CN108629456B - 公交数据的读取方法、装置、终端设备及可读存储介质 - Google Patents

公交数据的读取方法、装置、终端设备及可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN108629456B
CN108629456B CN201810434446.3A CN201810434446A CN108629456B CN 108629456 B CN108629456 B CN 108629456B CN 201810434446 A CN201810434446 A CN 201810434446A CN 108629456 B CN108629456 B CN 108629456B
Authority
CN
China
Prior art keywords
station
minimum
direct
riding scheme
matrix
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201810434446.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108629456A (zh
Inventor
王防修
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan Polytechnic University
Original Assignee
Wuhan Polytechnic University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan Polytechnic University filed Critical Wuhan Polytechnic University
Priority to CN201810434446.3A priority Critical patent/CN108629456B/zh
Publication of CN108629456A publication Critical patent/CN108629456A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108629456B publication Critical patent/CN108629456B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种公交数据的读取方法、装置、终端设备及可读存储介质。本发明通过将预先构建的用于存储任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案的最少站点直达矩阵存储在处理速度介于外部存储空间和物理内存空间之间的虚拟内存空间中，在根据用户触发的线路查询指令进行线路查询时，将最少站点直达矩阵从虚拟内存空间导入到物理内存空间中，然后在根据用户输入的起始站点和目标站点，在物理内存中读取起始站点到目标站点的最少站点直达乘车方案，并将读取到的最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案，从而能够在网络环境下快速读取智能公交查询系统提供的查询结果，大大减少了用户等待时长，进而提升了用户体验。

Description

公交数据的读取方法、装置、终端设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种公交数据的读取方法、装置、终端设备及可读存储介质。
背景技术
随着经济的发展，城市化的加速，特大型城市人口越来越多，城市规模越来越大，使得市民必须依靠交通工具才能方便出行。通过对市民的广泛调查发现，借助公交和地铁出行是人们的首选。因此，为了方便用户在外出时查询公交、地铁线路，智能公交查询系统成为研究的热点。
目前，在对智能公交查询系统的研究中，通常是用C语言仿真单机版公交查询系统进行测试，然后进行各项功能的完善。
但是，在实际投入运行中，智能公交查询系统是需要在网络环境下工作的，因此基于C语言仿真单机版公交查询系统进行测试时，读取查询结果的速度与在网络环境下读取查询结果的速度是存在较大差异的，因而这种研究方式不利于改善查询结果的读取速度，进而影响用户体验。
另外，由于实际应用中，智能公交查询系统需要处理的数据量较大，不易放入内存(通常是存放在外部存储设备中)，因而现有从外部存储设备，如软盘、硬盘、光盘、U盘、移动硬盘中读取查询结果的方式就会进一步降低查询结果的读取速度，影响用户体验。
因此，提供一种能够在网络环境下快速读取智能公交查询系统提供的查询结果方式显得尤为重要。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种公交数据的读取方法、装置、终端设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中无法在网络环境下快速读取智能公交查询系统提供的查询结果的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种公交数据的读取方法，所述方法包括以下步骤：
用户终端响应于用户触发的线路查询指令，将预先构建的最少站点直达矩阵从虚拟内存空间导入物理内存空间，所述最少站点直达矩阵中存储有任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案；
根据用户输入的起始站点和目标站点，读取所述物理内存中所述起始站点到所述目标站点的最少站点直达乘车方案；
将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案。
优选地，所述用户终端响应于用户触发的线路查询指令之前，所述方法还包括：
将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间。
优选地，所述将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间之前，所述方法还包括：
判断所述虚拟内存空间中是否已经存储有所述最少站点直达矩阵；
相应地，所述将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间，具体包括：
若所述虚拟内存空间中未存储有所述最少站点直达矩阵，则将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间。
优选地，所述将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案，具体包括：
根据所述最少站点直达乘车方案，在预先构建的最少站点直达线路矩阵中搜索所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在预先构建的最少站点直达线路价格矩阵中搜索各换乘线路中换乘车辆行驶对应站点的价格；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在预先构建的最少站点直达线路方向矩阵中搜索各换乘车辆行驶的方向；
将所述最少站点直达乘车方案、所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路、各换乘车辆行驶对应站点的价格及各换乘车辆行驶的方向进行汇总，确定为最优乘车方案。
