C语言，密切接触者追踪
假如每个人身上都携带着正常运行的手机，而且电信运营商能采集和存储每台手机每隔一定时间的准确位置信息(位置信息存储为“9位整数的时间戳 手机用户编号 经度纬度”，比如:
134356782 100 25658827 25657689)，那么在发生新冠肺炎疫情的时候，从技术层面就能做到对密接者的准确追踪。假设某个小镇有1万人，所有人的位置信息被电信运营商按小时分类集中存在某个文件里。为了方便大家计算，我们假设经度为8位数的整数、纬度也为8位数的整数，假设时间戳相差在2之内、且经度相差为3之内而且纬度也相差为3之内就视为密接者。
A、假如老张的用户编号为5，他被确诊新冠肺炎，防控办需根据电信运营商的记录文件追踪老张的密接者，以及密接者的密接者、密接者的密接者的密接者.……最后把所有密接者的位置信息“时间戳、用户手机编号、经度、纬度”输出来。
B、思考:如果是千万人口级别的大都市怎么办?
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下。
A问题代码如下：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
// 定义每个位置信息的结构体
struct Position {
int timestamp;
int user_id;
int longitude;
int latitude;
};
// 判断两个位置信息是否是密接者
int is_close_contact(struct Position p1, struct Position p2) {
if (abs(p1.timestamp - p2.timestamp) <= 2 &&
abs(p1.longitude - p2.longitude) <= 3 &&
abs(p1.latitude - p2.latitude) <= 3) {
return 1;
}
return 0;
}
int main() {
int user_id = 5; // 老张的用户编号
int num_positions = 10000; // 总共的位置信息数量
struct Position* positions = (struct Position*)malloc(sizeof(struct Position) * num_positions);
// 从文件中读取位置信息
FILE* fp = fopen("position.txt", "r");
if (fp == NULL) {
printf("Cannot open file!\n");
return 0;
}
for (int i = 0; i < num_positions; i++) {
fscanf(fp, "%d %d %d %d", &positions[i].timestamp, &positions[i].user_id, &positions[i].longitude, &positions[i].latitude);
}
fclose(fp);
// 查找密接者
int close_contacts[10000];
int num_close_contacts = 0;
for (int i = 0; i < num_positions; i++) {
if (positions[i].user_id == user_id) {
for (int j = 0; j < num_positions; j++) {
if (i != j && is_close_contact(positions[i], positions[j])) {
int is_new = 1;
for (int k = 0; k < num_close_contacts; k++) {
if (positions[j].user_id == close_contacts[k]) {
is_new = 0;
break;
}
}
if (is_new) {
close_contacts[num_close_contacts++] = positions[j].user_id;
}
}
}
}
}
// 输出密接者的位置信息
for (int i = 0; i < num_positions; i++) {
for (int j = 0; j < num_close_contacts; j++) {
if (positions[i].user_id == close_contacts[j]) {
printf("%d %d %d %d\n", positions[i].timestamp, positions[i].user_id, positions[i].longitude, positions[i].latitude);
}
}
}
free(positions);
return 0;
}
B问题的思考如下：
针对千万人口级别的大都市，为了保证算法的效率和精度，可以采用以下措施：
1、分区域存储位置信息，每个区域的范围不超过1000平方公里，每个区域内部使用二叉搜索树或哈希表等数据结构存储位置信息，方便快速查找密接者。
2、优化密接者查找算法，使用图论中的最短路径算法或社交网络分析算法等，避免遍历所有位置信息的情况出现
如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢
基于最新版ChatGPT4的回答，望采纳！！！有其他问题也可以询问我哦💕（最新版更智能，功能更加强大）：
以下是C语言的示例代码，可以实现对密接者的追踪：
c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
typedef struct {
int timestamp;
int user_id;
int longitude;
int latitude;
} Location;
void find_close_contacts(const char* filename, int patient_id) {
FILE* fp = fopen(filename, "r");
if (fp == NULL) {
printf("Failed to open file: %s\n", filename);
return;
}
// Read location data from file.
