处理 queuelog.dat,分别计算这 10000 个分组的停留时间(即到达时 间和离开时间之差),进而计算平均停留时间。同时,计算离开(‘-’) 事件时队列长度的平均值。
时间: 2023-06-13 11:04:42 浏览: 51
对于处理 queuelog.dat 文件,我们需要按照以下步骤进行。
1. 读取 queuelog.dat 文件,将每行数据存储为一个元组,元组中包括到达时间、离开时间、队列长度三个字段。
2. 对于每个分组,计算其停留时间,即离开时间减去到达时间,将这些停留时间存储到一个列表中。
3. 计算所有分组的平均停留时间,即将停留时间列表中的所有元素相加并除以分组数。
4. 计算离开事件时队列长度的平均值,即对于所有离开事件,将其对应的队列长度相加并除以离开事件的个数。
下面是一个 Python 实现的示例代码:
```python
# 读取 queuelog.dat 文件
with open('queuelog.dat', 'r') as f:
lines = f.readlines()
# 将每行数据存储为一个元组
data = []
for line in lines:
fields = line.strip().split(',')
data.append((int(fields[0]), int(fields[1]), int(fields[2])))
# 计算每个分组的停留时间
durations = []
for i in range(len(data)):
duration = data[i][1] - data[i][0]
durations.append(duration)
# 计算平均停留时间
avg_duration = sum(durations) / len(durations)
# 计算离开事件时队列长度的平均值
queue_lengths = [x[2] for x in data if x[1] == -1]
avg_queue_length = sum(queue_lengths) / len(queue_lengths)
print('Average duration:', avg_duration)
print('Average queue length at exit events:', avg_queue_length)
```
需要注意的是,这里假设 queuelog.dat 文件中所有的离开事件都用 -1 表示。如果实际情况不是这样的,需要根据实际情况修改代码。另外,这里没有对异常情况进行处理,比如文件不存在或格式不正确等。在实际使用中需要注意这些问题。