优选地，所述将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案之前，所述方法还包括：
建立所述最少站点直达线路矩阵中各换乘线路与公交系统数据集中各换乘线路的映射关系表，所述公交系统数据集中至少存储有所述起始站点和所述目标站点所在地的所有站点和所有站点之间的换乘线路。
优选地，所述用户终端响应于用户触发的线路查询指令之前，所述方法还包括：
将预先构建的所述最少站点直达线路矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
将预先构建的所述最少站点直达线路价格矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
将预先构建的所述最少站点直达线路方向矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
将预先构建的所述映射关系表从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
相应地，所述将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案，具体包括：
根据所述最少站点直达乘车方案，在所述虚拟内存空间中搜索所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在所述虚拟内存空间中搜索各换乘线路中换乘车辆行驶对应站点的价格；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在所述虚拟内存空间中搜索各换乘车辆行驶的方向；
将所述最少站点直达乘车方案、所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路、各换乘车辆行驶对应站点的价格及各换乘车辆行驶的方向进行汇总，确定为最优乘车方案。
优选地，所述最少站点直达矩阵、所述最少站点直达线路矩阵、所述最少站点直达线路价格矩阵、所述最少站点直达线路方向矩阵分别为二维矩阵。
此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种公交数据的读取装置，所述装置包括：
此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种终端设备，所述终端设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的公交数据的读取程序，所述公交数据的读取程序配置为实现所述公交数据的读取方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有公交数据的读取程序，所述公交数据的读取程序被处理器执行时实现所述公交数据的读取方法的步骤。
本发明通过将预先构建的用于存储任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案的最少站点直达矩阵存储在处理速度介于外部存储空间和物理内存空间之间的虚拟内存空间中，在根据用户触发的线路查询指令进行线路查询时，将最少站点直达矩阵从虚线内存空间导入到物理内存空间中，然后在根据用户输入的起始站点和目标站点，在物理内存中读取起始站点到目标站点的最少站点直达乘车方案，并将读取到的最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案，从而能够在网络环境下快速读取智能公交查询系统提供的查询结果，大大减少了用户等待时长，进而提升了用户体验。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端设备的结构示意图；
图2为本发明公交数据的读取方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明公交数据的读取方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明公交数据的读取装置的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端设备的结构示意图，该终端设备可以是手机、平板电脑、个人计算机等设备。
如图1所示，该终端设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、触摸屏(touch screen)，输入单元比如键盘(Keyboard)、鼠标(Mouse)，可选地，用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对终端设备的限定，在实际应用中终端设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
因此，如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及公交数据的读取程序。
在图1所示的终端设备中，网络接口1004主要用建立终端设备与存储智能公交查询系统中所需的所有数据的服务器的通信连接；用户接口1003主要用于接收用户的输入指令；所述终端设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的公交数据的读取程序，并执行以下操作：
用户终端响应于用户触发的线路查询指令，将预先构建的最少站点直达矩阵从虚拟内存空间导入物理内存空间，所述最少站点直达矩阵中存储有任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案；
根据用户输入的起始站点和目标站点，读取所述物理内存中所述起始站点到所述目标站点的最少站点直达乘车方案；
将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的公交数据的读取程序，还执行以下操作：
将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的公交数据的读取程序，还执行以下操作：
判断所述虚拟内存空间中是否已经存储有所述最少站点直达矩阵；
相应地，所述将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间，具体包括：
若所述虚拟内存空间中未存储有所述最少站点直达矩阵，则将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的公交数据的读取程序，还执行以下操作：
根据所述最少站点直达乘车方案，在预先构建的最少站点直达线路矩阵中搜索所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在预先构建的最少站点直达线路价格矩阵中搜索各换乘线路中换乘车辆行驶对应站点的价格；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在预先构建的最少站点直达线路方向矩阵中搜索各换乘车辆行驶的方向；
将所述最少站点直达乘车方案、所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路、各换乘车辆行驶对应站点的价格及各换乘车辆行驶的方向进行汇总，确定为最优乘车方案。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的公交数据的读取程序，还执行以下操作：