int num_records = 0;
Location* locations = (Location*)malloc(10000 * sizeof(Location));
while (!feof(fp)) {
Location loc;
fscanf(fp, "%d %d %d %d\n", &loc.timestamp, &loc.user_id, &loc.longitude, &loc.latitude);
locations[num_records++] = loc;
}
fclose(fp);
// Find close contacts.
printf("Close contacts of patient %d:\n", patient_id);
for (int i = 0; i < num_records; i++) {
Location loc = locations[i];
if (loc.user_id == patient_id) {
for (int j = 0; j < num_records; j++) {
Location other_loc = locations[j];
if (other_loc.user_id != patient_id &&
abs(loc.timestamp - other_loc.timestamp) <= 2 &&
abs(loc.longitude - other_loc.longitude) <= 3 &&
abs(loc.latitude - other_loc.latitude) <= 3) {
printf("%d %d %d %d\n",
other_loc.timestamp, other_loc.user_id, other_loc.longitude, other_loc.latitude);
}
}
}
}
free(locations);
}
int main() {
find_close_contacts("location_data.txt", 5);
return 0;
}
对于千万人口级别的大都市，需要考虑处理的数据量更大。可以采用分布式计算或者云计算等技术来加速处理过程，以及使用更高效的算法和数据结构来提高搜索效率。此外，对于隐私保护问题也需要进行相应的措施，如匿名化、权限控制等。
如果数据比较大，可以考虑hash表
该回答引用ChatGPT这个问题可以通过C语言的编程来解决。我们可以先读取存储位置信息的文件，然后对于每个时间戳，找到与老张用户编号为5的位置信息相差在2之内、且经度相差为3之内而且纬度也相差为3之内的所有位置信息，这些位置信息就是老张的密接者。然后对于每个密接者，再进行同样的操作，找到他们的密接者，直到找到所有的密接者为止。
以下是一个可能的实现：
c
#include
#include
#include
#define MAX_USERS 10000
#define MAX_LOCATIONS 1000000
typedef struct {
int timestamp;
int user_id;
int longitude;
int latitude;
} Location;
int main() {
// 读取位置信息文件
FILE *fp = fopen("locations.txt", "r");
if (fp == NULL) {
printf("无法打开位置信息文件\
");
return 1;
}
Location locations[MAX_LOCATIONS];
int num_locations = 0;
while (fscanf(fp, "%d %d %d %d", &locations[num_locations].timestamp, &locations[num_locations].user_id, &locations[num_locations].longitude, &locations[num_locations].latitude) == 4) {
num_locations++;
}
fclose(fp);
// 找到老张的位置信息
int zhang_index = -1;
for (int i = 0; i < num_locations; i++) {
if (locations[i].user_id == 5) {
zhang_index = i;
break;
}
}
if (zhang_index == -1) {
printf("无法找到老张的位置信息\
");
return 1;
}
// 找到老张的密接者
int close_users[MAX_USERS];
int num_close_users = 0;
for (int i = 0; i < num_locations; i++) {
if (i == zhang_index) {
continue;
}
if (abs(locations[i].timestamp - locations[zhang_index].timestamp) <= 2 &&
abs(locations[i].longitude - locations[zhang_index].longitude) <= 3 &&
abs(locations[i].latitude - locations[zhang_index].latitude) <= 3) {
close_users[num_close_users] = locations[i].user_id;
num_close_users++;
}
}
// 找到所有密接者
int all_close_users[MAX_USERS];
int num_all_close_users = 0;
while (num_close_users > 0) {
int new_close_users[MAX_USERS];
int num_new_close_users = 0;
for (int i = 0; i < num_close_users; i++) {
int user_id = close_users[i];
for (int j = 0; j < num_locations; j++) {
if (locations[j].user_id == user_id) {
for (int k = 0; k < num_all_close_users; k++) {
if (all_close_users[k] == user_id) {
goto already_in_list;
}
}
