第六次作业--结对编程第二次

【结对情况】

  • 530雨勤 – 随机数据生成模块,json相关代码
  • 501安琪 – 匹配算法模块

【各种传送门】

【设计说明】

  • 接口设计(API)

friend void student_from_json(const json& j, Student& student);
friend void department_from_json(const json& j, Department& department);
friend void read(string file_name, DistributeSystem& ds);
friend void matched_student_to_json(const Student& student);
friend void standalone_student_to_json(const Student& student);
friend void matched_department_to_json(const Department& department);
friend void standalone_department_to_json(const Department& department);

  • 内部实现设计(类图)

  • 代码规范

  • 命名规范

    • 类与结构体:第一个大写字母开头,后面跟随的字母全部用小写。
    • 变量:所有字母均小写,使用下划线“_”作为单词的分隔。
    • 指针: '*' 应靠近类型,而不是变量名。
    • 引用: '&' 应靠近类型,而不是变量名。
  • 排版规范

    • 方法和函数的布局 :对于有较多参数的函数的写法,如果参数较多,一行写不下,我们应该分成几行来写,并且每个参数都另起一行对齐。
    • 缩进:缩进的时候,每一层缩进4个空格;不要使用TAB,用空格。
    • 行规则:保证一行只写一条语句,一行只定义一个变量。
    • 花括号{}规则:括号的左半边与关键字同行,右边换行,并且与关键字对齐。
    • 所有的 if, while 和 do 语句,要么用单行格式,要么使用花括号格式。
    • 圆括号 () 规则:圆括号与关键字之间应放一个空格; 圆括号与函数名之间不要有空格。
    • Continue 和break: Continue 和break 实际上起到与goto一样的作用,因此,尽量少用为上。并且,Continue与break最好不要连用。
    • 运算符号的规则 : 一元操作符如(!、~ 等等)应贴近操作对象; 二元操作符如(+、*、%、== 等等)应在前后留空格;++ 和 -- 尽量使用前置运算。
    • 变量声明语句块: 变量应该是随用随声明,不要集中在函数前,例如for语句的循环变量,应只在for语句中定义。
  • 注释

    • Include 语句注释:如果有必要,#include语句也应有注释,它可以告诉我们,为什么要包含这个头文件。
    • 语句块注释:尽量用代码代替注释,如果决定用注释,避免喃喃自语或含糊不明的注释。
  • 编码要求

    • 不要忽略编译器的警告:编译器的警告,通常能够指示出编码存在的笔误或逻辑错误。因此,不能轻视编译器的任何警告,准确来说是,不允许代码在编译时产生任何警告信息。
    • 初始化所有的变量:无论如何,都要初始化所有的变量。我们无法保证编译器会给个什么样的初值。
    • 保持函数短小精悍:一般情况下,一个函数最好在一个屏幕内,不要超过三个屏幕。
  • 测试数据生成

  • 匹配算法设计(思想/流程)

    • 分配原则及思想:

      • 一看志愿。学生待分配队列先按照志愿顺序进行排序,分配时,第一志愿优于二、三、四、五志愿,以此类推;
      • 二看最低绩点要求。部门提出最低绩点要求,以此作为进入部门的敲门砖,当且仅当学生满足此条件,才考虑条件3 ——行程时间
      • 三看行程时间。学生满足最低绩点要求后,通过匹配其与志愿部门的活动时间,查看是否有冲突。当行程时间无冲突时,有两种情况,一种是该部门未满,则学生就可以入选该志愿部门;另一种是该部门已满,则考虑条件4 ——标签类似数;
      • 四看标签类似数。当部门已满,通过学生与部门间的标签类似数进行重筛选,决定去留。
      • 算法流程图:
  • 匹配算法评价

  • 该算法是我们一起商量后决定实现的,较为贴切现实情况并且简洁易于理解的。有考虑过通过各部分占比进行权衡统计再分配,但最终得出的结论是并不符合现实情况,例如现实中部门对于学生成绩的要求,一般是给个最低的标准,防止部分学生因为部门活动影响学生,因此没有必要按照绩点高低进行排序筛选。我们一致认为,在匹配中最重要就是<有志愿——绩点满足要求——时间无冲突>这三个部分,至于其他的都是在这些的基础上进行拓展,因此,我们认为我们的匹配算法还是较为合理的。但是,设想都是特别美好的,当我们开始跑时,我们发现,匹配率简直低啊,居然不到一半,考虑到有一下几个原因:第一,有部分部门的纳新人数为零;第二,有部分学生的志愿只有1个;第三,匹配算法考虑的还不够周到。虽然说匹配率并不能反映一切,但是这么低也不正常,我反思。