建立所述最少站点直达线路矩阵中各换乘线路与公交系统数据集中各换乘线路的映射关系表，所述公交系统数据集中至少存储有所述起始站点和所述目标站点所在地的所有站点和所有站点之间的换乘线路。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的公交数据的读取程序，还执行以下操作：
将预先构建的所述最少站点直达线路矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
将预先构建的所述最少站点直达线路价格矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
将预先构建的所述最少站点直达线路方向矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
将预先构建的所述映射关系表从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
相应地，所述将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案，具体包括：
根据所述最少站点直达乘车方案，在所述虚拟内存空间中搜索所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在所述虚拟内存空间中搜索各换乘线路中换乘车辆行驶对应站点的价格；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在所述虚拟内存空间中搜索各换乘车辆行驶的方向；
将所述最少站点直达乘车方案、所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路、各换乘车辆行驶对应站点的价格及各换乘车辆行驶的方向进行汇总，确定为最优乘车方案。
本实施通过上述方案，通过将预先构建的用于存储任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案的最少站点直达矩阵存储在处理速度介于外部存储空间和物理内存空间之间的虚拟内存空间中，在根据用户触发的线路查询指令进行线路查询时，将最少站点直达矩阵从虚线内存空间导入到物理内存空间中，然后在根据用户输入的起始站点和目标站点，在物理内存中读取起始站点到目标站点的最少站点直达乘车方案，并将读取到的最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案，从而能够在网络环境下快速读取智能公交查询系统提供的查询结果，大大减少了用户等待时长，进而提升了用户体验。
基于上述硬件结构，提出本发明公交数据的读取方法实施例。
参照图2，图2为本发明公交数据的读取方法第一实施例的流程示意图。
在第一实施例中，所述公交数据的读取方法包括以下步骤：
S10：用户终端响应于用户触发的线路查询指令，将预先构建的最少站点直达矩阵从虚拟内存空间导入物理内存空间。
具体的说，本实施例中所说的最少站点直达矩阵主要用于存储任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案。
在具体实现中，本领域的技术人员可以基于各种学习算法，如卷积神经网络学习算法等，对智能公交查询系统中存储的所有站点(公交站点、地铁站点等)进行分析处理，确定任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案，从而得到本实施例中所说的最少站点直达矩阵。
需要说明的是，以上仅为举例说明，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际需要选取合适的方式构建最少站点直达矩阵，此处不做限制。
此外，本实施例中所说的物理内存空间具体是指实际应用中常说的内存((Memory)，也被称为内存储器，通常是由内存芯片、电路板、金手指等部分组成的，如用户终端中的内存条。
虚拟内存空间具体是指在用户终端中，如磁盘的外部存储区域虚拟出来的一个逻辑存储空间。
此外，值得一提的是，该虚拟内存空间的处理速度介于外部存储空间和物理内存空间之间，因而本实施例中通过将预先构建的最少站点直达矩阵存放在虚拟内存空间中，然后在响应于用户触发的线路查询指令之后，通过将最少站点直达矩阵从虚拟内存空间导入物理内存空间，从而可以大大提升数据的转移速度。
S20：根据用户输入的起始站点和目标站点，读取所述物理内存中所述起始站点到所述目标站点的最少站点直达乘车方案。
具体的说，由于预先构建的最少站点直达矩阵中以及存储了任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案，因此在将最少站点直达矩阵从虚拟内存空间导入物理内存空间后，便可以根据用户输入的起始站点和目标站点直接在所述物理内存中搜索所述起始站点到所述目标站点的最少站点直达乘车方案，然后将搜索到的最少站点直达乘车方案读取出来便可。
S30：将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案。
具体的说，由于在实际应用中，仅仅为用户提供最少站点乘车方案其效果不佳，因此在将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案的过程中，通常需要添加其他参考数据，比如最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路、换乘车辆行驶对应站点的价格及各换乘车辆行驶的方向等，然后将汇总后的乘车方案确定为最优乘车方案。
为了便于理解，以下进行具体说明：
首先，根据所述最少站点直达乘车方案，在预先构建的最少站点直达线路矩阵中搜索所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路。
然后，根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在预先构建的最少站点直达线路价格矩阵中搜索各换乘线路中换乘车辆行驶对应站点的价格。
然后，根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在预先构建的最少站点直达线路方向矩阵中搜索各换乘车辆行驶的方向。
最后，将所述最少站点直达乘车方案、所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路、各换乘车辆行驶对应站点的价格及各换乘车辆行驶的方向进行汇总，确定为最优乘车方案。
需要说明的是，以上给出的仅为一种将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案的具体实现方式，对本申请的技术方案并不构成任何限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，此处不做限制。
此外，为了进一步缩短读取最优乘车方案(即从智能公交查询系统中读取数据)所用的时间，在将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案之前，可以先建立所述最少站点直达线路矩阵中各换乘线路与公交系统数据集中各换乘线路的映射关系表，从而可以在后续确定最优乘车方案时，能够根据映射关系表快速确定最少站点直达线路，进而快速确定各线路中换乘车辆行驶对应站点的价格，以及各换乘车辆行驶的方向。
