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  • 结对作业二

    1.结对成员

    • 李嘉群 061500513
    • 刘双玉 031502424

    2.Github链接

    gitbub链接地址

    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8:00~10:00 10:00~12:00 14:00~16:00 16:00~18:00 18:00~20:00 20:00~22:00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。
    • 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。

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