连续第一百零一天

文件中有一组整数,要求排序后输出到另一个文件中
#include<iostream>
#include<fstream>
usingnamespace std;

void Order(vector<int>& data)//bubble sort
{
int count = data.size() ;
int tag =false ; // 设置是否需要继续冒泡的标志位
for ( int i =0 ; i < count ; i++)
{
for ( int j =0 ; j < count - i -1 ; j++)
{
if ( data[j] > data[j+1])
{
tag =true ;
int temp = data[j] ;
data[j] = data[j+1] ;
data[j+1] = temp ;
}
}
if ( !tag )
break ;
}
}

void main( void )
{
vector<int>data;
ifstream in("c:\\data.txt");
if ( !in)
{
cout<<"file error!";
exit(1);
}
int temp;
while (!in.eof())
{
in>>temp;
data.push_back(temp);
}
in.close(); //关闭输入文件流
Order(data);
ofstream out("c:\\result.txt");
if ( !out)
{
cout<<"file error!";
exit(1);
}
for ( i =0 ; i < data.size() ; i++)
out<<data[i]<<"";
out.close(); //关闭输出文件流
}

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
<think>我们重新设计连续签到积分规则,重点在于规则可配置且满足重置条件。 需求: 1. 连续签到规则:第11分,第22分,第35分,第48分...(注意:规则在数据库中配置) 2. 连续签到中断(比如某没签到),则下次签到从第1重新开始 3. 当连续签到数达到规则中指定的最大数后,下一次签到重置为第一(即从头开始) 设计思路: 1. 规则存储:使用数据库表存储签到规则(day:连续数, points:奖励积分)。例如: day | points ------------ 1 | 1 2 | 2 3 | 5 4 | 8 ... ... n | ? (最大数) 2. 用户状态:记录每个用户的连续签到数(consecutive_days)和最后一次签到日期(last_sign_date) 3. 签到逻辑: - 检查是否已签到(比较最后一次签到日期和当前日期) - 如果是连续签到(昨签到),则连续数+1;否则重置为1 - 查询规则:如果当前连续数在规则中存在,则奖励对应积分;否则,如果超过规则中最大数,则重置连续数为1(并奖励第一的积分) - 更新用户状态(连续数和总积分等) 注意:规则配置中可能不是连续的(比如配置了第1、2、3、5,那么第4怎么办?根据需求,我们要求规则配置必须包含所有连续数?或者按最大规则数处理?) 根据题目要求,我们假设规则配置是递增的,但不一定是连续的(比如配置了1,2,3,5,10)。那么处理逻辑如下: - 查找规则中小于等于当前连续数的最大数对应的积分。 - 如果当前连续数大于规则中最大数,则重置为第一(并奖励第一的积分) 但是,需求中要求“满指定的数后重回第一”,这个“指定的数”应该是规则中配置的最大数。因此,当连续数达到规则中最大数时,下一次签到将重置。 然而,这里有一个歧义:比如规则最大数是5,那么第5签到后,连续数为5,然后第6签到,这时连续数应该是6?但是规则中最大是5,所以根据需求,第6签到应该重置? 需求原文:满指定的数后重回第一。所以应该是:当连续签到数达到规则中配置的最大数(假设为N)后,下一次签到(即第N+1)时,重置为第一(即连续数变为1)。 但是,我们需要注意:第N签到时,我们使用的是第N的规则(假设规则配置了第N),那么第N签到后,连续数为N。然后下一次签到(连续数将变成N+1)时,我们判断到N+1超过了规则中的最大数,于是重置为1,并奖励第一的积分。 因此,具体步骤: 1. 用户签到,获取当前连续数(假设为current) 2. 将current+1(因为今签到后,连续数应该是current+1)?但是注意:我们是在签到前检查连续数,然后计算奖励,然后再更新连续数?不对,应该先更新连续数,再计算奖励。 实际上,我们是在签到当计算奖励,所以连续数应该是签到前的连续数(即昨为止的连续数),然后签到后连续数+1(如果连续的话)或者重置为1(不连续)。所以: 签到当连续数的计算是截止到昨的,而奖励是根据今签到后的连续数(即昨连续数+1)来计算的。 因此,步骤修正: 1. 用户签到,检查最后一次签到日期: - 如果昨签到了,那么新的连续数 = 原连续数 + 1 - 否则(包括断签或首次),新的连续数 = 1 2. 用新的连续数(即今签到后的连续数)去匹配规则: - 查找规则中小于等于新连续数的最大数,得到积分奖励 - 如果新连续数超过了规则中最大数,则重置连续数为1(并且这一次的奖励应该是规则中第1的奖励?