all_close_users[num_all_close_users] = user_id;
num_all_close_users++;
if (num_all_close_users >= MAX_USERS) {
printf("密接者数量超过了最大值\
");
return 1;
}
for (int l = 0; l < num_locations; l++) {
if (l == j) {
continue;
}
if (abs(locations[l].timestamp - locations[j].timestamp) <= 2 &&
abs(locations[l].longitude - locations[j].longitude) <= 3 &&
abs(locations[l].latitude - locations[j].latitude) <= 3) {
new_close_users[num_new_close_users] = locations[l].user_id;
num_new_close_users++;
}
}
already_in_list:
break;
}
}
}
memcpy(close_users, new_close_users, num_new_close_users * sizeof(int));
num_close_users = num_new_close_users;
}
// 输出所有密接者的位置信息
printf("所有密接者的位置信息：\
");
for (int i = 0; i < num_all_close_users; i++) {
printf("%d %d %d %d\
", locations[zhang_index].timestamp, all_close_users[i], locations[zhang_index].longitude, locations[zhang_index].latitude);
}
return 0;
}
对于千万人口级别的大都市，这个方法可能会遇到性能问题。一种可能的解决方法是使用分布式计算，将位置信息文件分成多个部分，分别在多台计算机上进行处理，最后将结果合并。另一种可能的解决方法是使用更高效的算法，比如基于空间索引的算法，可以将位置信息按照经纬度坐标建立索引，然后快速找到与某个位置相邻的所有位置。
我引用ChatGPT作答：
A、针对小镇的情况，可以通过以下步骤追踪老张的密接者：
从电信运营商的记录文件中筛选出老张在发病前后两个小时内出现的位置信息，即时间戳在[老张发病时间-2,老张发病时间+2]之间，并且用户编号为5的位置信息。
根据筛选出的位置信息，依次遍历其他所有用户的位置信息，找出与老张在时空范围上满足“相差在2之内、经度相差为3之内、纬度相差为3之内”的用户位置信息，即为老张的密接者。
对于每个找到的密接者，重复步骤2，直到找到所有密接者。
输出所有密接者的位置信息，包括时间戳、用户手机编号、经度、纬度。
以下是使用C语言实现A问题的示例代码：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
// 定义位置信息结构体
struct Location {
int timestamp;
int user_id;
int longitude;
int latitude;
};
// 定义位置信息比较函数，判断两个位置信息是否为密接者
int is_close_contact(struct Location loc1, struct Location loc2) {
return (abs(loc1.timestamp - loc2.timestamp) <= 2) &&
(abs(loc1.longitude - loc2.longitude) <= 3) &&
(abs(loc1.latitude - loc2.latitude) <= 3);
}
int main() {
int user_id = 5; // 老张的用户编号
int sick_time = 134356782; // 老张发病时间
struct Location sick_location; // 老张发病时的位置信息
// 读取位置信息文件，将老张发病时的位置信息读入sick_location中
FILE *fp = fopen("location.txt", "r");
char buf[100];
while (fgets(buf, sizeof(buf), fp) != NULL) {
struct Location loc;
sscanf(buf, "%d %d %d %d", &loc.timestamp, &loc.user_id, &loc.longitude, &loc.latitude);
if (loc.user_id == user_id && abs(loc.timestamp - sick_time) <= 2) {
sick_location = loc;
break;
}
}
fclose(fp);
// 遍历位置信息文件，找到所有密接者并输出其位置信息
fp = fopen("location.txt", "r");
while (fgets(buf, sizeof(buf), fp) != NULL) {
struct Location loc;
sscanf(buf, "%d %d %d %d", &loc.timestamp, &loc.user_id, &loc.longitude, &loc.latitude);
if (is_close_contact(sick_location, loc)) {
printf("%d %d %d %d\n", loc.timestamp, loc.user_id, loc.longitude, loc.latitude);
}
}
fclose(fp);
return 0;
}
B、对于千万人口级别的大都市，密接者追踪的难度和复杂度会大大增加。为了更高效地追踪密接者，可以考虑以下优化措施：
利用分布式计算和并行算法加速密接者追踪过程。
利用机器学习和数据挖掘技术，建立预测模型，预测可能的密接者，并优先进行追踪。
利用社交网络分析技术，分析密接者之间的联系和关系，找出可能的高风险密接者，优先进行追踪。
制定合理的隐私保护政策，确保个人位置信息的安全和隐私。
对于问题B，代码实现的复杂度和难度会比问题A大大增加，需要利用更加高级的数据结构和算法进行优化，也需要考虑隐私保护和安全性等因素。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
A.
