## 結對成員：
### 031501102 葉文滔
### 031502409 杜巨集慶
## 部分資料展示：
### 學生資料
資料生成過程主要由rand函式來完成，例如星期幾、時間段、興趣標籤等。隨後開始將這些零散的資訊拼湊起來，組合成乙個個學生實體和部門實體。舉個例子，組合學生資訊實體時，先隨機決定空閒時間段數，再根據數目隨機選擇時間段，接下來是按序生成學生的學號，再隨機生成學生的部門志願，最後隨機生成學生的興趣標籤等等。部門資訊實體的組合同理，不再贅述。
## 匹配模式
!(因為我們考慮到興趣愛好和部門工作聯絡比較緊密，而且比較容易實現和維護。另外，我們覺得學生與部門的匹配重要的應該是學生的工作興趣是否與部門相適應，這決定的學生在部門的工作熱情與工作效率，所以我們經過討論決定採用以興趣標籤為主的匹配模式。具體的實現方法是——遍歷20個部門，每個部門遍歷300個學生，若學生的志願中包含該部門，那麼檢索學生的興趣標籤，當興趣標籤中有一項與部門相符，學生對該部門的flag值+1，遍歷完成後，按flag值進行排序（其中還涉及到下標的跟蹤），選取flag值最大的n（n為各部門納新人數）名學生納新，這樣就完成了部門和學生的匹配。最後找出未招滿的部門和未被錄取的學生。
## 團隊**規範
（1）隨機生成的各種資訊、匹配演算法用到的資訊都用以下陣列實現：
!(（2）程式每個部分的區域劃分（注釋方式）如下：
6.結果評估
程式的匹配結果大部分達到了預期要求：
（1）部門和學生匹配成功的結果如下：
!(（2）落選的學生如下：
（3）未招滿的部門如下：（大部分情況下每個部門都能招滿）
程式的匹配結果總體來說是比較符合要求的，但是因為主要考慮興趣標籤，弱化了空閒時間段，因此程式的功能缺乏完備性。正在進一步的完善中。
## 個人總結
這次作業因為前期json生成資料不會做，一直卡在那邊解決不了，導致假期荒廢了幾天。好在葉同學及時回來解決了這個問題，我隊友不愧是大神，我不懂的問題在他那邊基本都能得到解決。特別是他的生成資料演算法給了我很大啟發，演算法的思想很值得我學習。儘管我們做的時間相比於其他結對小組不長，但我們通過這幾天的不斷摸索，交換**意見，分工比較明確，所以過程也很順利。我主要負責匹配演算法這一塊，我們覺得以興趣標籤來進行學生和部門之間的匹配比較合理，因為興趣決定學生在部門的工作熱情與工作效率，而時間比較靈活，可以調整。所以我利用學生興趣和部門興趣的「匹配度」為核心設計這個匹配演算法，而且「匹配度」不會超過部門的限定納新人數，這樣演算法比較容易實現和維護。但是目前對json的具體實現還沒有完全得到解決，導致程式不夠完善，和題目要求有些偏差，所以這幾天會不斷改進。
結對專案第二次作業
031502624 賴志平 部落格鏈結 031502627 王國華 laizhiping department student 資料struct departmentdepartment n 部門結構體 struct studentstudent m 學生結構體 輸出部分存放資料 struct ad...
第二次結對作業
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第二次結對作業
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