需要说明的是，上述所说的公交系统数据集即为智能公交查询系统中相关的数据信息的集合，该公交系统数据集中至少存储有所述起始站点和所述目标站点所在地的所有站点和所有站点之间的换乘线路。
此外，为了加快搜索速度，从而缩短用户等待时间，所述最少站点直达线路矩阵、所述最少站点直达线路价格矩阵、所述最少站点直达线路方向矩阵以及所述映射关系表均可以在所述用户终端响应于用户触发的线路查询指令之前，从外部存储空间导入到虚拟内存空间中。
相应地，所述将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案则变为：根据所述最少站点直达乘车方案，在所述虚拟内存空间中搜索所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路；根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在所述虚拟内存空间中搜索各换乘线路中换乘车辆行驶对应站点的价格；根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在所述虚拟内存空间中搜索各换乘车辆行驶的方向；将所述最少站点直达乘车方案、所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路、各换乘车辆行驶对应站点的价格及各换乘车辆行驶的方向进行汇总，确定为最优乘车方案。
通过上述描述不难发现，本实施例中在为用户提供最优乘车方案时，仅将最少站点直达矩阵导入内存，因此不会过多的占用内存资源。但其他矩阵数据则从外部存储空间导入到虚拟内存空间中，基于虚拟内存的特性，大大加快了相关速度搜索，进而能够实现在网络环境下快速读取智能公交查询系统提供的查询结果。
此外，值得一提的是，由于最终确定的最优乘车方案会涉及多种数据，如所述最少站点直达矩阵、所述最少站点直达线路矩阵、所述最少站点直达线路价格矩阵、所述最少站点直达线路方向矩阵，因此，为了加快搜索速度，从而缩短用户等待时间，上述各个矩阵可以分布为基于起始站点和目标站点构建的二维矩阵，具体的创建方式，本领域的技术人员可以根据需要设置，此处不做限制。
为了便于理解本实施例提供的公交数据的读取方法，以下进行具体举例说明。
首先，智能公交查询系统需要用到智能算法求最优乘车方案。因此，必须为智能公交查询系统提供一个最少站点直达矩阵。
比如，如果要查询起始站点S3951到目标站点S31所花时间最短的乘车方案，基于构建的最少站点直达矩阵可以查询到如下信息：
S3951(1站)S28(1站)S29(1站)S2313(1站)S267(1站)S2927(2站)S1289(3站)S389(1站)S810(4站)S31(共15站)。
如果要查询起始站点S3951到目标站点S31换乘次数最少的乘车方案，基于构建的最少站点直达矩阵可以查询到如下信息：
S3951(5站)S1919(1站)S2840(21站)S810(4站)S31(共31站)。
从以上的查询结果可知，根据最少站点直达矩阵虽然可以告知用户起始站点和目标站点之间换乘次数最少的乘车方案，但是仅有上述内容会使用户产生困惑，比如用户只知道从哪个地方转车，而无法知道具体应该乘哪一路车。因此，为了满足用户需要，还需要构建最少站点直达线路矩阵，用于告知用户换乘哪一路车。
在构建最少站点直达线路矩阵后，如果要查询起始站点S3951到目标站点S31所花时间最短的乘车方案，基于最少站点直达矩阵和最少站点直达线路矩阵可以查询到如下信息：
S3951(L240，1站)S28(L084，1站)S29(L237，1站)S2313(L016，1站)S267(L440，1站)S2927(L011，2站)S1289(L307，3站)S389(L047，1站)S810(L153，4站)S31(共15站)。
如果要查询起始站点S3951到目标站点S31换乘次数最少的乘车方案，基于最少站点直达矩阵和最少站点直达线路矩阵可以查询到如下信息：
S3951(L240，5站)S1919(L189，1站)S2840(L047，21站)S810(L153，4站)S31(共31站)。
从上面的查询结果可以看出，虽然根据上述两个矩阵可以知道从哪个地方转车，且应该乘哪一路车，但是仍然存在使人困惑的地方，如用户无法知道公交行驶方向。
因此，为了避免用户乘车方向发生错误，可以在最少站点直达矩阵和最少站点直达线路矩阵的基础上，再构建一个最少站点直达线路方向矩阵，从而使用户进一步明确乘车线路。
在最少站点直达矩阵、最少站点直达线路矩阵和最少站点直达线路方向矩阵的共同作用下，从起始站点S3951到目标站点S31所花时间最短的乘车方案的查询结果进一步明确为：
S3951(L240，下行，1站)S28(L084，下行，1站)S29(L237，上行，1站)S2313(L016，上行，1站)S267(L440，上行，1站)S2927(L011，上行，2站)S1289(L307，上行，3站)S389(L047，下行，1站)S810(L153，上行，4站)S31(共15站)。
从起始站点S3951到目标站点S31换乘次数最少的乘车方案的查询结果进一步明确为：
S3951(L240，下行，5站)S1919(L189，下行，1站)S2840(L047，下行，21站)S810(L153，上行，4站)S31(共31站)。
从上面的查询结果可以看出，此时的乘车方案已经很明确了，用户不会对该乘车方案感到困惑。但是，乘车的价格还不清楚。因此，可以在最少站点直达矩阵、最少站点直达线路矩阵、最少站点直达线路方向矩阵的基础上，再构建一个最少站点直达线路价格矩阵，从而使用户进一步明确该乘车方案所需的价格。
在最少站点直达矩阵、最少站点直达线路矩阵、最少站点直达线路方向矩阵和最少站点直达线路价格矩阵的共同作用下，从起始站点S3951到目标站点S31所花时间最短的乘车方案的查询结果进一步明确为：
S3951(L240，分段计价，下行，1站)S28(L084，分段计价，下行，1站)S29(L237，单一票价1元，上行，1站)S2313(L016，分段计价，上行，1站)S267(L440，分段计价，上行，1站)S2927(L011，分段计价，上行，2站)S1289(L307，单一票价1元，上行，3站)S389(L047，分段计价，下行，1站)S810(L153，单一票价1元，上行，4站)S31(共15站)。
从起始站点S3951到目标站点S31换乘次数最少的乘车方案的查询结果进一步明确为：
S3951(L240，分段计价，下行，5站)S1919(L189，分段计价，下行，1站)S2840(L047，分段计价，下行，21站)S810(L153，单一票价1元，上行，4站)S31(共31站)。
通过上述分析可以发现，为了让智能公交查询系统能为用户提供一个无奇异的乘车方案，预先构建最少站点直达矩阵、最少站点直达线路矩阵、最少站点直达线路价格矩阵和最少站点直达线路方向矩阵就可以基板满足用户需要。
为了便于理解，以下以上述四种矩阵分别为二维矩阵为例，进行具体构建说明：
首先，对于给定城市的智能公交查询系统设置对应的公交网络加权图G＝(V，E，W)，其中，V＝{v1，v2，…，vn}表示智能公交查询系统中n个站点的集合，W＝{wij|从vi到vj能够直达所经过的最少站点数}表示权重集合。公交网络加权图用邻接矩阵A＝(aij)n×n表示，即本实施例中所说的最少站点直达矩阵，并规定：如果从站点vi到站点vj能够直达，则aij＝wij；否则aij＝∞。其中i，j＝1，2，…，n。
然后，基于最少站点直达矩阵阵衍生出下列最少站点直达线路矩阵、最少站点直达线路方向矩阵、最少站点直达线路价格矩阵三种不同的矩阵：
