一种轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法与流程

1.本发明涉及时间管理技术领域，特别是指一种轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法。


背景技术：

2.目前有两种主要的时间监测方法，包括穷举策略时间监测方法。穷举策略是通过公式推导、规则演绎的方法解决问题。采用穷举法求解一个问题时，通常先建立一个数学模型，包括一组变量、以及这些变量需要满足的条件。问题求解的目标就是确定这些变量的值。穷举策略时间监测方法就是列举出所有可能存在冲突的情况，逐个判断有哪些是符合时间冲突的条件，从而监测出时间的冲突所在。按时间顺序监测的方法。按照时间顺序监测是通过时间规则推导和演绎的方法解决冲突问题。按时间顺序监测的方法就是为时间划分时间段，逐个判断某个时间段是否与既有的时间段重合、从而监测出时间冲突的所在。
3.目前的技术存在着的缺点为：
4.1、方法计算过程中内存占用率高。分配的时间段越多，空间复杂度越高，时间复杂度越高；
5.2、方法计算过程中，当出现时间段不完全重合时，无法作出具体的判断，并且无法提供有效的时间冲突避免的建议，而产生的鲁棒性和泛化性不足的现象。
6.3、无法利用时间碎片。


技术实现要素：

7.本发明提供了一种轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法，以解决现有技术存在着的问题。
8.为解决上述技术问题，本发明的实施例提供如下方案：
9.一种轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法，包括以下步骤：
10.s1、初始化时间表数据，将所有的数据以二进制的形式表示，当前时间被占用时，将该时间点赋值为1，并计算占用的时间长度，利用起止时间、以及在该时间段内占用的时间长度，以时间段的形式标记时间点，得到一个拥有碎片化时间的数据；
11.s2、在新增的时间段时，寻找在这个新增的时间段内，新增时间段的占用时间长度的与既有的占用时间是否冲突，并判断新增的时间段是否与既有时间存在冲突；
12.s3、维护一个时间表数据监测时间冲突，并为空余时间的选择提供建议，根据维护的时间表数据，得到详细的时间空余分布，为空余时间分布利用快速排序的方式实现top k排序，得到前k个时间安排的建议。
13.较佳的，所述s1中对于数据的存储、查询，可以使用数据库、文本文件的形式替换。
14.较佳的，所述s3中空余时间的建议查询，采用可以用于海量数据的排序算法替换。
15.较佳的，所述排序算法为spark。
16.较佳的，所述s1中，在初始化时间表数据后，通过既有的时间段更新字段并维护。
17.较佳的，所述s3中，根据维护的时间表数据，提供时间安排的解决方案，之后通过刷新不断的更新时间表数据。
18.较佳的，所述s1中数据存储在存储器内，并采用加密算法进行加密。
19.本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
20.本发明解决了由于时间分配数据与空间复杂度、时间复杂度存在正比关系的问题；解决了算法考虑的约束条件不足而产生的鲁棒性和泛化性不足的问题；并且充分利用了碎片化的时间；本发明通过维护固定的数据字段，时间复杂度和空间复杂度控制在稳定的可控的范围内，计算效率和空间利用率提高，时间冲突监测方法的鲁棒性和泛化性增强，实时刷新数据所需时间减少，可应用于多种场景。
附图说明
21.图1为本发明的系统流程框图。
具体实施方式
22.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
23.如图1所示的，本实施例提供了一种轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法，包括以下步骤：
24.s1、初始化时间表数据，将所有的数据以二进制的形式表示，当前时间被占用时，将该时间点赋值为1，并计算占用的时间长度，利用起止时间、以及在该时间段内占用的时间长度，以时间段的形式标记时间点，得到一个拥有碎片化时间的数据；
25.s2、在新增的时间段时，寻找在这个新增的时间段内，新增时间段的占用时间长度的与既有的占用时间是否冲突，并判断新增的时间段是否与既有时间存在冲突；
26.s3、维护一个时间表数据监测时间冲突，并为空余时间的选择提供建议，根据维护的时间表数据，得到详细的时间空余分布，为空余时间分布利用快速排序的方式实现top k排序，得到前k个时间安排的建议。
27.其中，所述s1中对于数据的存储、查询，可以使用数据库、文本文件的形式替换。
28.其中，所述s3中空余时间的建议查询，采用可以用于海量数据的排序算法替换。
29.其中，所述排序算法为spark。
30.其中，所述s1中，在初始化时间表数据后，通过既有的时间段更新字段并维护。
31.其中，所述s3中，根据维护的时间表数据，提供时间安排的解决方案，之后通过刷新不断的更新时间表数据。
32.其中，所述s1中数据存储在存储器内，并采用加密算法进行加密。
33.其中，本发明解决了由于时间分配数据与空间复杂度、时间复杂度存在正比关系的问题；解决了算法考虑的约束条件不足而产生的鲁棒性和泛化性不足的问题；并且充分利用了碎片化的时间；本发明通过维护固定的数据字段，时间复杂度和空间复杂度控制在稳定的可控的范围内，计算效率和空间利用率提高，时间冲突监测方法的鲁棒性和泛化性
增强，实时刷新数据所需时间减少，可应用于多种场景。
34.其中快速排序是最具实用性的分治法中的算法啊，快速排序由于排序效率在同为o(n*logn)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用。快速排序是c.r.a.hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(divide-and-conquermethod)。
35.该方法的基本思想是：
36.1.先从数列中取出一个数作为基准数。
37.2.分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边。
38.3.再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数。
39.topk算法：
40.在一组数据中找出排名前k个的信息，比较常见的是推荐排名、积分排名、以及微博根据信息热度来排名。topk算法常与堆排序。现在对于大数据的应用，会将topk与大数据处理方式spark结合处理海量数据处理。
41.以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。


