La crise du Covid est terminée, la demande en déplacement aérien repart à la hausse, mais toutes les companies ont été laminées et plus personne ne fait tourner d'avion. Vous vous décidez de vous lancer dans le business avec le Tupolev-114 de votre grand-mère.
Vos clients vous communiquent, en plus de leur nom, des heures de départs, des durées de trajet et le montant payé pour faire ce trajet. Ces informations sont stockées sous forme d'une chaîne de caractères, par lignes composées de mots représentant, dans l'ordre :
le nom du client l'heure de départ du vol la durée du vol le prix Par exemple, pour une journée, cette chaîne de caractère peut être :
Roger 0 5 10 Pongo 3 7 14 Perdita 8 10 8 Anita 16 3 7 ... la 3e ligne signifiant que la cliente Perdita veut partir à 8h pour un vol de 10h (donc arrivée à 18h) et paiera 8.
Pour optimiser vos journées, vous décidez d'écrire un code calculant l'enchaînement de clients le plus intéressant financièrement. Il ne faut évidemment pas que l'heure d'arrivée d'un trajet chevauche l'heure de départ d'un autre ! Votre client en retard ne vous paiera pas.
Avec l'exemple précédent, la meilleur combinaison est Pongo (3h -> 10h) et Anita (18h -> 21h) car 14 + 7 = 21.
Créez une fonction A qui prend une ligne du même format que les lignes de l'exemple, la décompose en mot (séparés par un espace) puis range ces mots dans une structure voyages que vous déterminerez.
Par exemple - et ce n'est qu'un exemple -, vous pouvez décider de représenter une ligne par un dictionnaire de la forme :
{'client': , 'start': , 'duration': , 'price': } Utilisez cette fonction A dans une autre fonction B prenant en entrée une journée complète (donc plusieurs lignes) et retournant une liste de structures voyages définies précédemment.
Pour reprendre le texte d'exemple, et la structure proposée précédemment, le résultat de cette fonction serait :
[ {'client': 'Roger', 'start': 0, 'duration': 5, 'price: 10}, {'client': 'Pongo', 'start': 3, 'duration': 7, 'price: 14}, {'client': 'Perdita', 'start': 8, 'duration': 10, 'price: 8}, {'client': 'Anita', 'start': 16, 'duration': 3, 'price: 7} ] Vous aurez donc à ce niveau ce qu'on appelle un parser, recevant en entrée une chaîne de caractères représentant une journée de vols, et donnant en sortie une représentation structurée de ces données, vous permettant de travailler plus simplement avec.
Créez une fonction C qui accepte en argument une liste de voyages et retourne la somme des prix de ces voyages.
Par exemple, C([ {'client': 'Roger', 'start': 0, 'duration': 5, 'price: 10}, {'client': 'Pongo', 'start': 3, 'duration': 7, 'price: 14} ]) retourne 10 + 14 = 24.
Créez une fonction D qui comparent deux structures voyages et retourne un booléen déterminant si les structures sont compatibles ou non.
Il s'agit de déterminer si un vol (représenté par une structure voyages) n'empiète pas sur les horaires d'un autre.
Par exemple, D({'client': 'Roger', 'start': 0, 'duration': 5, 'price: 10}, {'client': 'Pongo', 'start': 3, 'duration': 7, 'price: 14}) doit retourner faux : en effet, le premier vol n'atterrit qu'à 5h, ce qui est incompatible avec le départ du second à 3h.
En revanche, D({'client': 'Roger', 'start': 0, 'duration': 5, 'price: 10}, {'client': 'Perdita', 'start': 8, 'duration': 10, 'price: 8}) retourne vrai.
Développez une fonction E qui retourne, à partir d'une liste de voyages, tous les ensembles de voyages compatibles les uns avec les autres.
En partant de l'exemple original, cette fonction E retournerait alors :
[ [ {'client': 'Roger', 'start': 0, 'duration': 5, 'price: 10} ], // chaque voyage est compatible avec lui-même. [ {'client': 'Pongo', 'start': 3, 'duration': 7, 'price: 14} ], [ {'client': 'Perdita', 'start': 8, 'duration': 10, 'price: 8} ], [ {'client': 'Anita', 'start': 16, 'duration': 3, 'price: 7} ], [ {'client': 'Roger', 'start': 0, 'duration': 5, 'price: 10}, {'client': 'Perdita', 'start': 8, 'duration': 10, 'price: 8} ], [ {'client': 'Roger', 'start': 0, 'duration': 5, 'price: 10}, {'client': 'Anita', 'start': 16, 'duration': 3, 'price: 7} ], [ {'client': 'Pongo', 'start': 3, 'duration': 7, 'price: 14}, {'client': 'Anita', 'start': 16, 'duration': 3, 'price: 7} ], ] La fonction D vous sera bien utile !
Développez une dernière fonction qui, à partir du résultat de la fonction E, et en utilisant la fonction C, détermine l'ensemble de voyages optimal du point de vue financier.
Vous avez alors tous les outils pour déterminer, à partir d'une chaîne de caractères des vols d'une journée, la liste optimale des clients à transporter, les horaires de leurs vols, ainsi que votre gain !