Java开发的旅游搜索应用 - travel_finder

需积分: 5 0 下载量 60 浏览量 更新于2024-12-28 收藏 81KB ZIP 举报
资源摘要信息:"travel_finder" ### 标题知识点 **travel_finder** 标题暗示这个项目可能是用于旅行寻找或者规划的应用程序或服务。在开发这样一个服务时,通常需要考虑的关键点包括: 1. **用户界面设计**:旅行应用需要有直观易用的用户界面,方便用户进行搜索、比较和预订操作。 2. **数据集成**:应用需要集成大量的旅行数据,包括航班信息、酒店、旅游景点、餐厅等。 3. **搜索算法**:有效的搜索算法是旅行查找应用的核心,需要能够根据用户的偏好、时间、地点和预算提供快速准确的搜索结果。 4. **个性化推荐**:通过用户的历史行为和偏好分析,提供个性化的旅行推荐。 5. **用户账户管理**:允许用户创建账户、保存搜索历史、预订信息、用户评价等。 6. **支付系统集成**:集成安全的支付系统,方便用户完成交易。 7. **多语言支持**:为了适应不同国家的用户,应用可能需要提供多语言界面。 8. **地图和位置服务**:集成地图服务,帮助用户了解目的地的地理位置和周边环境。 ### 描述知识点 **travel_finder1** 描述内容较为简单,仅提供了一个关键词,但我们可以推测这是一个以Java开发的旅行查找项目。这里的关键知识点包括: 1. **Java技术栈**:Java是实现项目的主要开发语言,因此需要熟悉Java编程语言和相关开发框架。 2. **后端开发**:Java常用于构建服务端应用程序,旅行查找应用可能需要后端服务器来处理业务逻辑和数据存储。 3. **数据库设计**:旅行数据的存储和管理将涉及数据库设计,可能包括关系型数据库如MySQL或非关系型数据库如MongoDB。 4. **API开发**:为了集成各种旅行服务,可能需要开发和使用多个API进行数据交互。 5. **网络通信**:应用需要与外部服务通信,因此需要了解HTTP/HTTPS协议、RESTful API等网络通信技术。 ### 标签知识点 **Java** 标签表明这个项目是基于Java语言开发的,涉及的知识点包括: 1. **Java基础**:掌握Java语言的基本语法、面向对象编程、异常处理等。 2. **Java开发环境**:熟悉Java集成开发环境(IDE),如IntelliJ IDEA或Eclipse。 3. **JVM原理**:了解Java虚拟机(JVM)的工作原理,包括内存管理、垃圾回收机制等。 4. **Java框架**:可能使用Spring Framework、Hibernate、MyBatis等流行的Java开发框架。 5. **并发编程**:如果应用需要处理高并发请求,需要了解Java并发编程的知识,比如线程池、锁机制、原子操作等。 6. **Web开发技术**:如果涉及到Web应用开发,需要了解Servlet、JSP、JSF等技术。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 **travel_finder-master** 文件名称表明这是一个git版本控制库的主分支(master branch),通常包含一个项目的所有源代码文件、文档和配置信息。可以从中推断出的知识点包括: 1. **版本控制**:了解并熟练使用Git版本控制工具来管理代码的版本和协作开发流程。 2. **项目结构**:通常master分支包含项目的稳定版本,其他分支用于开发、测试等,因此可以了解项目的目录结构和模块划分。 3. **构建工具**:项目中可能包含Maven或Gradle等构建脚本文件,用于项目构建、依赖管理和自动化任务。 4. **自动化测试**:可能包含JUnit或其他测试框架的测试代码,用于确保代码质量。 5. **文档**:项目的文档文件,比如README.md,通常提供项目介绍、安装指南、使用说明等重要信息。 6. **配置文件**:可能包含Spring Boot配置文件、数据库配置、环境变量设置等。 通过上述分析,可以看出**travel_finder**项目涉及一系列复杂的IT知识点,从用户界面设计、数据集成、搜索算法、个性化推荐等前端技术,到Java后端开发、数据库设计、API开发、网络通信等后端技术,以及版本控制、自动化测试、构建工具等开发流程相关知识。这些知识点共同构成了开发一个完整的旅行查找应用所需的技术栈。

优化代码“def calTravelCost(route_list, model): timetable_list = [] distance_of_routes = 0 time_of_routes = 0 obj = 0 for route in route_list: timetable = [] vehicle = model.vehicle_dict[route[0]] v_type = route[0] free_speed = vehicle.free_speed fixed_cost = vehicle.fixed_cost variable_cost = vehicle.variable_cost for i, node_id in enumerate(route): if i == 0: next_node_id = route[i + 1] travel_distance, travel_time, departure = _compute_departure_time(model, v_type, next_node_id, free_speed, 0) elif i < len(route) - 1: last_node_id = route[i - 1] current_node = model.demand_dict[node_id] travel_distance, travel_time, arrival, departure = _compute_arrival_and_departure_time(model, last_node_id, current_node, free_speed, timetable[-1][1]) timetable.append((int(arrival), int(departure))) else: last_node_id = route[i - 1] travel_distance, travel_time, departure = _compute_departure_time(model, last_node_id, v_type, free_speed, timetable[-1][1]) timetable.append((int(departure), int(departure))) distance_of_routes += travel_distance time_of_routes += travel_time if model.opt_type == 0: obj += fixed_cost + distance_of_routes * variable_cost else: obj += fixed_cost + time_of_routes * variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list, time_of_routes, distance_of_routes, obj def _compute_departure_time(model, from_node_id, to_node_id, free_speed, arrival_time): travel_distance = model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] travel_time = travel_distance / free_speed departure_time = max(arrival_time, model.demand_dict[to_node_id].start_time - travel_time) return travel_distance, travel_time, departure_time def _compute_arrival_and_departure_time(model, from_node_id, to_node, free_speed, arrival_time): travel_distance = model.distance_matrix[from_node_id, to.id] travel_time = travel_distance / free_speed arrival_time = max(arrival_time + travel_time, to.start_time) departure_time = arrival_time + to.service_time return travel_distance, travel_time, arrival_time, departure_time”

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优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

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