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数据结构课程设计——在COVID-19疫情期间的低风险旅行模拟系统开发

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简介:
本项目旨在开发一个基于数据结构的低风险旅行规划模拟系统,助力用户在新冠疫情背景下制定安全出行计划。通过优化路径选择和资源分配算法,提供个性化旅行建议,确保用户体验的同时降低感染风险。 城市之间通过多种交通工具(包括汽车、火车和飞机)相互连接。有些城市的交通线路并不直接相连,需要经过中转城市才能到达目的地。在当前的COVID-19疫情环境下,各个城市的感染风险程度不同,被划分为低风险、中风险和高风险三种等级。系统根据这些信息为旅客设计一条符合旅行策略的安全路线,并输出结果;同时该系统能够查询到乘客当前所处的位置及状态(停留的城市或正在乘坐的交通工具)。关于具体的旅行策略,请参见后续内容。 如果您需要使用Qt打开工程文件,可以找到并用它来打开.pro文件。如果想要自己编译生成程序的话,在“程序文件”中的musicsrc 文件夹里存放着音频资源。

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客服
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  • ——COVID-19
    优质
    本项目旨在开发一个基于数据结构的低风险旅行规划模拟系统,助力用户在新冠疫情背景下制定安全出行计划。通过优化路径选择和资源分配算法,提供个性化旅行建议,确保用户体验的同时降低感染风险。 城市之间通过多种交通工具(包括汽车、火车和飞机)相互连接。有些城市的交通线路并不直接相连,需要经过中转城市才能到达目的地。在当前的COVID-19疫情环境下,各个城市的感染风险程度不同,被划分为低风险、中风险和高风险三种等级。系统根据这些信息为旅客设计一条符合旅行策略的安全路线,并输出结果;同时该系统能够查询到乘客当前所处的位置及状态(停留的城市或正在乘坐的交通工具)。关于具体的旅行策略,请参见后续内容。 如果您需要使用Qt打开工程文件,可以找到并用它来打开.pro文件。如果想要自己编译生成程序的话,在“程序文件”中的musicsrc 文件夹里存放着音频资源。
  • 2020年北邮:基于C语言和EGE图形界面COVID-19(附源码及文档)
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    本项目是2020年北京邮电大学数据结构课程的设计作品,使用C语言结合EGE图形库开发了一个模拟新冠疫情期间低风险地区旅行规划系统。项目包含完整源代码和详细设计文档。 这是大二学生2020年数据结构课程设计作业的一部分,使用C语言编写,并带有图形界面。运行环境为VS2017+EGE。文档包含数据结构说明报告、用户使用说明书、功能需求和总体设计方案报告以及测试评价与改进意见报告;源代码文件则包括项目工程的所有资源文件、源代码及可执行文件等,可供参考。 课程设计题目是《COVID-19疫情环境下低风险旅行模拟系统的设计》。该系统中城市之间通过不同的交通方式(如汽车、火车和飞机)相互连接,并且有些城市的直接交通工具并不直达,需要经过中间的转乘站才能到达目的地。当旅客在某一时刻向系统提交出行请求时,考虑到当前COVID-19疫情的影响下各地区风险等级的不同情况(低风险、中等风险及高风险),该系统能够根据这些信息规划出一条符合安全策略的最佳旅行路线,并将此线路展示给用户;同时还能查询到乘客目前所处的位置及其状态。
  • 基于QT和MySQL实现.zip
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    本项目为一款基于QT框架与MySQL数据库技术开发的疫情低风险旅行模拟软件。旨在通过精确的数据分析与用户行为追踪,保障疫情期间安全出行的同时,优化资源配置,提供高效便捷的服务体验。 资源包含文件:设计报告word+PPT+用户使用说明文档等+项目源码及数据库文件+演示视频 软件开发环境: - Qt - MySQL 总体结构和模块划分包括Widget与map,MySQL,way三个模块的单向交互。 Map模块: 定义地图子窗口,并实现绘制旅客路径的功能。 MySQL模块: 实现数据库连接功能,根据SQL语句查找数据并返回QSqlQuery类型的结果。 Way模块: 定义一个类用于存放路径时刻表信息,包含起止城市、起止时间、交通工具以及耗时等属性。 Main部分实现了日志记录功能。
  • 北京邮电大学——查询.zip
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    本项目为北京邮电大学数据结构课程设计作品,旨在开发一套旅行风险查询系统。通过运用数据结构知识,该系统能够高效地收集、处理和分析全球各地的风险信息,帮助用户在出行前做出明智决策。 仅供学弟学妹参考使用,禁止用作商业用途,请勿抄袭或从事其他学术不端行为。
  • 全球COVID-19分析可视化
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    本项目通过收集和分析全球新冠疫情数据,采用先进的可视化技术呈现疫情发展趋势与影响,助力公众及决策者理解并应对疫情挑战。 1. 理解数据可视化的绘图方法。 2. 掌握Tableau的可视化步骤、原理和效果。 3. 掌握Tableau仪表板的使用。
