结对第二次做业

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周琪文 031502642
张旗 031502243

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最“好”数据&原理以及所考虑的因素（张旗）

最“好”数据

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"数据生成"程序的原理以及所考虑的因素

生成原理

这里以生成部门标签为例，先构建一个存放全部标签的数组tags[9]，存放"film", "English", "reading", "music", "dance", "basketball", "chess"，部门随机生成2~5（tags_cnt = rand() % 4 + 2）个标签（需考虑去重），在for循环中随机生成tags_num = rand() % 10（去重），就是部门标签，以此类推。

考虑因素

1. freetime 生成时间有两种，考虑到上课时间冲突，常规上课时间少生成一点，非上课时间多生成一点，时长都是两个小时。
2. 标签随意生成 2-5个随机，不重复，从总的标签集合（数组）中取。
3. 意向部门0-5个随机，不重复，意向部门编号从总的集合（数组）中取。
4. 部门收的人数个数memberlimit在8-16个。
5. 生成有空时间没有个数限制，生成时的规律是必定几率（上课时间为20%，非上课时间为80%）向下生成，连续生成的几率减小10%到40%。 一天二十四个小时分红12个时间片，七天生成84个片生成空闲时间片。
6. 学号按照必定规则排列，以咱们学院为主（031502xxx），不重复。

数据建模及匹配程序的思路及实现方式（周琪文所作）

提供输入包括：
20个部门
部门编号（惟一肯定值），字符；
各部门须要学生数的要求的上限，单个，数值，在[10,15]内；
各部门的特色标签，多个（两个以上），字符；
各部门的常规活动时间段，多个（两个以上），字符。
300个学生
学生编号（惟一肯定值），字符；
学生空闲时间段，多个（两个以上），字符；
兴趣标签，多个（两个以上），字符（学生的兴趣标签必定是全部部门特色标签其中的一个）
每一个学生有很少于5个的部门意愿（助教测试时测试数据中部门意愿可能会出现空缺，非空缺的部分必定是部门编号中的一个，并按照优先级从高到底的顺序排序）。
实现一个智能自动分配算法，根据输入信息，输出部门和学生间的匹配信息（一个学生能够确认多个他所申请的部门，一个部门能够分配少于等于其要求的学生数的学生） 及 未被分配到学生的部门 和 未被部门选中的学生。

建模：使用不定长向量vector。先读取文件，把文件转化成数组形式，每个同窗用同一个下标表示，并封装。

vector<vector<string>> studentsTime; //学生空闲时间
vector<vector<string>> studentsApp; //学生的申请部门
vector<vector<string>> studentsID; //学生学号
vector<vector<string>> studentsTags; //学生兴趣标签

vector<vector<string>> deptNo; //部门编号
vector<vector<string>> deptTags; // 部门标签
vector<vector<string>> deptEvent; //部门常规时间
vector<vector<int>> deptMumLimit; //部门人数限制

建三张搜索表，分别是：

• 标签到部门下标的字典。
• 时间到部门下标的字典。
• 部门No到部门下标的字典。

例如，标签到部门下标的字典（ map < string,set < int > > ）：

• map中string 是特征标签。
• set是集合，存包含标签的部门的下标，用整型表示。

tags	含有该tag的部门
film	实践外联部
dance	文化部
basketball	体育部

在匹配时，取出学生的标签对应的部门集合，和学生申请的部门集合，进行交运算，获得set1，再把set1，和空闲时间对应的部门集合进行交运算，获得最后的集合。

找到符合我的兴趣和时间的集合后，再检查是否已加入，重复，没法加入（已加入五个部门），部门已达到人数上限等问题。

具体代码

读取文件并存储

/*读入部门数据，并存储*/
    for (int i = 0; jv["departments"][i].asBool(); i++)
    {
        //ID
        vector<string> tID;
        tID.push_back(jv["departments"][i]["department_no"].asString());  //读入部门号并放入vector中
        dict_no2index.insert(pair<string, int>(jv["departments"][i]["department_no"].asString(), i));//将vector放入容器中，造成二维数字

        //一样的方法读入时间段，标签，和人数限制，一样用vector组成的二维数组保存起来
        deptNo.push_back(tID);
        //time
        vector<string> tTime;
        for (int j = 0; jv["departments"][i]["event_schedules"][j].asBool(); j++)
        {
            //string ss = "\"" + jv["departments"][i]["event_schedules"][j].asString() + "\"";
            tTime.push_back(jv["departments"][i]["event_schedules"][j].asString());
        }
        deptEvent.push_back(tTime);

        //tags
        vector<string> tTags;
        for (int j = 0; jv["departments"][i]["tags"][j].asBool(); j++)
        {
            tTags.push_back(jv["departments"][i]["tags"][j].asString());
        }
        deptTags.push_back(tTags);

        /[表情]mit
        vector<int> tLimit;
        tLimit.push_back(jv["departments"][i]["member_limit"].asInt());
        deptMumLimit.push_back(tLimit);
    }