可以使用C语言编写程序来实现密接者追踪的功能。
程序的思路如下：
读取电信运营商的记录文件，将记录存储到一个数组或一个链表中。
遍历数组或链表，找到所有与老张位置临近的记录，将这些记录存储到一个新的数组或链表中。
对于新数组或链表中的每个记录，重复步骤2，直到没有新的记录可以被找到为止。
输出所有找到的密接者的位置信息。
代码实现如下：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_RECORDS 100000
#define MAX_CLOSE_CONTACTS 10000
// 记录结构体
typedef struct {
long timestamp; // 时间戳
int user_id; // 用户编号
int longitude; // 经度
int latitude; // 纬度
} Record;
// 密接者结构体
typedef struct {
int user_id; // 用户编号
int longitude; // 经度
int latitude; // 纬度
} CloseContact;
// 读取文件，返回记录数
int read_file(char *filename, Record *records) {
FILE *fp = fopen(filename, "r");
if (fp == NULL) {
perror("Could not open file");
return -1;
}
int count = 0;
while (fscanf(fp, "%ld %d %d %d", &(records[count].timestamp),
&(records[count].user_id), &(records[count].longitude),
&(records[count].latitude)) != EOF) {
count++;
}
fclose(fp);
return count;
}
// 判断两个位置是否临近
int is_close_contact(Record r1, Record r2) {
if (abs(r1.timestamp - r2.timestamp) > 2) { // 时间戳相差大于2
return 0;
}
if (abs(r1.longitude - r2.longitude) > 3 ||
abs(r1.latitude - r2.latitude) > 3) { // 经纬度相差大于3
return 0;
}
return 1;
}
// 找到所有与目标位置临近的记录
int find_close_contacts(Record *records, int records_count, int target_user_id,
CloseContact *close_contacts) {
int close_count = 0;
// 遍历所有记录，找到与目标位置临近的记录
for (int i = 0; i < records_count; i++) {
if (records[i].user_id == target_user_id) { // 目标位置
CloseContact cc = {target_user_id, records[i].longitude,
records[i].latitude};
close_contacts[close_count++] = cc;
} else if (is_close_contact(records[i], records[target_user_id])) { // 密接者
CloseContact cc = {records[i].user_id, records[i].longitude,
records[i].latitude};
close_contacts[close_count++] = cc;
}
}
return close_count; // 返回找到的密接者数目
}
int main(int argc, char *argv[]) {
if (argc != 2) {
fprintf(stderr, "Usage: %s records_file\n", argv[0]);
return -1;
}
Record records[MAX_RECORDS];
int records_count = read_file(argv[1], records);
if (records_count < 0) {
return -1;
}
// 找到老张位置临近的密接者
CloseContact close_contacts[MAX_CLOSE_CONTACTS];
int close_count = find_close_contacts(records, records_count, 5,
close_contacts);
// 逐步扩展密接者范围，直到找不到新的密接者
for (int i = 0; i < close_count; i++) {
CloseContact *cc = &close_contacts[i];
int new_count = find_close_contacts(records, records_count, cc->user_id,
close_contacts + close_count);
close_count += new_count;
}
// 输出所有找到的密接者
for (int i = 0; i < close_count; i++) {
printf("%ld %d %d %d\n", records[close_contacts[i].user_id].timestamp,
close_contacts[i].user_id, close_contacts[i].longitude,
close_contacts[i].latitude);
}
return 0;
}
B.
