结对第二次作业

结对成员

[周琪文 031502642](http://www.cnblogs.com/qiwenzhou/) [张旗 031502243](http://www.cnblogs.com/neveslalala/)

Github链接

[点击这里进入github](https://github.com/qiwenzhou/match)

最“好”数据&原理以及所考虑的因素（张旗）

最“好”数据

[github的BIN目录中哦](https://github.com/qiwenzhou/match/blob/master/BIN/input_data.txt)

"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，先构建一个存放所有标签的数组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，生成时的规律是一定概率（上课时间为20%，非上课时间为80%）向下生成，连续生成的概率减少10%到40%。 一天二十四个小时分成12个时间片，七天生成84个片生成空闲时间片。 6. 学号按照一定规则排列，以我们学院为主（031502xxx），不重复。

数据建模及匹配程序的思路及实现方式（周琪文所做）

>提供输入包括： 20个部门 部门编号（唯一确定值），字符； 各部门需要学生数的要求的上限，单个，数值，在[10,15]内； 各部门的特点标签，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（唯一确定值），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（学生的兴趣标签一定是所有部门特点标签其中的一个） 每个学生有不多于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，非空缺的部分一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（一个学生可以确认多个他所申请的部门，一个部门可以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，每一个同学用同一个下标表示，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，得到set1，再把set1，和空闲时间对应的部门集合进行交运算，得到最后的集合。 找到符合个人兴趣和时间的集合后，再检查是否已加入，重复，无法加入（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，形成二维数字

		//同样的方法读入时间段，标签，和人数限制，同样用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)  //如果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);  //如果时间段已存在，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++)  //获得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，因为工程不大，所以这里先注释掉，并且注明注释原因。若项目庞大，则考虑使用git，来保存旧版本，便于回滚。 -  4. 不用中文拼音做变量名。字段名全部使用中文拼音缩写，令人费解，而且非常别扭。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，对自己生成的数据，没有学生匹配到的个数在10个左右，一般没有部门收不到人。 对这样的结果不太满意具体如下： 1. 在匹配时对个人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需要优化，例如，针对部门时间14：00~16：00，个人空闲时间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. 可以将第一个填写的志愿部门作为第一志愿，优先级最高，以此类推，但是由于水平与时间有限，会在以后完善。 2. 可以将数字进行大小比较，目前在程序中还未实现，会在以后完善。 3. 程序还需要进一步优化。 4. 还需要学会用github回退到以前版本，这样可以减少大量冗余注释。

结对感受

###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，感觉到和之前个人编程最大的不同就是对于编程要求的冲突，这个要求是各个方面的，比如说编程的进度，对项目的不同理解，匹配的规则的处理等，在个人编程中，所有的事情虽然是一个人做，虽然繁琐，但是自由，但是在结对项目中，虽然两个人比一个人的编程能完成更大的工作量，但是也可能因为冲突而导致进度的滞后，（终于知道了为什么老师说不要和自己熟悉的人合作了）。 结对的好处显而易见，就是能做到并行的开发，加快了项目的进度，但是这样做也带来一些问题，就是在最开始两个人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，反而不如一个人编程来得快。因此在项目开始阶段就要做好沟通，针对本次合作，做好生成程序和匹配程序的衔接。
沟通！沟通！沟通！如果两个人没有一个同一的认识，只会事倍功半! 在结对编程的过程中，耐性也至关重要。在编程过程中，遇到bug是常有的事，如果这时变得烦躁而使得两个人之间出现了隔阂，不仅是影响了沟通，进而降低了项目的质量，而且这样的合作最终一定会以不愉快结束。