技术特征：
1.一种轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、初始化时间表数据，将所有的数据以二进制的形式表示，当前时间被占用时，将该时间点赋值为1，并计算占用的时间长度，利用起止时间、以及在该时间段内占用的时间长度，以时间段的形式标记时间点，得到一个拥有碎片化时间的数据；s2、在新增的时间段时，寻找在这个新增的时间段内，新增时间段的占用时间长度的与既有的占用时间是否冲突，并判断新增的时间段是否与既有时间存在冲突；s3、维护一个时间表数据监测时间冲突，并为空余时间的选择提供建议，根据维护的时间表数据，得到详细的时间空余分布，为空余时间分布利用快速排序的方式实现top k排序，得到前k个时间安排的建议。2.根据权利要求1所述的轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法，其特征在于，所述s1中对于数据的存储、查询，可以使用数据库、文本文件的形式替换。3.根据权利要求1所述的轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法，其特征在于，所述s3中空余时间的建议查询，采用可以用于海量数据的排序算法替换。4.根据权利要求3所述的轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法，其特征在于，所述排序算法为spark。5.根据权利要求1所述的轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法，其特征在于，所述s1中，在初始化时间表数据后，通过既有的时间段更新字段并维护。6.根据权利要求1所述的轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法，其特征在于，所述s3中，根据维护的时间表数据，提供时间安排的解决方案，之后通过刷新不断的更新时间表数据。7.根据权利要求1所述的轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法，其特征在于，所述s1中数据存储在存储器内，并采用加密算法进行加密。

技术总结
本发明公开了一种轨道交通广播时间表播放时间冲突检测方法，包括以下步骤：S1、初始化时间表数据，将所有的数据以二进制的形式表示，当前时间被占用时，将该时间点赋值为1，并计算占用的时间长度，利用起止时间、以及在该时间段内占用的时间长度，以时间段的形式标记时间点；S2、在新增的时间段时，寻找在这个新增的时间段内，新增时间段的占用时间长度的与既有的占用时间是否冲突；S3、维护一个时间表数据监测时间冲突，并为空余时间的选择提供建议，根据维护的时间表数据，得到详细的时间空余分布。本发明通过维护固定的数据字段，时间复杂度和空间复杂度控制在稳定的可控的范围内，计算效率和空间利用率提高。计算效率和空间利用率提高。计算效率和空间利用率提高。


技术研发人员：石慧萍 张俊 梁德荧 梁家豪
受保护的技术使用者：宝信软件（广西）有限公司
技术研发日：2022.01.20
技术公布日：2022/6/1