1.结对成员
- 李嘉群 061500513
- 刘双玉 031502424
2.Github链接
3.数据生成
数据输入链接
数据生成程序的原理考虑的因素：
- 预先构造时间与标签字符串数组：
- 时间：一周七天，一天6段
8:00~10:0010:00~12:0014:00~16:0016:00~18:0018:00~20:0020:00~22:00共分为42个时间片 - 标签：多组标签，选取可能有联系标签放入同一组，保证每组内标签不会互斥，比如，积极与消极在一组。
- 时间：一周七天，一天6段
- 学生（意愿，时间，标签无重复）
- 学号：按6个班级，每班50人，从031502101到031502650
- 部门意愿：0~5 随机从部门编号中选取
- 空闲时间：10~14 随机从42个时间片中选取10~14个
- 标签：2~5 同组内选取
- 部门（时间，标签无重复）
- 编号：D001到D020
- 纳新人数：10~15随机
- 常规活动时间：23，考虑不会在短时间内有多次活动，选取时间有12天的间隔
- 标签：2~3 同组内选取
4.建模及匹配算法
(1)建模
处理过程分为输入数据处理（Input）, 匹配（Match），匹配结果输出（Output）
-
输入处理模型:
- dealInput()函数:处理json格式的数据
- dealDepartments()函数:将处理好的部门数据放入创建好的部门数组中
- dealStudents()函数:将处理好的学生数据放入创建好的学生数组中
-
输出处理模型:
- getAdmitted()函数:获取被录取的学生学号和相应的部门号
- getUnluckyDepartment()函数:获取没有学生选取的部门号
- getUnluckStudent()函数:获取没有被部门录取的学生学号
将学生与部门抽象成类
- 学生
- 学号（String no）
- 兴趣标签（String[] tags）
- 所选的部门（String[] departments）
- 空闲时间（String[] freeTime）
- 处理后的空闲时间（int[][] dateTime）（将字符串转换为数字）
- 被录取的次数（int numAdmit）
- 部门
- 部门编号（String no）
- 限制人数（int memberLimit）
- 部门标签（String[] tags）
- 部门活动时间（String[] eventSchedules）
- 处理后的活动时间（int[][] dateTime）
- 剩余名额（int numRemaining）
(2)匹配算法的实现
考虑因素（重要性从高到低)
- 学生志愿优先级：第一志愿优先，其次第二，依此类推
- 学生空余时间和部门活动时间冲突：因为学生请假超六次会被淘汰，所以时间冲突匹配是没有余地的，时间冲突，部门就不录取。
- 学生已经被录取次数：录取次数少的同学优先。
- 学生与部门兴趣标签匹配度：兴趣标签匹配度高的同学优先
算法思想
具体说明
- 排序规则：学生权值 = 0.3 * （匹配标签个数/学生总标签个数） + 1 / （被录取次数 + 1），除以总标签个数是消除学生填报过多标签带来的优势，乘以0.3是因为，录取次数少带来的优势数值最大为1，标签匹配度也可能为1，乘以0.3再次削弱影响。
- 更新学生空闲时间：从学生空闲时间中将当前录取部门例会时间去除 。
5.代码规范
(1)代码规范:
命名：类名每个单词首字母大写，方法名首字母小写，其余单词首字母大写，常量名全大写，下划线分格，变量名第一个单词的首字母小写，其后单词的首字母大写。变量名不应以下划线或美元符号开头。
缩进：eclipse切换到下一行时自动产生。
分行：每个语句占用一行，比较清晰。
注释：简单的程序没注释，复杂的程序注释放在相应语句的上方。相应变量的注释放到右边。
(2)代码示例:
private void matchProcess(int index) {
//将报名情况填入Map
for(int j = 0; j < Input.stu.length; j++) {
//如果此轮志愿不为空
if(Input.stu[j].getDeptments().length > index) {
//取得学号与部门编号，如果二者时间不冲突，则加入map
String dept = Input.stu[j].getDeptments()[index];
String no = Input.stu[j].getNo();
if(isFreeTimeConflict(j,dept) == true){
map.get(dept).add(no);
}
}
}
//对时间不冲突的学生与部门，第二次筛选
for(int i = 0; i < Input.depa.length; i++) {
String dno = Input.depa[i].getNo();
ArrayList<String> tmp = map.get(dno);//报名学生学号List
int num = Input.depa[i].getNumRemaining();//部门剩余名额
//如果部门还可以录取
if(num > 0) {
/*
* 如果部门剩余名额小于报名人数，根据优先级排序，只取出前num个学生，全部录取
* 参数为：部门下标，学生学号List，部门剩余名额
*/
tmp = filter(i,tmp,num);
result.get(dno).addAll(tmp);
//对部门剩余名额，学生录取个数，学生空闲时间进行更新
int newNum = num - tmp.size();
Input.depa[i].setNumRemaining(newNum);
updateStuStatus(i, tmp);
}
}
}
6.结果评估
理想结果：
时间冲突的学生与部门一定不匹配，对于学生：不如意值（学生不冲突志愿个数 - 被录取次数）应该尽可能平均。对于部门:录取人数在不冲突志愿与部门录取上限取较小一个。
对测试数据的思考：如果数据太小，部门不冲突志愿申请总数小于部门人数限制，测试无意义，如果数据太大，一轮志愿部门就招满人了，测试也没有意义。
测试结果：为了计算方便，去除时间冲突，将部门例会时间设为无，每个志愿均有效，然后控制前150个学生标签匹配度为1，后150个学生标签匹配度为0.最后得出不如意值方差为1.6764888888888967。觉得可以了，其他复杂数据暂时不想测试。（溜了，溜了
7.结对感受
要先吐槽一下队友：放假就无情的抛弃了我，去玩了，我一直深深以为，不靠谱的只有我一个，没想到队友比我心还大，三号都没找我交流一下作业消息，反倒是K班一个13号交作业的人丧心病狂的天天催我。然后是向队友道歉，在选择语言的时候，没有选择双方都会的语言，然后作业后期很焦躁，乱发脾气。在最后快提交作业，转成.exe程序的时候，满脑子就想甩锅走人，也的确这样做了，但是走一会儿还是回来了，然后再走。
题外话：做事情还是要早开始，不能拖，拖着拖着就没有了斗志，“快到死线效率高”是“快到死线要求低”产生的错觉。