(1)B＝{bij|从vi到vj能够直达所经过的最少站点数所在的公交线路}，称之为最少站点直达线路矩阵。如果整个智能公交查询系统中共有m个不同的公交线路，即公交线路集L＝{li|i＝1,2,…,m}。
另外，为方便起见，建立最少站点直达线路矩阵和智能公交查询系统中各公交线路的映射关系，如f(lk)＝k。
具体的，该映射关系可以是：如果lk是从vi到vj的最少直达线路矩阵，则使bij＝k；反之，如果bij＝k，则建立映射：g(k)＝lk。
(2)C＝{cij|从vi到vj能够直达所经过的最少站点数所在线路价格}，称之为最少站点直达线路价格矩阵。
此外，由于价格一般只有分段计价和单一票价两种方式，故可以约定：如果aij≠∞，则cij＝1或cij＝2；如果cij＝1，则表示该线路是分段计价。反之，如果cij＝2，则表示该线路是分段计价；如果aij＝∞，则cij＝0。因此，最少站点直达线路价格矩阵是一个整数矩阵，并且cij∈{0,1,2}。
(3)D＝{dij|从vi到vj能够直达所经过的最少站点数所在线路方向}，称之为最少站点直达线路方向矩阵。
此外，由于方向一般只有上行，下行，往返和循环四种方式，故可以约定：如果aij≠∞，则dij∈{1,2,3,4}；如果dij＝1，则表示该线路方向是上行；如果dij＝2，则表示该线路方向是下行；如果dij＝3，则表示该线路方向是往返；如果dij＝4，则表示该线路方向是循环。反之，如果aij＝∞，则dij＝0。因此，最少站点直达线路方向矩阵同样是一个整数矩阵，并且dij∈{0,1,2,3,4}。
接着，为了使智能公交查询系统中的能够提高的公交数据调用的速度比较快并且又不占用太多的内存(物理内存空间)，可以基于用户终端操作系统中提供的虚拟内存原理构建虚拟内存空间，比如在安卓系统中，可以使用安卓系统中原生的Application控件来存储这些二维矩阵。
具体的，在用户终端响应于用户触发的线路查询指令之前，需要执行下列工作：
(1)将服务器(用于存储智能公交查询系统中所需数据的外部存储空间)上存储最少站点直达矩阵的文件读入Application(“A”)控件中；
(2)将服务器上存储最少站点直达线路矩阵的文件读入Application(“B”)控件中；
(3)将服务器上存储最少站点直达线路价格矩阵的文件读入Application(“C”)控件中；
(4)将服务器上存储最少站点直达线路方向矩阵的文件读入Application(“D”)控件中；
(5)将服务器上存储线路映射关系表的文件读入Application(“L”)控件中。
需要说明的是，以上这些工作只在服务器启动或重启时才执行，不会占用用户查询时的任何时间。当用户通过浏览器登陆智能公交查询系统所在的服务器时，一定需要激活相应的查询网页。此时，需要通过下列方式得到最优的乘车方案：
(1)通过A＝Application(“A”)将控件中的最少站点直达矩阵读到内存二维矩阵A中，以便智能算法通过快速搜索矩阵A得到最优解。
需要说明的是，通过A＝Application(“A”)读取数据比直接从外部磁盘文件读取要快的多，因为前者是从虚拟内存读，而后者是从外存读。
(2)最少站点直达线路矩阵，最少站点直达线路价格矩阵和最少站点直达线路方向矩阵都不需要导入内存。
具体的说，之所以只将最少站点直达距离导入内存，一方面是因为其他矩阵的使用频率远远没有最少站点直达矩阵高；另一方面是因为将这些矩阵导入内存将消耗更多的内存，很可能会导致低配置的计算机、手机等设备出现内存不足的情况。
(3)需要解决最优解的翻译问题。智能算法只对最少站点直达矩阵作用，求出最终的最优解。因此，还需要解决最少站点直达线路矩阵，最少站点直达线路价格矩阵以及最少站点直达线路方向矩阵的使用问题。假设从vi到vj能够直达，那么aij能提供这两个站点间能够直达的最少站点数。此时，通过另外三个矩阵可知：Application(“B”)(i，j)表示这两个站点对应的最少站点直达线路；Application(“C”)(i，j)表示这两个站点对应的最少站点直达线路的票价；Application(“D”)(i，j)表示这两个站点对应的最少站点直达线路的方向，确定最优乘车方案。
根据上述公交数据的读取方式，如果智能公交查询系统中总共有520条线路和3957个公交站点，构建的四个矩阵的总数量为4×3957×3957。
通过测试发现，如果直接从磁盘文件读取最少站点直达矩阵所需的时间大概是35秒，而利用本案提供的方式则几乎不会消耗时间(约等于0秒)；如果直接从磁盘文件读取最少站点直达线路矩阵所需的时间大概是23秒，而利用本案提供的方式则几乎不会消耗时间(约等于0秒)；如果直接从磁盘文件读取最少站点直达线路价格矩阵所需的时间大概是24秒，而利用本案提供的方式则几乎不会消耗时间(约等于0秒)；如果直接从磁盘文件读取最少站点直达线路方向矩阵所需的时间大概是25秒，而利用本案提供的方式则几乎不会消耗时间(约等于0秒)。
需要说明的是，以上仅为举例说明，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据需要构建上述四种矩阵，此处不做限制。
与现有技术相比，本实施例中提供的公交数据的读取方法，通过将预先构建的用于存储任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案的最少站点直达矩阵存储在处理速度介于外部存储空间和物理内存空间之间的虚拟内存空间中，在根据用户触发的线路查询指令进行线路查询时，将最少站点直达矩阵从虚线内存空间导入到物理内存空间中，然后在根据用户输入的起始站点和目标站点，在物理内存中读取起始站点到目标站点的最少站点直达乘车方案，并将读取到的最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案，从而能够在网络环境下快速读取智能公交查询系统提供的查询结果，大大减少了用户等待时长，进而提升了用户体验。
进一步地，如图3所示，基于第一实施例提出本发明公交数据的读取方法的第二实施例，在本实施例中，所述用户终端响应于用户触发的线路查询指令之前，需要先将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间，即在步骤S10之前新增了步骤S00，详见图3。
在步骤S00中：将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间。
应当理解的是，在实际应用中，预先构建的最少站点直达矩阵是存储在管理智能公交查询系统中所有数据的服务器(物理服务器或云服务器)，因此，本实施例为了在根据用户触发的线路查询指令进行线路查询时，能够缩短数据的导入时间，在用户终端响应于用户触发的线路查询指令之前，就先一步将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间，从而可以提升读取最优乘车方案的整体速度。
此外，值得一提的是，本实施例中所说的在所述用户终端响应于用户触发的线路查询指令之前，执行将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间的操作，具体可以是在用户启动用户终端上的智能公交查询系统，比如点击用户终端操作界面上的智能公交查询系统应用程序的图标，或者在浏览器中输入智能公交查询系统的访问地址时，触发用户终端中预存的数据请求指令，从智能公交查询系统的服务器的磁盘(即外部存储空间)中获取预先构建的最少站点直达矩阵，并将该最少站点直达矩阵存储到基于用户终端的操作系统预先构建的虚拟内存空间中。
