Initial: Mesh-Skills, Configs, Scripts

2026-09-02 23:49:07 +02:00
commit 26c7980750
783 changed files with 145393 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,80 @@
+# GTFS-Build-Notizen (aus echtem Lauf 2026-08, Urlaub-Webseite)
+
+Konkrete SQL/Schema/Logik, die in dieser Session verifiziert funktioniert haben.
+
+## SQLite-Schema (eine DB, 3 Tabellen + Indizes)
+
+```sql
+CREATE TABLE stops(stop_id TEXT PRIMARY KEY, stop_name TEXT, stop_lat REAL, stop_lon REAL);
+CREATE TABLE trips(trip_id TEXT PRIMARY KEY, route_id TEXT, service_id TEXT);
+CREATE TABLE st(stop_id TEXT, trip_id TEXT, seq INT, arr TEXT, dep TEXT);
+CREATE INDEX idx_st_stop ON st(stop_id);
+CREATE INDEX idx_st_trip ON st(trip_id);
+CREATE INDEX idx_st_seq ON st(trip_id, seq);
+```
+
+Echte Mengen aus `r.und.s.bahnen.zip` (Regional+S-Bahn, kein ICE):
+- stops.txt: 16.310 Haltestellen → DB 15.083 (dedupliziert)
+- trips.txt: 110.087 Rohzeilen → DB 964 (trips.txt hat nur selten-service; st ist die Wahrheit)
+- stop_times.txt: 82 MB → st 1.591.002 Zeilen, 110.087 eindeutige trip_id, 8.558 eindeutige stop_id
+
+## Spaltenreihenfolgen (GTFS ist NICHT standardisiert was Namen angeht — Header lesen!)
+
+- **stops.txt:** `stop_name, parent_station, stop_id, stop_lat, stop_lon, location_type, platform_code`
+  → stop_id = Spalte 2; parent_station = Spalte 1 (Gruppen-ID). Viele Stops haben leeres parent_station.
+  Import-Fallback: `sid = p[2] if p[2] else p[1]` (bevorzugt stop_id, sonst parent_station).
+- **trips.txt:** `route_id, service_id, trip_id` → trip_id = Spalte 2.
+- **stop_times.txt:** `trip_id, arrival_time, departure_time, stop_id, stop_sequence, ...`
+  → stop_id = Spalte 3, arr = 1, dep = 2, seq = 4.
+
+## Bahnhofs-Alias (kritisch)
+
+Ein Bahnhof kann mehrere stop_id-Zeilen haben (z.B. `Köln Hbf` = 222681 UND 452576). Nur EINE ist in
+`stop_times` aktiv. Suche-Methode:
+```sql
+-- aktive ID ermitteln
+SELECT stop_id, stop_name FROM stops WHERE stop_name = '<Name>';
+-- dann je Kandidat:
+SELECT COUNT(*) FROM st WHERE stop_id = '<id>';   -- >0 => aktiv
+```
+Beispiel: Aachen Hbf → 548582 (aktiv), Köln Hbf → 452576 (aktiv; 222681 tot). Saarbrücken Hbf hat 10 IDs, davon 9 aktiv.
+
+## Zeit-basierter Dijkstra (Kern)
+
+Vorladen (einmal):
+```python
+from collections import defaultdict
+deps_by_stop = defaultdict(list)      # stop_id -> [(dep_sec, trip_id, seq)]  sortiert
+stops_by_trip = defaultdict(list)     # trip_id -> [(seq, stop_id, arr_sec, dep_sec)]  sortiert
+# Befülle beide in einem Durchlauf über st; sortiere jede Liste.
+```
+
+Suche:
+```python
+INF = float('inf')
+dist = defaultdict(lambda: INF); dist[von_id] = dep0
+heap = [(dep0, von_id)]
+while heap:
+    t, stop = heapq.heappop(heap)
+    if t != dist[stop]: continue
+    if stop == nach_id: break
+    for dep_s, tid, seq in deps_by_stop[stop]:
+        if dep_s < t: continue
+        for (sseq, sid, arr_s, dep2) in stops_by_trip[tid]:
+            if sseq <= seq: continue
+            if arr_s < dist[sid]:
+                dist[sid] = arr_s; heapq.heappush(heap, (arr_s, sid))
+# Ziel-Abbruch + dist[stop]-Guard sind ESSENZIELL für 110k Trips.
+```
+
+## Verifikations-Referenz (echte GTFS-Ergebnisse 2026-08)
+
+- Aachen Hbf → Köln Hbf: **1h 12min, 1 Umstieg, 09:00 → 10:12** ✅ (real plausibel)
+- Trier Hbf → Saarbrücken Hbf: nur direkt via trips, keine aktiven stops-Zuordnung nötig
+
+## Wichtige Erkenntnis zur Datenlage
+
+Diese GTFS („R- und S-Bahnen") deckt Bahn-Knoten ab, aber **nicht alle**: Remscheid-Lennep Bf und
+Frankfurt (Main) Hauptbahnhof hatten in der `st`-Tabelle 0 aktive Trips → müssen per Alias oder
+Alternativ-Bahnhof (nächster aktiver) aufgelöst werden, oder liegen außerhalb des Feeds. Vor dem
+Neuberechnen ALLER Ziele: prüfen welche Kern-Bahnhöfe aktiv sind, fehlende via Nachbar-Bahnhof mappen.