如果是千万人口级别的大都市，追踪密接者会面临更大的挑战。可能需要采用分布式计算、并行算法和大数据处理等技术来提高计算效率。
具体做法可以是搭建分布式计算集群，将大文件分割成小块，分发到不同的计算节点上进行处理，再将结果合并。并行算法可以是对分块数据进行并发处理，利用多线程或GPU等技术来提高处理速度。大数据处理可以是利用分布式存储技术，将数据分散存储在多个节点上，再利用MapReduce等技术来处理数据。
这里我们提供一个Python代码示例，可以使用Spark来进行并行处理：
from pyspark.sql import SparkSession
# 判断两个位置是否临近
def is_close_contact(r1, r2):
if abs(r1[0] - r2[0]) > 3 or abs(r1[1] - r2[1]) > 3:
return False
if abs(r1[2] - r2[2]) > 2:
return False
return True
# 逐步扩展密接者范围，直到找不到新的密接者
def find_close_contacts(records, user_id, close_contacts):
new_close_count = 0
for cc in close_contacts:
new_close = [r for r in records if is_close_contact(r, cc)]
new_close = [r for r in new_close if r[3] not in [c[3] for c in close_contacts]]
close_contacts += new_close
new_close_count += len(new_close)
if new_close_count > 0:
return find_close_contacts(records, user_id, close_contacts)
else:
return close_contacts
# 读取记录文件，返回记录列表
def read_records(filename):
spark = SparkSession.builder.appName("CloseContacts").getOrCreate()
df = spark.read.format("csv").option("header", False).load(filename)
df = df.selectExpr("_c0 as timestamp", "_c1 as user_id", "_c2 as longitude", "_c3 as latitude")
return [r for r in df.collect()]
# 找到老张位置临近的密接者
def main(argv):
records = read_records(argv[1])
close_contacts = [r for r in records if r[1] == 5
or is_close_contact(records[5], r)]
close_contacts = [tuple(r) for r in close_contacts]
# 逐步扩展密接者范围
close_contacts = find_close_contacts(records, 5, close_contacts)
# 输出所有密接者
for cc in close_contacts:
print(cc[0], cc[1], cc[2], cc[3])
if __name__ == "__main__":
import sys
main(sys.argv)
此代码使用了Spark分布式计算框架来并行处理记录数据。首先读取记录文件，然后找到老张位置附近的密接者。接下来使用递归函数 find_close_contacts() 逐步扩展密接者范围，直到找不到新的密接者为止。最后输出所有密接者的位置信息。
这个程序也可以在大数据平台上运行（例如AWS EMR或Apache Hadoop），可以极大地提高处理效率和存储能力。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！
- 这篇博客: 编写程序，实现用户输入15个数据后进行排序，要求排序后按由大到小存放在一个数组中。重新输入一个数，编写查找算法找到该数是数组中的第几个元素的值，如果该数不在数组中，则输出“无此数”。中的 C语言实现：编写程序，实现用户输入15个数据后进行排序，要求排序后按由大到小存放在一个数组中。重新输入一个数，编写查找算法找到该数是数组中的第几个元素的值，如果该数不在数组中，则输出“无此数”。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
编程基础第六版 课后题
代码如下
#include <stdio.h> #include <math.h> int main() { int i,j,t; int a[15]; int x,l,h,mid,n; n=15; l=0; h=n-1; printf("请输入15个不同数字，按一次输入一个，依次输入15次的方法输入数字:\n"); for(i=0;i<15;i++) scanf("%d",&a[i]); for(j=0;j<14;j++) { for(i=0;i<14-j;i++) //这里我第一次写也忽略了j要不断的去替换i，所以对于i来说它的循环条件应该是14-j，有好多人可能和我一样写成i<15啦 if( a[i]<a[i+1]) { t=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=t; } } printf("按从大到小的排序结果:"); for( i=0;i<15;i++) printf("%d\t",a[i]); printf("\n"); for (l=0, h=14, printf("请输入一个数:"), scanf("%d", &x); l<=h;)//while也可以但是我很奇怪用while会提前退出循环哈哈哈 { mid=(l+h)%2; if (x>a[mid])h=mid-1; else if (x<a[mid])l=mid+1; else { printf("%d是第%d位数",x,mid+1); break; } } if(x!=a[mid]) printf("查无此数！"); return 0; }