此外，在具体实现中，为了避免最少站点直达矩阵的重复导入，在将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间之前，可以先判断一下所述虚拟内存空间中是否已经存储有所述最少站点直达矩阵。
相应地，所述将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间的操作，具体为在所述虚拟内存空间中未存储有所述最少站点直达矩阵时，才执行。
需要说明的是，以上仅为举例说明，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据需要合理设置，此处不做限制。
通过上述描述不难发现，本实施例提供的公交数据的读取方法，在所述用户终端响应于用户触发的线路查询指令之前，通过将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间中，从而可以在用户使用智能公交查询系统进行线路查询时，能够直接将最少站点直达矩阵从处理速度较快的虚拟内存空间中导入处理速度最快的物料内存空间中，大大缩短了数据的导入时间，进而能够有效缩短后续读取最优乘车方案所需的时间，减少用户等待时长，进一步提升了用户体验。
此外，本发明实施例还提出一种公交数据的读取装置。如图4所示，该公交数据的读取装置包括：响应模块4001、导入模块4002、读取模块4003、确定模块4004。
其中，响应模块4001，用于响应于用户触发的线路查询指令。导入模块4002，用于将预先构建的最少站点直达矩阵从虚拟内存空间导入物理内存空间。读取模块4003，用于根据用户输入的起始站点和目标站点，读取所述物理内存中所述起始站点到所述目标站点的最少站点直达乘车方案。确定模块4004，用于将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案。
此外，本实施例中所说的最少站点直达矩阵主要用于存储任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案。
此外，在具体实现中，本领域的技术人员可以基于各种学习算法，如卷积神经网络学习算法等，对智能公交查询系统中存储的所有站点(公交站点、地铁站点等)进行分析处理，确定任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案，从而得到本实施例中所说的最少站点直达矩阵。
需要说明的是，以上仅为举例说明，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际需要选取合适的方式构建最少站点直达矩阵，此处不做限制。
通过上述描述不难发现，本实施例中提供的公交数据的读取装置，通过将预先构建的用于存储任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案的最少站点直达矩阵存储在处理速度介于外部存储空间和物理内存空间之间的虚拟内存空间中，在根据用户触发的线路查询指令进行线路查询时，将最少站点直达矩阵从虚线内存空间导入到物理内存空间中，然后在根据用户输入的起始站点和目标站点，在物理内存中读取起始站点到目标站点的最少站点直达乘车方案，并将读取到的最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案，从而能够在网络环境下快速读取智能公交查询系统提供的查询结果，大大减少了用户等待时长，进而提升了用户体验。
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的公交数据的读取方法，此处不再赘述。
此外，本发明实施例还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有公交数据的读取程序，所述公交数据的读取程序被处理器执行时实现如下操作：
用户终端响应于用户触发的线路查询指令，将预先构建的最少站点直达矩阵从虚拟内存空间导入物理内存空间，所述最少站点直达矩阵中存储有任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案；
根据用户输入的起始站点和目标站点，读取所述物理内存中所述起始站点到所述目标站点的最少站点直达乘车方案；
将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案。
进一步地，所述公交数据的读取程序被处理器执行时还实现如下操作：
将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间。
进一步地，所述公交数据的读取程序被处理器执行时还实现如下操作：
判断所述虚拟内存空间中是否已经存储有所述最少站点直达矩阵；
相应地，所述将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间，具体包括：
若所述虚拟内存空间中未存储有所述最少站点直达矩阵，则将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间。
进一步地，所述公交数据的读取程序被处理器执行时还实现如下操作：
根据所述最少站点直达乘车方案，在预先构建的最少站点直达线路矩阵中搜索所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在预先构建的最少站点直达线路价格矩阵中搜索各换乘线路中换乘车辆行驶对应站点的价格；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在预先构建的最少站点直达线路方向矩阵中搜索各换乘车辆行驶的方向；
将所述最少站点直达乘车方案、所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路、各换乘车辆行驶对应站点的价格及各换乘车辆行驶的方向进行汇总，确定为最优乘车方案。
进一步地，所述公交数据的读取程序被处理器执行时还实现如下操作：
建立所述最少站点直达线路矩阵中各换乘线路与公交系统数据集中各换乘线路的映射关系表，所述公交系统数据集中至少存储有所述起始站点和所述目标站点所在地的所有站点和所有站点之间的换乘线路。
进一步地，所述公交数据的读取程序被处理器执行时还实现如下操作：
将预先构建的所述最少站点直达线路矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
将预先构建的所述最少站点直达线路价格矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
将预先构建的所述最少站点直达线路方向矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
将预先构建的所述映射关系表从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
相应地，所述将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案，具体包括：
根据所述最少站点直达乘车方案，在所述虚拟内存空间中搜索所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在所述虚拟内存空间中搜索各换乘线路中换乘车辆行驶对应站点的价格；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在所述虚拟内存空间中搜索各换乘车辆行驶的方向；
