假设某银行有4个窗口对外接待客户,从早晨银行开门(开门9:00am,关门5:00pm)起不断

该银行的服务时间为8小时，共有4个窗口对外接待客户。假设该银行每个窗口每小时能够处理10名客户的需求，那么一个窗口一天可以接待80名客户。同时，4个窗口一天可以接待320名客户。如果该银行每天平均每个客户的业务处理时间为15分钟，那么每小时一个窗口可以处理10名客户，即10*15=150分钟，即2.5小时，也就是说每个窗口每天可以处理20个业务。同理，4个窗口一天可以处理80个业务。因此，该银行一天内可以接待和处理320名客户的业务，这对于普通银行的业务量来说应该是足够的。

但是，由于客户需求存在浮动性，有可能出现客户数突然增多的情况，这时银行要采取措施增加服务窗口或人员，保证业务流畅。另外，需要注意的是，银行的节假日服务时间可能会有所不同。

总结来说，该银行有4个窗口对外接待客户，每天可以接待和处理320名客户的业务。如果遇到客户数量增多的情况，需要增加服务窗口或人员，以保证流畅的业务处理。

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问题描述 假设某银行有4个窗口对外接待客户，从早晨银行开门（开门9：00am，关门5：00pm）起不断有客户进入银行。由于每个窗口在某个时刻只能接待一个客户，因此在客户人数众多时需要在每个窗口前顺次排队，对于刚进入银行的客户（建议：客户进入时间使用随机函数产生），如果某个窗口的业务员正空闲，则可上前办理业务；反之，若4个窗口均有窗户所占，他便会排在人数最少的队伍后面。 任务要求： 1)编制一个程序以模拟银行的这种业务活动并计算一天中客户在银行逗留的平均时间。 2)建议有如下设置： a)客户到达时间随机产生，一天客户的人数设定为100人。b)银行业务员处理时间随机产生，平均处理时间10分钟。3)将一天的数据（包括业务员和客户）以文件方式输出。

以下是Python代码实现：

import random

class Customer:
    def __init__(self, arrival_time):
        self.arrival_time = arrival_time
        self.service_time = 0
        self.wait_time = 0
    
    def set_service_time(self, service_time):
        self.service_time = service_time
        self.wait_time = self.service_time - self.arrival_time

class Teller:
    def __init__(self):
        self.busy = False
        self.customer = None
        self.service_time = 0
    
    def start_service(self, customer, current_time):
        self.busy = True
        self.customer = customer
        self.service_time = current_time
        service_time = random.randint(5, 15)
        customer.set_service_time(current_time + service_time)
    
    def end_service(self):
        self.busy = False
        self.customer = None
        self.service_time = 0

class Bank:
    def __init__(self):
        self.tellers = [Teller() for _ in range(4)]
        self.customers = []
        self.waiting_times = []
        self.current_time = 0
    
    def add_customer(self):
        customer = Customer(self.current_time)
        self.customers.append(customer)
        return customer
    
    def get_shortest_queue(self):
        queue_lengths = [len([c for c in self.customers if c.wait_time == 0 and t.customer != c]) for t in self.tellers]
        return queue_lengths.index(min(queue_lengths))
    
    def simulate(self):
        for _ in range(100):
            self.add_customer()
            
        while True:
            for teller in self.tellers:
                if teller.busy and self.current_time == teller.customer.service_time:
                    teller.end_service()
            
            for teller in self.tellers:
                if not teller.busy:
                    queue_index = self.get_shortest_queue()
                    queue = [c for c in self.customers if c.wait_time == 0 and self.tellers[queue_index].customer != c]
                    if queue:
                        customer = min(queue, key=lambda c: c.arrival_time)
                        teller.start_service(customer, self.current_time)
            
            for customer in self.customers:
                if customer.wait_time == 0:
                    queue_lengths = [len([c for c in self.customers if c.wait_time == i and self.tellers[j].customer != c]) for j in range(4) for i in range(1, 5)]
                    shortest_queue = queue_lengths.index(min(queue_lengths))
                    shortest_queue_teller = shortest_queue // 4
                    customer.wait_time = self.current_time + shortest_queue % 4 * 5 - customer.arrival_time
            
            self.waiting_times.append(sum([c.wait_time for c in self.customers]) / len(self.customers))
            
            if all([t.busy for t in self.tellers]):
                break
            
            self.current_time += 1
        
        with open('bank_data.txt', 'w') as f:
            f.write('Customer Arrival Time,Service Start Time,Service End Time,Wait Time\n')
            for customer in self.customers:
                f.write(f'{customer.arrival_time},{customer.service_time - 10},{customer.service_time},{customer.wait_time}\n')
    
if __name__ == '__main__':
    bank = Bank()
    bank.simulate()
    print(f'Average waiting time: {bank.waiting_times[-1]}')

程序首先定义了客户类、业务员类和银行类。在银行类中，我们使用一个列表来存储所有的客户，一个列表来存储所有的业务员，一个列表来存储顾客的等待时间。`add_customer` 方法用于添加客户，`get_shortest_queue` 方法用于获取最短的队列，`simulate` 方法用于模拟银行的业务活动。

程序中使用了三个循环。第一个循环用于添加100个客户。第二个循环用于处理正在接待客户的业务员。如果业务员正在办理业务并且当前时间等于该业务员的服务结束时间，则结束服务。第三个循环用于处理空闲业务员。如果业务员空闲，则找到最短的队列，并从该队列中选择最早到达银行的客户进行服务。这里使用了一个 lambda 函数来对队列进行排序。

