Всем привет!

Недавно мне пришлось решать такую задачу: есть расписание работы трудовых ресурсов. Например, расписание врача. Оно формируется с помощью правил и исключений. Нужно из правил вычесть исключения, но они периодичные и не сразу ясно в какой момент произойдет пересечение. А чтобы все это работало быстро пришлось позвать на помощь алгоритмы.

Например: врач Иванова О.И. работает с 8:00 до 14:00 каждый день кроме выходных. Но один раз 5.06.20 ей надо отлучиться по семейным обстоятельствам с 8:00 до 10:00. Потом это время она отработает на следующей неделе с 15:00 до 17:00. Тогда правила будут выглядеть так:

Правила:

Исключения:


Графически это превращается вот в такую схему:


Получается, что чтобы получить результирующее расписание нужно из верхних временных периодов вычесть нижние.

И тут возможно в 4-х варианта. Смотри картинку ниже:

Ищем решение

Первый вариант решения, который приходит в голову: каждое правило сравнивать с каждым исключением и принимать решение: нужно его отправлять в результирующее расписание или нет. Но сравнивание каждого с каждым выглядит как алгоритм со сложностью О(n²). Не очень быстро.

Тут мне попался алгоритм Бентли-Оттманна. В оригинале он предназначен для поиска пересечения прямых на плоскости. Но у меня более простой случай: отрезки на прямой. Т.е. у нас остается только одно измерение.

Идея оригинального алгоритма Бентли-Оттманна в движущейся сканирующей прямой, которая регистрирует события начала отрезка и окончания отрезка. А потом сравнить вторую координату. Но в моем случае сканирующая прямая идет слева направо и просто регистрирует события начала и конца правил и исключений.

Вот так графически должен выглядеть результат (внизу):

Описание алгоритма

Далее расскажу как адаптировать алгоритм Бентли-Оттмана для мой задачи.

1. Заводим коллекцию с событиями. Элемент коллекции будет иметь вид

<DateTime, isRule, isOpen>

Тогда наше правило


попадает в коллекцию в таком виде:

<1.06.20 8:00, True, True>

<1.06.20 14:00,True, False>

<2.06.20 8:00, True, True>

<2.06.20 14:00, True, False>

<3.06.20 8:00, True, True>

<3.06.20 14:00, True, False>

...

А исключение

В таком:

<6.06.20 00:00, False, True>

<8.06.20 00:00, False, False>

<13.06.20 00:00, False, True>

<15.06.20 00:00, False, False>

...

2. Сортируем нашу коллекцию по первому аргументу DateTime.

Это самая затратная часть алгоритма. Потому что лучшая сложность сортировки O(n log(n))

В результате получаем коллекцию из отсортированных по времени событий: и правил, и исключений. В ней содержится информация: когда событие произошло, правило это или исключение и открывается период или закрывается.

3. Далее циклом foreach идем по отсортированной коллекции. По каждому элементу коллекции будем принимать ряд решений для формирования результата.

На картинке ниже блок-схема принятия решения.



Комментарии к блок-схеме:

isRuleInAction — флаг который выставляется в True когда начинается правило. Когда правило заканчивается — то ставится False.

isExclusionInAction — флаг, который выставляется в True когда начинается исключение. Когда исключение заканчивается, то ставится False

resultCandidate — переменная для хранения кандидата в результирующую коллекцию

4. В результате работы алгоритма получаем коллекцию из отсортированных временных периодов.

Заключение

В более абстрактном варианте такой алгоритм можно применять для пересечения не только временных отрезком, но и обычных отрезков на численной прямой.