sally0909/Llama3_Dataset huggingface dataset:
題目: 舉例說明單一佇列模擬如何計算平均等候時間waiting time。
答案: 用上課講義的內容當作例子  第一項用Arrival + duration算出Departure 由於是第一項所以waiting time = 0(不用等待)  後面開始用Departure - Arrival 算出的差值就是waiting time  當Departure - Arrival 的值 >=0 時，後續的Departure 就等於 Departure + duration  特例就是當waiting time < 0 的時候，要把waiting當作0來看待，因為是從Arrival的時候才開始動作，不會提前知道運行  就像例子的第4項Departure - Arrival 是24 - 30 = -6 這時就要當作0來看待  同時Departure的計算回到從Departure + duration 一開始的 Arrival + duration  最後把算出的waiting time的全部加起來做出總和  然後  總和 / waiting time的數量 = 就是平均等候時間Average Waiting Time(AWT)  講義的這題就是 總和為28 , waiting time = 7 故 28/7 = 4 (AWT)平均等待時間
評論: 清楚詳盡的解釋。
題目: 舉例說明雙重佇列如何模擬，須指出選擇佇列的策略。
答案: 以作業任務三的例子來說，以佇列1(Q1)當成主要的廚師，佇列2(Q2)為次要的廚師，兩個廚師的閒置時間(CQ1、CQ2)彼此獨立，處理訂單會改變閒置時間  當訂單進來時，  if Q1為空的且訂單的抵達時間大於等於CQ1且CQ1<=CQ2          則由Q1直接處理此訂單  else if Q2為空且訂單抵達時間>=CQ2          則由Q2直接處理此訂單  else if 下筆訂單的抵達時間>=CQ1 || >=CQ2          取出並處理各自佇列的訂單，直到抵達時間( >=CQ1 && >=CQ2 ) || 佇列已經空了          接著將訂單新增到佇列內訂單數較少的一方，若相同則新增到Q1  else           新增到較短的佇列中，若兩個佇列都已滿，則直接取消此訂單  當沒有新訂單時，則直接一一處理佇列中剩餘的訂單
評論: 如果將不同意義的時間以變數名稱取代，文字敘述的邏輯比較容易理解或偵錯。  例如：令下一個訂單的抵達時間為Onew、佇列1的閒置時間為CQ1，然後時間早的寫在前面，就可以簡寫成 CQ1<=Onew。 👍 👏🏻👏🏻👏🏻 我阿公看完都會寫了