【关键代码】

/*根据分配原则进行学生-部门分配*/
void DistributeSystem::distribute() 
{
	queue<Student> student_que; //待分配的学生队列
	for (int i = 0; i < student_number; ++i) 
		student_que.push(stu[i]); // 初始都是未分配状态,都加进队列
	while (!student_que.empty()) 
	{
    	int ss = student_que.front().student_no;
		int sss = get_student_index(ss);
    	Student& s = stu[sss];   //访问学生队列队首元素
    	student_que.pop();
		// 第一步考虑学生s的第student_cur个志愿(部门为d)
		int ww = s.student_cur;
		int www = s.student_wish[ww];
		int wwww = get_department_index(www);
		Department& d = dep[wwww];   //访问部门队列队首元素
		if (s.student_score >= d.department_score_limit)
		{
			//第二步考虑学生与部门时间是否有冲突
			int same_schedule_num = 0;
			for (int i = 0; i < s.schedule_count; ++i)
			{
				for (int j = 0; j < d.schedule_count; ++j)
					if (s.student_schedule[i] == d.department_schedule[j])
						same_schedule_num++;
			}
>
			if (same_schedule_num > 0)
			{
				s.student_cur++;
				if (s.student_cur < s.wish_count)
				{
					// 如果五个志愿还没考虑完毕的话,放入队列中继续参与分配
					student_que.push(s);
				}
			}
			else  
			{
				//若时间无冲突
				//第三步考虑部门是否已收满
				if (d.department_member_limit > d.chosen_num)
				{
					// 如果部门d还有剩余名额,直接中选
					int ss = 0;
					ss = s.student_no;
					int dd = d.chosen_num;
					d.student_no[dd] = ss;
					int ddd = s.chosen_num;
					s.department_no[ddd] = d.department_no;
					s.chosen_num++;
					s.student_cur++;
					d.chosen_num++;
					if (s.student_cur < s.wish_count)
					{
						// 如果五个志愿还没考虑完毕的话,放入队列中继续参与分配
						student_que.push(s);
					}					
				}  //未收満
				//若已收满,第四步考虑标签类似数
				//先找到部门d<已中选学生中>标签类似数最少的学生s'
				//将学生s的标签类似数和s’最少标签数的进行对比
				else     
				{
					//若部门无空余名额
					int least_stu_no = -1; // 部门d<已中选学生中>标签类似数最少的学生s’编号
					int pos = -1;  // 以及s'在部门的<已中选列表中>的下标
					int stu_pos = -1;  //s'在<学生数组>中的下标
					int less_stu_dep_pos = -1; //部门d在s'的<已中选部门数组>中的下标
					int least_tag_same_num = 10;  //最少的标签类似数
					s.now_tag_same_num = get_student_now_tag_same_num(s.student_no, d.department_no);  //学生s与部门d的标签类似数
					for (int i = 0; i < d.chosen_num; ++i)
					{
						// 在部门d中查找标签类似数最少的学生编号
						stu_pos = get_student_index(d.student_no[i]);   //部门已中选学生在<学生>数组的下标
						Student dmp = stu[stu_pos];  //对应的已中选学生
						less_stu_dep_pos = get_stu_department_index(stu_pos, dmp.chosen_num, d.department_no);
    					if (least_tag_same_num > dmp.tag_same_num[less_stu_dep_pos])
    					{
    						least_tag_same_num = dmp.tag_same_num[less_stu_dep_pos];
    						least_stu_no = dmp.student_no;
    						pos = i;
    					}
    				}
					//再判断纳新人数是否为0 以及 学生s的标签类似数和最少标签类似数less_tag_same_num的大小关系
					//若纳新人数为0 或者 学生s的标签类似数<=最少标签类似数less_tag_same_num ,考虑学生s的下一个志愿
					if (d.department_member_limit == 0 || s.now_tag_same_num <= least_tag_same_num)
					{
						s.student_cur++;
						// 如果五个志愿还没考虑完毕的话,放入队列中继续参与分配
						if (s.student_cur < s.wish_count)
							student_que.push(s);
					}
    				else
    				{
    					// 否则学生s就直接替换掉标签类似数最少的那个学生
    					int least_stu_index = get_student_index(least_stu_no);  //被替换掉的学生s.在<学生数组>中的下标
    					Student& least_stu = stu[least_stu_index];
    					int least_stu_department_index = get_stu_department_index(least_stu_index, least_stu.chosen_num, d.department_no); //部门d在被替换掉的学生s.<已中选部门数组>中的下标
		    			least_stu.department_no[least_stu_department_index] = -1;  //被替换掉的学生该部门队列
    					//此时学生s已中选,保存中选信息
    					s.department_no[s.student_cur] = d.department_no;
    					s.tag_same_num[s.student_cur] = s.now_tag_same_num;
    					s.chosen_num++;
    					d.student_no[pos] = s.student_no;
    				} //替换
    			} //若部门无空余名额
    		}//行程无冲突
    	} //绩点满足
    	else 
    	{
    		s.student_cur++;
    		// 如果五个志愿还没考虑完毕的话,放入队列中继续参与分配
    		if (s.student_cur < s.wish_count) 
    			student_que.push(s);
    	}
    }
}