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_RECORDS 100000
#define MAX_CLOSE_CONTACTS 10000
// 记录结构体
typedef struct {
long timestamp; // 时间戳
int user_id; // 用户编号
int longitude; // 经度
int latitude; // 纬度
} Record;
// 密接者结构体
typedef struct {
int user_id; // 用户编号
int longitude; // 经度
int latitude; // 纬度
} CloseContact;
// 读取文件，返回记录数
int read_file(char *filename, Record *records) {
FILE *fp = fopen(filename, "r");
if (fp == NULL) {
perror("Could not open file");
return -1;
}
int count = 0;
while (fscanf(fp, "%ld %d %d %d", &(records[count].timestamp),
&(records[count].user_id), &(records[count].longitude),
&(records[count].latitude)) != EOF) {
count++;
}
fclose(fp);
return count;
}
// 判断两个位置是否临近
int is_close_contact(Record r1, Record r2) {
if (abs(r1.timestamp - r2.timestamp) > 2) { // 时间戳相差大于2
return 0;
}
if (abs(r1.longitude - r2.longitude) > 3 ||
abs(r1.latitude - r2.latitude) > 3) { // 经纬度相差大于3
return 0;
}
return 1;
}
// 找到所有与目标位置临近的记录
int find_close_contacts(Record *records, int records_count, int target_user_id,
CloseContact *close_contacts) {
int close_count = 0;
// 遍历所有记录，找到与目标位置临近的记录
for (int i = 0; i < records_count; i++) {
if (records[i].user_id == target_user_id) { // 目标位置
CloseContact cc = {target_user_id, records[i].longitude,
records[i].latitude};
close_contacts[close_count++] = cc;
} else if (is_close_contact(records[i], records[target_user_id])) { // 密接者
CloseContact cc = {records[i].user_id, records[i].longitude,
records[i].latitude};
close_contacts[close_count++] = cc;
}
}
return close_count; // 返回找到的密接者数目
}
int main(int argc, char *argv[]) {
if (argc != 2) {
fprintf(stderr, "Usage: %s records_file\n", argv[0]);
return -1;
}
Record records[MAX_RECORDS];
int records_count = read_file(argv[1], records);
if (records_count < 0) {
return -1;
}
// 找到老张位置临近的密接者
CloseContact close_contacts[MAX_CLOSE_CONTACTS];
int close_count = find_close_contacts(records, records_count, 5,
close_contacts);
// 逐步扩展密接者范围，直到找不到新的密接者
for (int i = 0; i < close_count; i++) {
CloseContact *cc = &close_contacts[i];
int new_count = find_close_contacts(records, records_count, cc->user_id,
close_contacts + close_count);
close_count += new_count;
}
// 输出所有找到的密接者
for (int i = 0; i < close_count; i++) {
printf("%ld %d %d %d\n", records[close_contacts[i].user_id].timestamp,
close_contacts[i].user_id, close_contacts[i].longitude,
close_contacts[i].latitude);
}
return 0;
}
https://blog.csdn.net/m0_62941656/article/details/124768374
可以借鉴下
基于new Bing 的精确模式的回答：
A、根据你的描述，防控办可以通过电信运营商的记录文件，找到老张在每个小时内的位置信息，然后根据你给出的密接者定义（时间戳相差在2之内、且经度相差为3之内而且纬度也相差为3之内），找到与老张有密切接触的人。然后再根据这些密接者的位置信息，继续寻找他们的密接者，以此类推，直到找到所有与老张有直接或间接密切接触的人。最后把所有密接者的位置信息“时间戳、用户手机编号、经度、纬度”输出来。
B、对于千万人口级别的大都市，可以采用类似的方法进行追踪。不过由于人口数量庞大，数据量也会相应增加，因此需要更强大的计算能力和更高效的算法来处理这些数据。此外，还可以考虑采取分区域追踪、分时间段追踪等措施，以提高追踪效率。