算法分配宿舍

㈠ c#分配寝室（要求按照班级，专业分和男女分每寝只能住4人）求算法

这个涉及到数据库的一些资料，你试试触发器，这个只是个思路，如果新人注册了，判断是男是女，再判断是哪个学院，符合一定条件，就激活触发器，由触发器来完成分配寝室的工作，具体的算法我还没有接触过哦，太抽象，可以看看图论的书。

㈡ 大数据“推荐算法”分宿舍是否适合所有高校推广

2018年8月27日报道，近日，南京大学利用大数据“推荐算法”分宿舍，帮新生寻找志趣相投室友的消息引发关注。据了解，南大去年开始尝试通过网络问卷调查，根据新生生活习惯分宿舍，今年宿舍分配方案有了更优化的2.0版，利用校园迎新网的数据调查，统计新生生活习惯、兴趣爱好等，再通过大数据“推荐算法”，量化评估各项数据之间的相似度，将兴趣相投的新生分到同一个宿舍，更快适应大学生活。

一项针对大学生舍友关系的调查显示，42.28%的学生与舍友曾经发生矛盾；与舍友发生矛盾时，47.81%的学生会选择“积极沟通”。很显然，舍友间的矛盾很难通过教育、引导就能化解，所以这就需要从舍友组合、搭配这一源头来化解矛盾。

根据学生生活习惯、性格爱好安排宿舍，允许学生自己选择宿舍，这些都是从源头上解决矛盾，构建良好的舍友关系的基础。除此之外，我国大学还可以改变传统的四人间、六人间宿舍管理思路，可以建设一人间、两人间、套间等多种不同户型的宿舍，由学生根据自己的家庭情况进行选择。这并不涉及对学生的不平等对待问题，因为从学校和学生的关系看，学校提供寄宿教育，提供宿舍，而学生住宿舍，他们的关系就像租客与房东的关系一样，由于租客需求不同，大学提供的宿舍条件也会相应不同。随着高等教育的发展，我国大学的后勤服务应该走向社会化，因此也应该按社会化的思路，来改善宿舍的管理和服务，只有这样，宿舍管理才能更人性化。

㈢ 南大用推荐算法分宿舍有何意义

又到新生开学季。“00后即将踏入大学校园”，翻开他们人生崭新的一页。而南京大学为了帮助新生们更快找到志趣相投的舍友，更好适应大学生活，在去年给新生按照生活习惯分宿舍的基础之上，今年推出了算法推荐2.0优化版本——通过校园迎新网的数据调查，统计新生的生活习惯、兴趣爱好等，再通过大数据“推荐算法”，量化评估各项数据之间的相似度，进行舍友分配。

南大此番另辟蹊径地用推荐算法分宿舍，可以说彰显了一座学校的人性化。在自主选宿舍机制仍需探索的情况下，用推荐算法分宿舍，是对“互联网+”的灵活运用，也是校园管理思路的拓展。接下来，该举措是否值得广而鉴之，不妨且看且期待。

来源：新京报

㈣ 怎样设计学生宿舍分配系统算法

管理系统一般是基于数据库的管理系统，如果说算法思想倒没有这么复杂。
不过有些模块可能需要一些算法思想的。
例如在实现和显示宿舍地理位置分布的时候，需要使用图的一些思想。
在列表宿舍的组织机构：区、楼、单元、房间号，的时候有些树的相关应用。

㈤ 南京大学如何用“大数据配室友”

近日，南京大学采用大数据算法，为今年入学的新生匹配室友的消息引发关注。据悉，约3300名新生中，近八成学生填写了问卷。根据问卷中涉及到的生活习惯、个人卫生情况、个性化选择及个人兴趣爱好等选项，学校用大数据算法分析学生的相似程度，以此划分寝室、匹配室友。学生工作处负责人解释，这是为了帮助新生更好地适应集体生活，降低室友之间产生矛盾的概率。

大学同学之间相处，是机会更是挑战，社会大环境不可能永远都是志趣、爱好相同的人同居一室。所以，笔者虽不反对用大数据匹配室友，但更希望学校发挥教育之长，鼓励学生真诚相处，积极应对不同生活习惯、个人卫生情况、兴趣爱好等同学的诉求。大学生逐渐增强应对复杂问题的能力，逐渐增强处理不同人际关系的能力，逐渐形成理性、包容、真诚、开放、多元的性格特征，需要有多样化、差异化交友的氛围环境。

来源：燕赵都市报

㈥ 学校为新生分配宿舍，每个房间住3人，则多出23人，每个房间住5人，则空出3个房间，问宿舍有多少间

解设宿舍有x间房
(3x+23):5=x-3
3x+23=5x-15
38=2x
x=19
再见

㈦ 某校住校生分配宿舍，如果每间住5人,则有2人无处住；如果每间住6人,则可以空一个房间，问该校有多少住

设房间数为X，
那么，学生人数就是两种算法，
第一种5X加2，就是住满了还剩2人没得住，
第二种每间6人等一整间空闲，6（X-1），
学生人数不变，所以5X+2=6（X-1）
解方程式，X等于8，学校有8间宿舍，
学生人数42人

㈧ 某校高一新生中有若干名住宿生，分住若干间宿舍，若每间住4人，则还有21人无房住；若每间住7人，

设一共有X间房间，4X+21<55,所以X<8.5，这个是根据第一个条件的。看第二个条件，7X>55,6X<55,所以，X>7.9,X<9.2,所以，应该是8间房，从而8*4+21=53人住宿。希望可以帮助你哈