构造字典

map<string, set<int>> dict_time;  //建造时间段->部门下标的字典
    for(int i = 0;i < deptEvent.size();i++)  //遍历部门
    {
        for(int j = 0;j < deptEvent[i].size();j++)  //遍历部门的时间段
        {
            if(dict_time.count(deptEvent[i][j]) == 0)  //若是时间段没有在这个字典中
            {
                set<int> frees;  //添加字典项
                frees.insert(i);
                dict_time.insert(pair<string, set<int>>(deptEvent[i][j],frees));
            }
            else
            {
                dict_time[deptEvent[i][j]].insert(i);  //若是时间段已存在，就添加到对应的集合中
            }
        }
    }

利用集合的交运算进行匹配（截取标签匹配的部门代码，说明程序匹配的原理）

for (int i = 0; i < studentsID.size(); i++) //取出一个学生
    {
        set<int> apps;
        set<int> apps2;
        for (int j = 0; j < studentsApp[i].size(); j++)  //得到该学生的意向部门集合
        {
            //cout << studentsApp[i][j] << " ";
            //cout << dict_no2index[studentsApp[i][j]] << " " << endl;
            apps.insert(dict_no2index[studentsApp[i][j]]);
        }
        for (int j = 0; j < studentsTags[i].size(); j++) //进行标签匹配，取出学生的一个标签
        {
            set<int>::iterator it;
            set<int> tags = dict_tags[studentsTags[i][j]]; //根据字典找到该标签对应的社团集合
            /*cout << "tags ";
            for (it = tags.begin(); it != tags.end(); it++)
            {
                cout << *it << " ";
            }
            cout << endl;
            cout << "apps ";
            for (it = apps.begin(); it != apps.end(); it++)
            {
                cout << *it << " ";
            }
            cout << endl;*/
            set<int>::iterator it1;
            set<int>::iterator it2;

            for (it1 = apps.begin(); it1 != apps.end(); it1++)  //进行循环，完成集合交运算
            {
                bool remove = true;;
                for (it2 = tags.begin(); it2 != tags.end(); it2++)
                {
                    if (*it1 == *it2)
                    {
                        remove = false;
                        break;
                    }
                }
                if (!remove)
                {
                    apps2.insert(*it1);
                }
            }

代码规范

1. 使用空行来分割逻辑，易于解读。
2. 使用注释和花括号——上下对齐式。
3. 不使用的代码暂且注释，由于工程不大，因此这里先注释掉，而且注明注释缘由。若项目庞大，则考虑使用git，来保存旧版本，便于回滚。
4. 不用中文拼音作变量名。字段名所有使用中文拼音缩写，使人费解，并且很是别扭。对变量赋予实际英语意义，便于理解。

结果评估

根据匹配的结果，对本身生成的数据，没有学生匹配到的个数在10个左右，通常没有部门收不到人。
对这样的结果不太满意具体以下：

1. 在匹配时对我的之间的优先级没有进行约束，是先到先进。
2. 在针对时间匹配上的处理须要优化，例如，针对部门时间14：00~16：00，我的空闲时间14：00~17：00并不会匹配。
3. 在数据结构上，对数据的匹配速度上还不是很满意。

问题出在处理的规则太简单，目前想到的解决方法与优化为：

1. 能够将第一个填写的志愿部门做为第一志愿，优先级最高，以此类推，可是因为水平与时间有限，会在之后完善。
2. 能够将数字进行大小比较，目前在程序中还未实现，会在之后完善。
3. 程序还须要进一步优化。
4. 还须要学会用github回退到之前版本，这样能够减小大量冗余注释。

结对感觉

主要的分工是：张旗负责生成函数，周琪文负责匹配。

在结对编程的体验中，感受到和以前我的编程最大的不一样就是对于编程要求的冲突，这个要求是各个方面的，好比说编程的进度，对项目的不一样理解，匹配的规则的处理等，在我的编程中，全部的事情虽然是一我的作，虽然繁琐，可是自由，可是在结对项目中，虽然两我的比一我的的编程能完成更大的工做量，可是也可能由于冲突而致使进度的滞后，（终于知道了为何老师说不要和本身熟悉的人合做了）。

结对的好处显而易见，就是能作到并行的开发，加快了项目的进度，可是这样作也带来一些问题，就是在最开始两我的没有对项目的细节有同一的认识的话，到了项目整合阶段，会付出巨大的时间和精力去和对方进行协调，反而不如一我的编程来得快。所以在项目开始阶段就要作好沟通，针对本次合做，作好生成程序和匹配程序的衔接。

沟通！沟通！沟通！若是两我的没有一个同一的认识，只会事倍功半! 在结对编程的过程当中，耐性也相当重要。在编程过程当中，遇到bug是常有的事，若是这时变得烦躁而使得两我的之间出现了隔阂，不只是影响了沟通，进而下降了项目的质量，并且这样的合做最终必定会以不愉快结束。