PHP模拟报名

<?php
    //使用OOP完成报名过程
    header("Content-type:text/html;Charset=utf-8");
    //定义相关的类
    class Student{
        public $stu_name;
        public $stu_age;
        public $stu_money;
        public function paymoney(){
            //缴费
            $this->stu_money -= 18000;
            echo '缴费成功!<br/>';
        }
    }//学生

    class Teacher{
        public $tea_name;
        public $tea_money;
        public $stu_infos;
        public function setinfos($stu){
            //登记学生信息
            $this->stu_infos[] = $stu;
            echo '登记成功!<br/>';
        }
        public function getwages(){
            //领取工资
            $this->tea_money += 20000;
            echo'已领工资!<br/>';
        }
    }//老师

    class School{
        public $sch_name;
        public $sch_money;
        public function getmoney(){
            //收取学费
            $this->sch_money += 18000;
            echo '收费成功!<br/>';
        }
        public function paymoney(){
            //发放工资
            $this->sch_money -= 20000;
            echo '工资已发,请注意查收!<br/>';
        }

    }//学校

    class Classroom{
        public $class_name;
        public $stu_names;
        public function getnames($stu){
            //报到注册
            $this->stu_name[] = $stu->stu_name;
            echo '你已成功入班!<br/>';
        }
    }//班级

    //实例化
    $stu=new Student;
    $stu->stu_name='Tom';
    $stu->stu_age=21;
    $stu->stu_money=30000;

    $tea=new Teacher;
    $tea->tea_name='Ann';
    $tea->tea_money=100000;
    $tea->stu_infos=array();

    $sch=new school;
    $sch->sch_name='Hopeschool';
    $sch->sch_money=2000000;

    $class =new Classroom;
    $class->class_name='NO.1';
    $class->stu_names=array();

    //对象执行相应功能
    $tea->setinfos($stu);
    //var_dump($stu_infos);
    $stu->paymoney();
    //var_dump($stu->stu_money);
    $sch->getmoney();
    $class->getnames($stu);
    $sch->paymoney();
    $tea->getwages();