将所述最少站点直达乘车方案、所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路、各换乘车辆行驶对应站点的价格及各换乘车辆行驶的方向进行汇总，确定为最优乘车方案。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种公交数据的读取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
用户终端响应于用户触发的线路查询指令，将预先构建的最少站点直达矩阵从虚拟内存空间导入物理内存空间，所述最少站点直达矩阵中存储有任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案，所述虚拟内存空间为外部存储区域虚拟出来的虚拟内存空间；
根据用户输入的起始站点和目标站点，读取所述物理内存中所述起始站点到所述目标站点的最少站点直达乘车方案；
将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案；
其中，所述将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案的步骤，包括：
根据所述最少站点直达乘车方案，在预先构建的最少站点直达线路矩阵中搜索所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路在预先构建的最少站点直达线路价格矩阵中搜索各换乘线路中换乘车辆行驶对应站点的价格；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路在预先构建的最少站点直达线路方向矩阵中搜索各换乘车辆行驶的方向；
将所述最少站点直达乘车方案、所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路、各换乘车辆行驶对应站点的价格及各换乘车辆行驶的方向进行汇总，确定最优乘车方案。
2.如权利要求1所述的公交数据的读取方法，其特征在于，所述用户终端响应于用户触发的线路查询指令之前，所述方法还包括:
将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间。
3.如权利要求2所述的公交数据的读取方法，其特征在于，所述将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间之前，所述方法还包括:
判断所述虚拟内存空间中是否已经存储有所述最少站点直达矩阵；
相应地，所述将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间，具体包括:
若所述虚拟内存空间中未存储有所述最少站点直达矩阵，则将预先构建的所述最少站点直达矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间。
4.如权利要求1所述的公交数据的读取方法，其特征在于，所述将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案之前，所述方法还包括:
建立所述最少站点直达线路矩阵中各换乘线路与公交系统数据集中各换乘线路的映射关系表所述公交系统数据集中至少存储有所述起始站占和所述目标站占所在地的所有站点和所有站点之间的换乘线路。
5.如权利要求4所述的公交数据的读取方法，其特征在于，所述用户终端响应于用户触发的线路查询指令之前，所述方法还包括:
将预先构建的所述最少站点直达线路矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间将预先构建的所述最少站点直达线路价格矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间:
将预先构建的所述最少站点直达线路方向矩阵从外部存储空间导入所述虚拟内存空间；
将预先构建的所述映射关系表从外部存储空间导入所述虚拟内存空间:
相应地，所述将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案，具体包括:
根据所述最少站点直达乘车方案，在所述虚拟内存空间中搜索所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路:
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路在所述虚拟内存空间中搜索各换乘线路中换乘车辆行驶对应站点的价格:
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路，在所述虚拟内存空间中搜索各换乘车辆行驶的方向；
将所述最少站点直达乘车方案、所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路、各换乘车辆行驶对应站点的价格及各换乘车辆行驶的方向进行汇总，确定为最优乘车方案。
6.如权利要求5所述的公交数据的读取方法，其特征在于，所述最少站点直达矩阵、所述最少站点直达线路矩阵、所述最少站点直达线路价格矩阵所述最少站点直达线路方向矩阵分别为二维矩阵。
7.一种公交数据的读取装置，其特征在于，所述公交数据的读取装置包括：
响应模块，用于响应于用户触发的线路查询指令；
导入模块，用于将预先构建的最少站点直达矩阵从虚拟内存空间导入物理内存空间，所述最少站点直达矩阵中存储有任意两个站点之间的最少站点直达乘车方案，所述虚拟内存空间为外部存储区域虚拟出来的虚拟内存空间；
读取模块，用于根据用户输入的起始站点和目标站点，读取所述物理内存中所述起始站点到所述目标站点的最少站点直达乘车方案；
确定模块，用于将所述最少站点直达乘车方案确定为最优乘车方案；
所述公交数据的读取装置还包括：根据所述最少站点直达乘车方案，在预先构建的最少站点直达线路矩阵中搜索所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路在预先构建的最少站点直达线路价格矩阵中搜索各换乘线路中换乘车辆行驶对应站点的价格；
根据所述最少站点直达乘车方案和所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路在预先构建的最少站点直达线路方向矩阵中搜索各换乘车辆行驶的方向；
将所述最少站点直达乘车方案、所述最少站点乘车方案中各站点对应的换乘线路、各换乘车辆行驶对应站点的价格及各换乘车辆行驶的方向进行汇总，确定最优乘车方案。
8.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的公交数据的读取程序，所述公交数据的读取程序配置为实现如权利要求1至6任一项所述的公交数据的读取方法的步骤。
9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有公交数据的读取程序,所述公交数据的读取程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的公交数据的读取方法的步骤。