  • 全球COVID-19分析可视化
    优质
    本数据集提供全球新冠疫情详细分析与可视化资源,涵盖病例、死亡率及疫苗接种等关键指标的变化趋势,助力科研与公众了解疫情动态。 全球COVID-19疫情可视化分析数据集
  • 新冠预测代码及集 (COVID-19 prediction.zip)
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    本资源包包含用于预测新冠疫情发展趋势的相关代码和历史数据集,适用于数据分析与模型构建。 COVID-19新冠疫情预测代码(含数据集)包含在文件COVID-19 prediction.zip中。
  • COVID-19全球分析源码与集.zip
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    本资源包包含用于分析COVID-19全球疫情的数据集和源代码,适用于研究、建模及教学用途,帮助用户深入理解病毒传播趋势。 COVID-19世界疫情分析源代码及数据集主要包括疫情数据的获取、预处理以及数据分析可视化。使用的工具包括matplotlib和PyEcharts来绘制柱形图、折线图、地图、玫瑰图和动态条形图,并利用SIR模型对美国疫情数据进行模拟预测。
  • WHO-COVID-19:WHOCOVID-19
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    这段简介可以这样写:“WHO-COVID-19数据”提供世界卫生组织关于全球新型冠状病毒肺炎疫情的关键统计数据和报告,包括感染、死亡及疫苗接种情况等信息。 标题中的“WHO-COVID-19数据:WHO COVID-19数据”指的是世界卫生组织(WHO)发布的关于COVID-19大流行的数据集。这个数据集包含了全球范围内COVID-19疫情的相关统计信息,可能包括病例数、死亡数、康复情况和疫苗接种等关键指标,用于研究、监测和报告疫情的发展。 描述虽然简洁,但暗示了这是一个与COVID-19疫情相关的数据资源,由WHO提供,并且可能是以结构化数据格式(如CSV或JSON)存储的。这些数据通常会定期更新,以便反映最新的疫情状况。 标签“Python”表明这个数据集可能涉及使用Python编程语言进行处理、分析和展示这些COVID-19数据。Python是数据科学领域广泛使用的语言之一,因为它拥有丰富的库和工具,如Pandas用于数据处理,Matplotlib和Seaborn用于数据可视化。 在压缩包文件“WHO-COVID-19-Data-master”中,“master”通常指代主分支或主版本,这可能是一个Git仓库的名称。这意味着这个数据集可能有一个源代码管理历史,并包含不同时间点的更新记录。用户可以从中获取到数据的最新版本和历史版本,以便进行时间序列分析或比较不同时期的疫情趋势。 在这个数据集中,用户可能会找到以下知识点: 1. 数据结构:了解如何读取并解析各种数据文件格式,如CSV、JSON或XML。 2. 数据清洗:学习处理缺失值、异常值以及重复数据以确保分析结果准确无误。 3. 时间序列分析:通过Pandas的date_range函数来处理日期,并研究每日、每周和每月疫情的变化情况。 4. 数据探索:使用描述性统计方法,如均值、中位数及标准差等,理解数据的基本特征。 5. 数据可视化:利用Matplotlib或Seaborn创建图表以展示病例随时间变化的趋势(折线图)、各国之间病例数量的对比分析(条形图)以及疫情分布情况(热力图)。 6. 地理空间分析:如果数据包含地理位置信息,可以使用geopandas和folium库进行地图绘制与地理数据分析。 7. 统计建模:应用回归模型预测未来趋势或死亡率,并采用ARIMA、LSTM等时间序列模型对疫情发展做出准确的预判。 8. 数据交互:构建Web应用程序(如Flask或Django框架)将分析结果展示为互动式仪表板,使公众能够实时查看最新的疫情数据。 通过学习和实践这些知识点,研究人员及分析师可以更好地理解和应对全球公共卫生危机,并且提高个人在数据分析与处理方面的能力。
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    本项目为《数据结构》课程设计作品,旨在通过构建模拟银行系统来实践和应用数据结构知识。系统涵盖账户管理、交易处理等核心功能,有效提升了学生对抽象数据类型的理解与运用能力。 客户业务分为两类:第一类是向银行申请资金(取款或借款),第二类则是向银行存入资金(存款或还款)。在这家银行有两个服务窗口,并且每个窗口对应一个排队队列。 当顾客到达时,他们会先加入第一个队伍等待办理业务。如果正在处理的客户属于第一种类型并且请求的资金超过了当前银行可提供的额度,则该客户的申请会被拒绝,并重新排到第二个队列中继续等候,直到满足条件为止;否则,在完成相关手续后会立即离开银行。 对于第二种类型的客户服务完成后,系统将依次检查并处理第二队伍中的等待者。如果有客户能够得到批准的话即刻予以办理,而那些暂时无法实现的申请则会被再次安排回到该序列最后的位置上继续排队等候下一次的机会。在这一过程中需要注意的是:一旦发现银行剩余资金总额少于或等于最近完成第一队列业务之前的数额时(或者已经完整地检查了一遍第二队伍),那么就会停止对后续客户的处理,转而重新开始接待第一个队伍中的客户。 在整个服务流程中仅开放一个窗口,并且假设核查过程不消耗时间。营业结束前的任何时刻只要银行还在运作,则所有等待中的顾客都会保持其当前排队状态直到最后离开为止。