?>

在这里插入图片描述

<think>好的,用户想了解或实现模拟高考志愿填报的算法,我需要根据提供的引用内容来思考如何回答这个问题。首先,我需要确定模拟志愿填报系统的核心功能是什么。根据引用[3],系统需要包括自我分析、测评选专业、分数查询和志愿填报等步骤。这说明算法需要处理多个维度的数据,包括学生成绩、兴趣测评结果、院校录取数据以及专业匹配等。 接下来,引用[1]提到系统使用科学的算法和丰富的数据资源,而引用[2]和[4]分别提到了使用不同的技术框架如Django、Spring Boot和微信小程序来实现系统。但用户更关注的是算法本身,而不是技术实现。因此,我需要重点分析算法部分。 首先,数据收集与处理是关键。院校和专业的历年录取数据需要结构化存储,可能包括分数线、位次、招生人数等。学生的信息包括分数、排名、兴趣和职业倾向。然后,匹配算法可能需要考虑分数匹配、兴趣匹配和权重计算。例如,分数匹配可能使用位次法或线差法,兴趣匹配可能通过职业测试结果与专业要求进行匹配,然后综合这些因素生成推荐列表。 安全保底策略也是重要的一环,确保学生有合理的志愿梯度。引用[3]提到会员需要按照流程进行自我分析等步骤,这可能涉及到多步骤的算法流程,比如先确定分数范围,再筛选符合兴趣的专业,最后进行排序。 另外,引用[4]提到系统测试需要验证功能模块是否符合设计,所以在算法实现后需要进行测试,确保推荐结果合理。这可能涉及到模拟用户输入不同分数和兴趣,检查系统推荐是否符合预期。 需要注意的是,用户可能希望了解具体的算法步骤和实现方式,而不仅仅是理论。因此,我应该将算法分解成几个关键步骤,并举例说明每个步骤的具体操作,比如如何计算线差,如何设置权重等。同时,提供代码示例可能会有帮助,但需要确保使用Python,因为引用[1]和[2]提到Python和PHP等,但用户的问题更偏向算法实现。 最后,生成的相关问题需要围绕用户可能进一步关心的点,比如数据更新、算法优化、个性化推荐等,参考提供的引用内容中的关键词,如性能分析、优化方法、应用场景等结构。</think>### 模拟高考志愿填报算法实现方式 #### 核心算法逻辑 模拟高考志愿填报系统的核心算法需结合**分数匹配、兴趣测评、院校专业数据**等多维度因素,主要实现步骤如下: 1. **数据收集与处理** - **院校与专业数据**:包括历年录取分数线(最低分、平均分、最高分)、招生人数、专业要求(如选科限制)等,需结构化存储为$N \times M$矩阵$D$,其中$N$为院校专业条目数,$M$为属性维度[^1]。 - **学生信息输入**:获取考生分数$S$、全省排名$R$、兴趣标签$T$(通过职业测评生成,如霍兰德代码),例如$T = \{技术型:0.8, 研究型:0.6\}$[^3]。 2. **匹配算法** - **分数匹配**: - **位次法**:若考生排名$R$满足$R \leq R_{\text{院校历年平均位次}}$,则判定为“较稳妥”志愿。 - **线差法**:计算考生分数与批次线的差值$\Delta S = S - L_{\text{批次线}}$,筛选$\Delta S \geq \Delta S_{\text{院校历年线差}}$的选项[^2]。 - **兴趣匹配**: - 使用余弦相似度计算考生兴趣向量$T$与专业推荐标签$P$的匹配度: $$ \text{Similarity}(T, P) = \frac{\sum_{i=1}^k T_i \cdot P_i}{\sqrt{\sum T_i^2} \cdot \sqrt{\sum P_i^2}} $$ - 设定阈值$\alpha$(如$\alpha \geq 0.7$),过滤低匹配项。 3. **综合权重排序** 定义权重系数$w_1$(分数匹配权重)、$w_2$(兴趣权重),计算综合得分: $$ \text{Score} = w_1 \cdot \frac{\Delta S}{\Delta S_{\text{max}}} + w_2 \cdot \text{Similarity}(T, P) $$ 按得分降序排列生成推荐列表。 4. **安全保底策略** - 将推荐结果分为“冲刺”“稳妥”“保底”三档,满足: $$ \text{保底分数线} \leq S - \beta \cdot \sigma $$ 其中$\sigma$为分数标准差,$\beta$为调整系数(通常取1.5-2.0)[^4]。 --- #### 代码示例(Python逻辑) ```python def recommend_major(student_score, student_interest, colleges_data, w1=0.6, w2=0.4): recommendations = [] for college in colleges_data: # 分数匹配计算 score_diff = student_score - college['avg_score'] score_ratio = score_diff / college['score_range'] # 兴趣匹配计算 interest_similarity = cosine_similarity(student_interest, college['major_tags']) # 综合得分 total_score = w1 * score_ratio + w2 * interest_similarity if total_score > 0.5: # 阈值筛选 recommendations.append({ 'college': college['name'], 'major': college['major'], 'risk_level': classify_risk(student_score, college) }) # 按得分排序并分档 recommendations.sort(key=lambda x: x['total_score'], reverse=True) return split_into_tiers(recommendations) # 示例调用 colleges_data = [ {'name': 'A大学', 'avg_score': 600, 'score_range': 50, 'major_tags': [0.7, 0.3]}, # ...其他数据 ] student_interest = [0.8, 0.6] print(recommend_major(620, student_interest, colleges_data)) ``` --- #### 关键优化点 1. **动态权重调整**:根据用户偏好(如“优先院校”或“优先专业”)自动调节$w_1$和$w_2$。 2. **实时数据更新**:每年同步最新招生计划和分数线,避免因政策变化导致的偏差[^1]。 3. **梯度验证**:通过蒙特卡洛模拟验证保底志愿的可靠性,确保滑档概率低于5%。 ---
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