还是规则中最大数的奖励?) 这里需求是:满指定的数后重回第一。注意,指定数就是规则的最大数,所以当新的连续数大于规则最大数时,我们做两件事: a. 本次签到按规则最大数的奖励(或者?需求没有明确说明,但根据“重回第一”的语义,本次签到应该是触发重置,所以应该按最大数的规则奖励,然后重置连续数为1?) b. 重置连续数为1(用于下一次签到) 但是,需求描述是“满指定的数后重回第一”,意思是达到最大数后,下一次签到从第一开始。所以: 第N(最大数)签到:奖励第N的积分,连续数变为N。 第N+1签到:此时连续数应该是N+1,但规则中最大数是N,所以我们需要重置连续数为1(并且奖励第1的积分)。 所以,第N+1签到时,我们实际上重置了。那么第N+1签到的奖励是1分。 因此,在签到逻辑中,当我们计算奖励时,如果用新的连续数(假设为D)去匹配规则,如果D大于规则中最大数(maxDay),那么: 本次签到奖励 = 规则中第1的积分(因为重置后连续数为1,但是注意:此时我们还没有重置,而是先计算奖励,然后重置连续数?) 但是,这里有一个问题:第N+1签到,我们期望的是重置,所以连续数应该重置为1,那么奖励就是1分。所以我们可以这样做: 如果新的连续数D > maxDay(规则中最大数): 奖励 = 规则中第1的积分 更新连续数为1 (相当于重新开始) 否则: 奖励 = 规则中D对应的积分(如果规则中没有D,则取小于D的最大规则,但题目要求配置了第几就会配置对应的积分,所以我们可以要求配置连续,或者使用前面的TreeMap的floorKey方法,但这里我们假设规则是连续的,或者使用小于等于D的最大值) 但是,需求中规则是在数据库配置,可能不是连续的,所以我们还是需要按小于等于D的最大值来查找。 因此,完整签到逻辑: 1. 获取用户当前状态:最后一次签到日期lastDate,连续数currentDays(昨为止的连续数) 2. 今日期today 3. 判断是否重复签到:如果lastDate等于today,则报错 4. 计算新的连续数newDays: if (lastDate == null) // 从未签到 newDays = 1; else if (lastDate.equals(today.minusDays(1))) // 连续签到 newDays = currentDays + 1; else // 断签 newDays = 1; 5. 查询规则表,获取小于等于newDays的最大数(maxDayInRule)对应的积分,同时获取规则中的最大数(全局最大,即规则表中day的最大值maxRuleDay) 6. 判断:如果newDays > maxRuleDay 则本次奖励积分 = 规则表中第1的积分(注意:这里也可以配置为规则中最大数的积分,但需求是重回第一,所以按第一奖励) 同时,重置连续数为1 (即下一次签到从1开始) 否则 本次奖励积分 = 规则表中maxDayInRule对应的积分 更新连续数为newDays (注意:这里newDays可能超过规则最大数吗?不会,因为上面判断了) 7. 更新用户状态:连续数为(重置后为1,或者newDays),最后一次签到日期为today 注意:第6步中,重置操作是在本次签到中完成的,所以更新连续数时,如果是重置情况,则连续数设置为1;否则设置为newDays。 但是,这里有一个问题:当newDays>maxRuleDay时,我们奖励第一的积分,然后连续数重置为1。那么相当于这一次签到被记为了第一?但是用户实际上连续签到了maxRuleDay+1,只是因为规则没有后续,所以重置。 另一种理解:达到最大数后,下一次签到重置,那么第maxRuleDay+1签到应该算作重新开始的第一,所以奖励1分。 因此,上述逻辑符合。 但是,我们也可以这样:在规则中配置一个重置规则,比如当达到最大数后,下一次签到给一个特别奖励,然后重置。但需求是重回第一,所以按第一奖励。 实现: 由于规则在数据库中,我们需要在签到时查询数据库(或者缓存规则表)。为了性能,可以在系统启动时加载规则到内存(TreeMap)。 代码结构: - 规则配置类(从数据库加载规则) - 用户签到状态类(记录在数据库,这里简化用内存) - 签到服务类(核心逻辑) 示例代码: 假设我们有一个RuleConfig类,负责管理规则(使用TreeMap存储) 注意:规则中最大数的获取:treeMap.lastKey() 得到最大数。 代码实现: </think>### 连续签到积分规则设计方案 #### 完整解决方案(支持规则配置和自动重置) ```java import java.time.LocalDate; import java.util.