压缩
def crt(a, n):
s, p = 0, 1
for x in n:
p *= x
for x, y in zip(a, n):
q = p // y
s += q * x * pow(q, -1, y)
return s % p
def compress3to1(code):
compressed=""
for i in range(0, len(code), 3):
a = [ord(c) - 32 for c in code[i:i+3]]
compressed += chr(crt(a, [101, 102, 103]))
print(compressed)
compress3to1(for i in range(69):\n print(i))
运行后得到一段乱码运行后得到一段乱码，输入到下面三个点的位置就可以运行code中的代码，但每次换行符都无法正确解压，被替换成了字符p
解压
exec(bytes(ord(c)%i+32 for c in '...' for i in b'efg'))
这段代码的原理是将3个字符的 ascii - 32
然后分别对101 102 103取模，再合成成一个数字（用了CRT，中国同余定理）
很显然，用这个代码必须保证原字符串的ascii在32-132之间
很明显，这个范围不包括那些ascii低于32的字符，比如换行回车。
根据代码片段的特征，该段代码看起来是使用Python编写的。以下是完整的代码片段：
import numpy as np
def driving_time_one_moment(W_I,M_J,TRAVELTIME_IJ,Y_IJ):
print(np.sum(np.dot(np.dot(W_I,Y_IJ),TRAVELTIME_IJ.T)))
return np.sum(np.dot(np.dot(W_I,Y_IJ),TRAVELTIME_IJ.T))
def waiting_time_one_moment(W_I,M_J,TRAVELTIME_IJ,Y_IJ):
tc=8 # 服务时间，24小时提供服务；
tf=2 #每辆车充电时长；
# 第一步：计算用户达到率
Tao_J=np.dot(W_I,Y_IJ/tc)
# 第二步：单位时间内充电站平均服务能力
U_J=M_J/tf
# 第三步：充电站排队系统服务强度：，由于ROU_J会存在大于1的情况，从而会促使后面求解
ROU_J=Tao_J/U_J
# 第四步：充电站内充电桩全部空闲概率：
P_J=np.full(shape=(1,M_J.shape[1]),fill_value=0.0)
for j in range(M_J.shape[1]):
temp = 0
for k in range(M_J.shape[1]):
temp+=(np.power(M_J[0,j]*ROU_J[0,j],k))/(np.math.factorial(k))
p_j0=1/(temp+(np.power(M_J[0,j]*ROU_J[0,j],M_J[0,j]))/(np.math.factorial(M_J[0,j])*(1-ROU_J[0,j])))
P_J[0,j]=p_j0
# 第五步：计算排队等候时间期望
W_Jq=np.full(shape=(1,M_J.shape[1]),fill_value=0.0)
for j in range(M_J.shape[1]):
w_jq=(np.power(M_J[0,j],M_J[0,j])*np.power(ROU_J[0,j],M_J[0,j]+1)*P_J[0,j])/(ROU_J[0,j]*np.math.factorial(M_J[0,j])*np.power(1-ROU_J[0,j],2))
W_Jq[0,j]=w_jq
# 第六步：所有用户的总的等待花费时间
T2=0
for j in range(M_J.shape[1]):
T2+=W_Jq[0,j]*Tao_J[0,j]*tc
print(T2)
if __name__ == '__main__':
# 需求量；
W_I = np.array([[10, 20, 30, 50]])
# 充电桩供给量；
M_J = np.array([[5, 10, 15]])
# 行是demand，列是provider
TRAVELTIME_IJ = np.array([[1, 1.5, 2.5],
[1.5, 1, 2],
[1, 1.5, 1],
[2.5, 1.5, 1]])
# 出行时间的阻尼函数，衰减函数
F_DIJ = 1 / TRAVELTIME_IJ
Sum_Dij_I = np.sum(F_DIJ, axis=1)
# 计算选择权重
Y_IJ = np.full(shape=(TRAVELTIME_IJ.shape), fill_value=0.0)
for i in range(W_I.shape[1]):
Y_IJ[i, :] = F_DIJ[i, :] / Sum_Dij_I[i]
# 计算驾车时间
driving_time_one_moment(W_I,M_J,TRAVELTIME_IJ,Y_IJ)
# 计算等候时间
waiting_time_one_moment(W_I,M_J,TRAVELTIME_IJ,Y_IJ)
该段代码定义了两个函数，driving_time_one_moment和waiting_time_one_moment，并在main函数中调用了这两个函数。这两个函数分别用于计算驾车时间和等候时间。
在waiting_time_one_moment函数中，首先计算了用户达到率Tao_J、单位时间内充电站平均服务能力U_J和充电站排队系统服务强度ROU_J。然后通过循环计算充电站内充电桩全部空闲概率P_J、排队等候时间期望W_Jq和所有用户的总等待时间T2。
在main函数中，定义了需求量W_I、充电桩供给量M_J和出行时间阻尼函数TRAVELTIME_IJ等变量，然后调用了driving_time_one_moment和waiting_time_one_moment两个函数进行计算。
通过运行这段代码，可以得到驾车时间和等候时间的计算结果。