户总数。在每个循环中，根据客户的到达时刻和需要办理的业务时间生成实际的业务办理时间，并计算当前客户的等待时间。最后累加每位客户的等待时间，并计算平均等待时间。