M/M/1/K待ち行列シミュレータを作成してください。
また、作成したシミュレータの正当性を何らかの方法で確認してください。
(参考)M/M/1待ち行列(システム容量が無限大) に関しては、
システム内平均パケット数￣Nの理論値は￣N = ρ/(1-ρ)で与えられます。
ρはシステムの利用率で，ρ = λ/μ(λ：平均到着率、μ：平均サービス率) で定義されます。
また、M/M/1/K待ち行列も廃棄率などの統計量が理論的に導出されています。

作成の際の要求条件は以下のとおりです。
○入力パラメータ：
・パケットの平均到着率
・サーバの平均サービス率
・システム容量
・シミュレーション終了時間
・シミュレーション開始時間（この時間までのシステムは過渡状態と考えて、統計はとらない。）
○出力：
・システム内平均パケット数
・パケットの平均システム滞在時間
・パケット廃棄率
○できるだけ拡張性の高い仕様にしてください。

〇待ち行列規律
FIFOを適用する。FIFOとは、待ち行列に入った順にサービスしていくものです。（先着順サービス）

〇イベント駆動型シミュレーション
確率によって算出される、将来の各種事象が発生する時間をテーブル等で管理して、
ある時点における事象の処理が終了すると、次に最も近い将来に生起する事象に注目し、その生起時間に現在時刻を移動させる。

〇動作手順と事象表
シミュレーションを実施する上で大切なことは、事象(イベント)の定義と変化です。
事象としては
(1) 客の到着
(2) サービスの終了
(3) シミュレーションの終了などに必要な制御用事象
が挙げられます。
これらの事象を事象表に記載しておいて、時刻の早い順にその事象を生起させる。
事象表には
・事象の種類
・その発生時刻
・その他の情報
が記入されます。
シミュレーションの手順は以下の通りです．
1、各種初期値を設定する．
2、事象表に、最初の事象を記入する．
3、事象表から、事象時刻の最も早い事象を取り出して、
(a) その事象の発生に伴う状態の変化(動作) を起こさせる。
(b) その事象の発生によって決まる次の事象を作り出し、事象表に登録する。
(c) 各種統計をとる。
(d) その事象を事象表から消去する。3の先頭に戻る。

/*　指数分布に従う乱数発生 */
double exp_rand(double x)	/* xは平均到着率λに相当 */
{
	return fabs(-log(1.0-random())/x);
}
ただし、関数random()は0〜1の一様乱数を返す関数であると仮定している。
実際には、開発環境に応じて適切な乱数発生関数を使用する必要がある。

/***************************************
変数の一例。
ポインタをどんどん使ってください。
mallocなどで領域を確保したら不要な領域はfreeしてください。
****************************************/

#define K 50	/*システム容量*/

#include <stdio.h>
#include <math.ht>
#include <stdlib.h>

struct transaction{		/*事象表の各エントリの保持情報*/
	double hassei_t;	/*その事象の発生時刻*/
	double tochaku_t;	/*システムへの到着時刻*/
	int num_kyaku;		/*パケットの一連番号*/
	int event_type;		/*事象の種類*/
};

struct queue{			/*待ち行列のエントリを構成する構造体*/
	double tochaku_t;	/*システムへの到着時刻*/
	int num_kyaku;		/*パケットの一連番号*/
};

int queue_su	=0;		/*待ち行列表中のパケット数*/
int kyaku_su	=0;		/*到着パケット数*/
int mado_su	=1;		/*全窓口数*/
double max_time	=10000.0;	/*シミュレーション期間*/
double arrive_rate;		/*パケットの平均到着率*/
double service_rate;		/*サーバの平均サービス率*/
double ave_num_of_people;	/*システム内平均パケット数*/
duoble ave_spent_time;		/*パケットの平均システム滞在時間*/
double reject_ratio;		/*パケットの廃棄率*/

double exp_rand(double x);