用java写一个代码：首先有一个24小时的分时电价，小车都要一个停车时长、到达时间、剩余电量，比如你现在运行了一个车，3点到停车时间4小时，也就是3、4、5、6都有一个充电意愿(充电意愿根据停车时长、剩余电量和分时电价计算得到)会被计算出来，这个计算出来的结果写道一个1*24的矩阵里，也就是1-2和7-24都是0，3-6写具体的计算得到的充电意愿，然后for循环所有小车，得到300个这样的矩阵，把这三百个矩阵加起来，就得到300小车在24小时分别的充电意愿

好的，以下是一个可能的代码实现：

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

public class ChargingIntent {
    private static final int MAX_TIME = 300; // 循环次数
    private static final int MAX_PARKING_TIME = 240; // 小车最大停车时长（分钟）
    private static final int MAX_ARRIVAL_TIME = 180; // 小车最晚到达时间（分钟）
    private static final int MAX_BATTERY_REMAINING = 100; // 小车最大剩余电量
    private static final int MATRIX_SIZE = 24; // 矩阵大小
    private static final double[] ELECTRICITY_PRICE = {0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5}; // 分时电价

    public static void main(String[] args) {
        int[][] matrix = new int[MATRIX_SIZE][MATRIX_SIZE]; // 存放充电意愿的矩阵

        for (int i = 1; i <= MAX_TIME; i++) {
            int parkingTime = new Random().nextInt(MAX_PARKING_TIME) + 1; // 生成小车停车时长
            int arrivalTime = new Random().nextInt(MAX_ARRIVAL_TIME - parkingTime + 1) + 1; // 生成小车到达时间
            int batteryRemaining = new Random().nextInt(MAX_BATTERY_REMAINING + 1); // 生成小车剩余电量

            if (arrivalTime <= i && i <= arrivalTime + parkingTime) { // 判断小车在该时间段是否停车
                int startHour = (arrivalTime / 60) % 24;
                int endHour = ((arrivalTime + parkingTime - 1) / 60) % 24;
                int chargingIntent = calculateChargingIntent(parkingTime, batteryRemaining, ELECTRICITY_PRICE);
                for (int j = startHour; j <= endHour; j++) {
                    matrix[j][i % 24] += chargingIntent; // 累加充电意愿
                }
            }
        }

        System.out.println(Arrays.deepToString(matrix)); // 输出矩阵
    }

    // 计算充电意愿的方法
    private static int calculateChargingIntent(int parkingTime, int batteryRemaining, double[] electricityPrice) {
        int chargingIntent = 0;
        for (int i = 0; i < MATRIX_SIZE; i++) {
            double price = electricityPrice[i]; // 获取当前时间段的电价
            int chargingPower = Math.min(10, batteryRemaining); // 计算充电功率（最大为10）
            int chargingTime = parkingTime / 60; // 计算充电时间（小时）
            int chargingEnergy = chargingPower * chargingTime; // 计算充电能量（度）
            chargingIntent += chargingEnergy * price; // 计算充电意愿
            batteryRemaining -= chargingEnergy; // 更新剩余电量
            if (batteryRemaining <= 0) { // 如果电量不足，则停止充电
                break;
            }
        }
        return chargingIntent;
    }
}

以上代码中，在 `main` 方法中，我们使用循环生成了 300 辆小车的随机参数，并判断每辆小车在该时间段是否停车。如果有小车停车，就根据停车时长、剩余电量、分时电价计算出充电意愿，并将结果累加到对应的矩阵元素中。

在代码中，我们使用了一个二维数组来存放充电意愿的矩阵，大小为 24x24，即 24 小时 x 24 小时。每辆小车的充电意愿会被分配到对应的时间段中，例如停车时间为 3~6 点的小车会在矩阵的第 3~6 行上累加充电意愿。最后，我们将所有小车的矩阵相加，就可以得到 300 辆小车在 24 小时内的充电意愿分布。

在代码中，我们实现了一个 `calculateChargingIntent` 方法来计算充电意愿，根据题目要求，我们将充电意愿定义为充电所需的电能与电价的乘积之和。具体计算方法为：在每个时间段内，计算小车的充电功率和充电时间，然后根据电价计算充电能量，最后将充电能量和电价的乘积累加到充电意愿中。在计算充电功率时，我们将其最大值限制在 10 以内，避免对电网造成过大的负荷。同时，在充电过程中，我们不断更新剩余电量，如果电量不足，则停止充电。

需要注意的是，以上代码中的分时电价 `ELECTRICITY_PRICE` 仅作为示例，实际情况中需要根据具体的电价方案来进行修改。