*; public class AdvancedSignInSystem { // 积分规则配置(实际应从数据库加载) private static final TreeMap<Integer, Integer> REWARD_RULES = new TreeMap<>(); static { // 初始化规则(实际应从数据库读取) REWARD_RULES.put(1, 1); REWARD_RULES.put(2, 2); REWARD_RULES.put(3, 5); REWARD_RULES.put(4, 8); // 配置重置规则:达到5时重置 REWARD_RULES.put(5, 15); // 第5奖励15分后重置 } // 用户状态存储(生产环境使用数据库) private static final Map<String, UserSignStatus> userStatus = new HashMap<>(); static class UserSignStatus { LocalDate lastSignDate; // 最后签到日期 int consecutiveDays; // 连续签到数 int totalPoints; // 总积分 } /** * 处理签到逻辑 * @param userId 用户ID * @return 本次获得的积分 */ public static int signIn(String userId) { LocalDate today = LocalDate.now(); UserSignStatus status = userStatus.computeIfAbsent(userId, k -> new UserSignStatus()); // 检查是否今日已签到 if (today.equals(status.lastSignDate)) { throw new IllegalStateException("今日已签到"); } // 1. 计算新连续数 int newConsecutiveDays = calculateConsecutiveDays(status, today); // 2. 计算本次积分奖励 int points = calculatePoints(newConsecutiveDays); // 3. 检查是否需要重置(达到最大数) boolean shouldReset = checkResetCondition(newConsecutiveDays); // 4. 更新用户状态 updateUserStatus(status, today, newConsecutiveDays, shouldReset); return points; } // 计算连续签到数 private static int calculateConsecutiveDays(UserSignStatus status, LocalDate today) { if (status.lastSignDate == null) { return 1; // 首次签到 } // 检查是否连续签到(间隔1) if (status.lastSignDate.plusDays(1).equals(today)) { return status.consecutiveDays + 1; } return 1; // 中断后重新开始 } // 计算本次积分奖励 private static int calculatePoints(int consecutiveDays) { // 获取小于等于当前数的最大规则 Integer ruleDay = REWARD_RULES.floorKey(consecutiveDays); // 没有匹配规则时返回0 if (ruleDay == null) return 0; // 返回配置的积分值 return REWARD_RULES.get(ruleDay); } // 检查是否达到重置条件 private static boolean checkResetCondition(int consecutiveDays) { // 获取配置的最大数 Integer maxDay = REWARD_RULES.lastKey(); // 达到最大数时需要重置 return consecutiveDays >= maxDay; } // 更新用户状态 private static void updateUserStatus(UserSignStatus status, LocalDate today, int newDays, boolean shouldReset) { status.lastSignDate = today; status.totalPoints += calculatePoints(newDays); // 达到最大数则重置,否则更新连续数 status.consecutiveDays = shouldReset ? 1 : newDays; } // 数据库访问示例(伪代码) private static void loadRulesFromDB() { /* * 实际数据库操作示例(使用JDBC): * * String sql = "SELECT day, points FROM sign_rules ORDER BY day"; * try (Connection conn = dataSource.getConnection(); * Statement stmt = conn.createStatement(); * ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) { * * while (rs.next()) { * int day = rs.getInt("day"); * int points = rs.getInt("points"); * REWARD_RULES.put(day, points); * } * } */ } // 测试用例 public static void main(String[] args) { String userId = "user1001"; // 模拟连续签到 System.out.println("第1: " + signIn(userId) + "分"); // 1 System.out.println("第2: " + signIn(userId) + "分"); // 2 System.out.println("第3: " + signIn(userId) + "分"); // 5 System.out.println("第4: " + signIn(userId) + "分"); // 8 System.out.println("第5: " + signIn(userId) + "分"); // 15 → 重置 // 重置后重新开始 System.out.println("重置后第1: " + signIn(userId) + "分"); // 1 } } ``` ### 设计原理解释 #### 1. 规则配置管理 - **数据库存储**:通过数据库表存储签到规则(建议表结构:) ```sql CREATE TABLE sign_rules ( day INT PRIMARY KEY, -- 连续数 points INT NOT NULL, -- 奖励积分 reset_flag BOOLEAN -- 是否重置标志(可选) ); ``` - **内存缓存**:使用`TreeMap`缓存规则,实现高效查询 - **规则匹配**:`floorKey()`方法匹配最接近的规则数 #### 2. 签到状态处理流程 ```mermaid sequenceDiagram participant User participant System participant DB User->>System: 发起签到请求 System->>DB: 查询用户状态 DB->>System: 返回最后签到日期 alt 昨日已签到 System->>System: 连续数+1 else 首次签到或中断 System->>System: 重置为第1 end System->>DB: 查询积分规则 DB->>System: 返回匹配规则 alt 达到最大数 System->>System: 计算奖励积分 System->>System: 重置连续数 else 未达最大数 System->>System: 计算常规积分 end System->>DB: 更新用户状态 System->>User: 返回本次积分 ``` #### 3. 重置机制实现 - **重置条件**:当连续数 ≥ 规则中配置的最大数时重置 - **重置逻辑**: 1. 给予最大数的奖励积分 2. 将连续数重置为1 3. 更新最后签到日期为当 - **特殊处理**:在规则表中添加`reset_flag`字段可标记特定数为重置点 #### 4. 数据库集成方案 ```java // 数据库加载规则示例 public void loadSignRules() { REWARD_RULES.clear(); // 实际JDBC操作(使用连接池) try (Connection conn = dataSource.getConnection(); PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("SELECT day, points FROM sign_rules"); ResultSet rs = stmt.executeQuery()) { while (rs.next()) { int day = rs.getInt("day"); int points = rs.getInt("points"); REWARD_RULES.put(day, points); } } catch (SQLException e) { throw new RuntimeException("加载签到规则失败", e); } } ``` ### 生产环境注意事项 1. **并发控制**: ```java // 使用分布式锁防止重复签到 String lockKey = "sign_lock:" + userId; try { if (!redisLock.tryLock(lockKey, 3, TimeUnit.SECONDS)) { throw new RuntimeException("签到操作繁忙"); } // 执行签到逻辑 } finally { redisLock.unlock(lockKey); } ``` 2. **规则热更新**: - 使用定时任务定期刷新规则缓存 - 配置变更时发送事件通知系统更新 3. **防作弊机制**: - 记录签到IP和设备指纹 - 校验客户端时间与服务器时间差 - 实施风控系统检测异常模式 4. **性能优化**: - 使用Redis存储用户签到状态 - 布隆过滤器过滤重复请求 - 异步写入数据库
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