【测试运行】

学生人数 部门人数 学生未分配人数 部门未分配数量 学生匹配率 部门匹配率 耗时(s)
200 20 128 0 36% 100% 4
500 30 322 0 36% 100% 6
1000 50 722 0 28% 100% 10
5000 100 3626 0 27% 100% 21
  • 效能分析报告



【困难与解决】

  • json学习——雨勤

  • 使用了助教在微信群中推荐的json,这个json的方法和网上最广泛流传的jsoncpp不大一样,没有Value、Reader和Writer。找资料的能力真的比较欠缺,其实网上有相应的中文博客解读,只是我一直没找对,于是很吃力地翻译阅读github上的文档。
  • 时间——雨勤

    • 问题:我在假期中主要进行了对json的学习,开假后就去漳州比赛(明明是公费旅游),白天课也很多,留给结对作业的时间十分有限。
    • 解决:本周,无论在外地、在宿舍,夜夜修仙。
    • 效果:伤身。
  • 交流——雨勤

    • 问题:一开始进行了讨论,制定了基本的原则与方案,但在后来代码实现的过程中,由于算法实现的一些原因,对最初的设计做出了修改,但两人之间并没有进行良好的沟通反馈,以至于后来在咨询队友一些变量细节问题时,突然发现对大原则变了……
    • 解决:向匹配模块的大佬低头,有什么需要您说的算:)
  • 规范——雨勤

    • 问题:两人各有自己的代码习惯,虽然制定了代码规范,但好像没能严格的执行。
    • 解决:是时候事后诸葛了,改。
  • 计划——安琪

    • 问题:实现初期赶着时间,想赶紧搭个框架出来好和小伙伴对接,蜜汁自信连流程图都没画就直接上手,导致算法设计模糊混乱,浪费了相当一部分时间。
    • 解决:冷静分析后觉得还是不能本末倒置,于是老老实实把流程图画了下,觉得思路瞬间清晰了不少。
  • 不符预期——安琪

    • 问题:算法实现过程中发现之前和队友小伙伴讨论的原则存在一些问题,并不是很合理,且实现起来也相当麻烦。
    • 解决:改、删。(勤勤我对不起你)

【对安琪的评价】

  • 关键词:效率 投入 配合
  • 没有队友我大概已经上天了。
  • 这么好的大腿我是怎么抱到的?
  • 队友安琪是一个进取心很强的girl,她会要求自己的工作一定在计划内完成,不会把时间浪费在其他繁琐的事情上。做决定的时候很果断,当我还在纠结题目表述不清,我们该这样还是该这样的时候,安琪已经“我们就这样做”了。

【对雨勤的评价】

  • 关键词: 认真 负责 包容
  • 什么,居然还要写队友缺点?
  • 那大概就是太可爱了,导致我不能专心敲代码了_
  • 因为一些不可抗拒因素,在实现阶段不能和雨勤进行很好的沟通交流,有部分细节擅作主张改完之后才跟她说,虽然她选择了原谅(给大佬递帽子),但还是很对不起她,害她要熬夜返工orz。面对json这种我看了两遍还是不大懂是什么鬼的东西,雨勤也不在怕的,很好的完成了,要好好亲亲她了O(∩_∩)O。

【PSP】

PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟)
Planning 计划 200 120
· Estimate · 估计这个任务需要多少时间 240 120
Development 开发 2010 1960
· Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 600 360
· Design Spec · 生成设计文档 0 0
· Design Review · 设计复审 (和同事审核设计文档) 0 120
· Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 60 30
· Design · 具体设计 240 120
· Coding · 具体编码 900 1010
· Code Review · 代码复审 60 100
· Test · 测试(自我测试,修改代码,提交修改) 60 120
Reporting 报告 100 110
· Test Report · 测试报告 0 0
· Size Measurement · 计算工作量 10 10
· Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 180 100
合计 2840 2190

【学习进度条】

第N周 本周学习消耗时(小时) 累计学习消耗时(小时) 重要成长
2 4 4 阅读《构建之法》,了解结对编程,学习NABCD竞争性需求分析的框架
4 5.25 9.25 JSON相关知识学习与实战演练;c++基础知识复习
5 6 15.25 计算机视觉基础知识、OpenCV巩固;目标检测算法
posted @ 2017-10-15 20:49  雨勤未晴丶  Views(330)  Comments(1Edit  收藏  举报