為猴子選擇梯子時，其中的乙個策略是選擇距離起點最近的猴子速度最大的梯子。我以為這個方案吞吐率會很高，但實際執行時，在最後時刻經常出現這種情況：
如圖，梯子1，2，3明明都是空的，但後上梯子的猴子還是只選擇梯子0.實際觀察會發現，在等待梯子1上所有猴子過河的過程中，吞吐率會有比較大的下降。（gui上顯式的是實時吞吐率）
思考之後我發現，可能是因為這些猴子在生成後，立刻進行選擇梯子的操作，當時梯子0的指標比較優越，就導致這一批猴子全部選中了梯子0.而由於猴子生成和過河之間隔了較長的一段時間，導致等到這批猴子過河的時候全部集中選擇梯子0.
很明顯，這不是我們想要的結果。為了提高吞吐率，我們希望猴子盡可能均勻地分布在所有梯子上。由此，我在上述方案的基礎上進行了改進。在每個猴子選中乙個梯子後，將其新增到該梯子的等待列表上，在其在梯子上前進一次之後，將其從梯子的等待列表移除。而在選擇梯子時，若要選中乙個梯子，需要滿足一下三個條件：
改進的方案能夠比改進前的方案取得更高的吞吐率
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