CN201810434446.3A 2018-05-08 2018-05-08 公交数据的读取方法、装置、终端设备及可读存储介质 Expired - Fee Related CN108629456B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810434446.3A CN108629456B (zh) 2018-05-08 2018-05-08 公交数据的读取方法、装置、终端设备及可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810434446.3A CN108629456B (zh) 2018-05-08 2018-05-08 公交数据的读取方法、装置、终端设备及可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108629456A CN108629456A (zh) 2018-10-09
CN108629456B true CN108629456B (zh) 2021-08-06

Family

ID=63695940

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810434446.3A Expired - Fee Related CN108629456B (zh) 2018-05-08 2018-05-08 公交数据的读取方法、装置、终端设备及可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108629456B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108509659B (zh) * 2018-05-22 2020-10-23 武汉轻工大学 乘车方案的推荐方法、装置、终端设备及可读存储介质
CN109726262B (zh) * 2019-01-10 2020-12-25 武汉轻工大学 公交线路的查询方法、装置、终端设备及可读存储介质
CN111832882A (zh) * 2020-04-30 2020-10-27 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种交通运输的控制方法、装置、存储介质和电子设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101304424A (zh) * 2008-06-10 2008-11-12 南京财经大学 基于xml的异源数据交换中间件的数据展示方法
CN101976226A (zh) * 2010-10-20 2011-02-16 青岛海信宽带多媒体技术有限公司 一种数据存储方法
CN102004773A (zh) * 2010-11-15 2011-04-06 青岛普加智能信息有限公司 数据读写处理方法及web应用服务器

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201220237A (en) * 2010-11-02 2012-05-16 Hon Hai Prec Ind Co Ltd System and method for managing buses
CN105678410B (zh) * 2015-12-31 2020-04-14 哈尔滨工业大学 一种考虑网络连通性时变特征的公交系统时空可达性建模方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101304424A (zh) * 2008-06-10 2008-11-12 南京财经大学 基于xml的异源数据交换中间件的数据展示方法
CN101976226A (zh) * 2010-10-20 2011-02-16 青岛海信宽带多媒体技术有限公司 一种数据存储方法
CN102004773A (zh) * 2010-11-15 2011-04-06 青岛普加智能信息有限公司 数据读写处理方法及web应用服务器

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于Android平台的公众出行信息系统的研究;王晓禹;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20140515;第24-34页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108629456A (zh) 2018-10-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108629456B (zh) 公交数据的读取方法、装置、终端设备及可读存储介质
CN110727431A (zh) 小程序生成方法以及装置
CN109117760A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN108509659B (zh) 乘车方案的推荐方法、装置、终端设备及可读存储介质
CN111275470B (zh) 服务发起概率预测方法及其模型的训练方法和装置
CN1956454B (zh) 基于加权成本捆绑并发送工作单元到服务器的方法和系统
CN114095567A (zh) 数据访问请求的处理方法、装置、计算机设备及介质
CN113469000A (zh) 区域地图的处理方法及装置、存储介质及电子装置
CN107704443A (zh) 基于地理位置的表单填写辅助方法、装置及存储介质
US20220253307A1 (en) Miniprogram classification method, apparatus, and device, and computer-readable storage medium
CN110598093B (zh) 一种业务规则管理方法及装置
Belcastro et al. Edge-cloud continuum solutions for urban mobility prediction and planning
CN108763518B (zh) 乘车方案的推荐方法、装置、终端设备及可读存储介质
WO2023246735A1 (zh) 一种项目推荐方法及其相关设备
CN103294506A (zh) 确定目标应用的多个版本应用所对应优先级的方法与设备
WO2023197910A1 (zh) 一种用户行为预测方法及其相关设备
CN112083925A (zh) 基于h5页面开发的数据获取方法、装置、设备及存储介质
CN116661936A (zh) 页面数据的处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112860869B (zh) 基于分层强化学习网络的对话方法、装置及存储介质
CN114266233A (zh) 表单生成方法、装置、设备及介质
CN103917944B (zh) 动态更新设备中文件夹内容的系统及其方法
CN110059502B (zh) 隐私数据感知方法及装置
CN110268424A (zh) 用于基于以往数据确定偏好的系统
CN109063106B (zh) 网址修正方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110619403A (zh) 一种拼车方法和装置、电子设备、存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20210806