每一次循环后，程序将计算客户的等待时间，并将其加入等待时间列表中。如果所有业务员都忙碌，则退出循环。最后，程序将客户的数据写入文件，并输出客户的平均等待时间。

注意，程序中的时间单位为分钟，等待时间是指客户从进入银行到开始办理业务所花费的时间。

假设某银行有4个窗口对外接待客户，从早晨银行开门（开门9：00am，关门5：00pm）起不断有客户进入银行。由于每个窗口在某个时刻只能接待一个客户，因此在客户人数众多时需要在每个窗口前顺次排队，对于刚进入银行的客户（建议：客户进入时间使用随机函数产生），如果某个窗口的业务员正空闲，则可上前办理业务；反之，若4个窗口均有窗户所占，他便会排在人数最少的队伍后面。 任务要求： 1)编制一个程序以模拟银行的这种业务活动并计算一天中客户在银行逗留的平均时间。 2)建议有如下设置： a)客户到达时间随机产生，一天客户的人数设定为100人。b)银行业务员处理时间随机产生，平均处理时间10分钟。3)将一天的数据（包括业务员和客户）以文件方式输出。用c++ ，要有注释

首先，我们需要定义客户和窗口的类。客户类包含客户到达时间和离开时间，窗口类包含当前服务的客户以及窗口的状态（是否空闲）。

#include <iostream>
#include <queue>
#include <fstream>
#include <ctime>
#include <cstdlib>

using namespace std;

class Customer {
public:
    int arrive_time; // 到达时间
    int leave_time; // 离开时间
};

class Window {
public:
    Customer customer; // 当前服务的客户
    bool is_idle; // 是否空闲
};

接下来，我们需要定义模拟银行的主函数。在主函数中，我们首先需要初始化窗口、客户队列和随机数种子。然后，我们进入一个循环，直到一天的工作结束。在每一轮循环中，我们生成一个新的客户，并将其加入客户队列。然后，我们遍历所有的窗口，如果该窗口空闲，则将队列头的客户分配给该窗口。如果所有窗口都在忙碌，我们需要找到最短队列，将新客户加入该队列。同时，我们需要记录客户的离开时间和逗留时间，以便后续统计平均逗留时间。

int main() {
    const int WINDOW_NUM = 4; // 窗口数量
    const int CUSTOMER_NUM = 100; // 客户数量
    const int WORK_HOUR = 8; // 工作时间（小时）
    const int MINUTE_PER_HOUR = 60; // 每小时的分钟数
    const int SERVICE_TIME = 10; // 平均服务时间（分钟）

    srand(time(NULL)); // 初始化随机数种子

    Window windows[WINDOW_NUM];
    queue<Customer> customers;

    for (int i = 0; i < WINDOW_NUM; i++) {
        windows[i].is_idle = true;
    }

    for (int i = 0; i < CUSTOMER_NUM; i++) {
        Customer customer;
        customer.arrive_time = rand() % (WORK_HOUR * MINUTE_PER_HOUR);
        customers.push(customer);
    }

    ofstream outfile("bank.txt"); // 打开输出文件

    int total_wait_time = 0;
    int total_customer_num = 0;

    for (int t = 0; t < WORK_HOUR * MINUTE_PER_HOUR; t++) {
        if (!customers.empty()) {
            Customer customer = customers.front();
            if (windows[0].is_idle) {
                windows[0].customer = customer;
                windows[0].is_idle = false;
                customer.leave_time = t + rand() % (2 * SERVICE_TIME) - SERVICE_TIME;
                customers.pop();
            } else if (windows[1].is_idle) {
                windows[1].customer = customer;
                windows[1].is_idle = false;
                customer.leave_time = t + rand() % (2 * SERVICE_TIME) - SERVICE_TIME;
                customers.pop();
            } else if (windows[2].is_idle) {
                windows[2].customer = customer;
                windows[2].is_idle = false;
                customer.leave_time = t + rand() % (2 * SERVICE_TIME) - SERVICE_TIME;
                customers.pop();
            } else if (windows[3].is_idle) {
                windows[3].customer = customer;
                windows[3].is_idle = false;
                customer.leave_time = t + rand() % (2 * SERVICE_TIME) - SERVICE_TIME;
                customers.pop();
            } else {
                int shortest_queue = 0;
                for (int i = 1; i < WINDOW_NUM; i++) {
                    if (customers.size() < customers.size()) {
                        shortest_queue = i;
                    }
                }
                windows[shortest_queue].customer = customer;
                windows[shortest_queue].is_idle = false;
                customer.leave_time = t + rand() % (2 * SERVICE_TIME) - SERVICE_TIME;
                customers.pop();
            }
            outfile << "Customer " << total_customer_num << " arrives at " << customer.arrive_time << " and leaves at " << customer.leave_time << endl;
            total_wait_time += customer.leave_time - customer.arrive_time;
            total_customer_num++;
        }

        for (int i = 0; i < WINDOW_NUM; i++) {
            if (!windows[i].is_idle && windows[i].customer.leave_time == t) {
                windows[i].is_idle = true;
            }
        }
    }

    outfile.close(); // 关闭输出文件

    double avg_wait_time = (double)total_wait_time / total_customer_num;
    cout << "Average waiting time: " << avg_wait_time << endl;

    return 0;
}

最后，我们可以运行程序并查看输出文件和平均逗留时间。