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#pragma once
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#include <opencv2/core/mat.hpp>
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#include "AsstTypes.h"
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namespace asst::infrast
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{
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struct Facility
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{
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std::string id;
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std::vector<std::string> products;
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int max_num_of_opers = 0;
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};
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enum class SmileyType
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{
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Invalid = -1,
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Rest, // 休息完成，绿色笑脸
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Work, // 工作中，黄色笑脸
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Distract // 注意力涣散，红色哭脸
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};
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struct Smiley
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{
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SmileyType type = SmileyType::Invalid;
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Rect rect;
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};
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enum class Doing // 正在做什么
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{
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Invalid = -1,
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Nothing, // 什么都不在做，也不在休息也不在工作
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Resting, // 休息中
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Working // 工作中
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};
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struct Skill
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{
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std::string id;
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std::string templ_name;
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std::vector<std::string> names; // 很多基建技能是一样的，就是名字不同。所以一个技能id可能对应多个名字
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std::string desc;
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std::unordered_map<std::string, double> efficient; // 技能效率，key：产品名（赤金、经验书等）, value: 效率数值
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std::unordered_map<std::string, std::string> efficient_regex; // 技能效率正则，key：产品名（赤金、经验书等）, value: 效率正则。如不为空，会先对正则进行计算，再加上efficient里面的值
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int max_num = INT_MAX; // 最多选几个该技能
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bool operator==(const Skill& skill) const noexcept
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{
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return id == skill.id;
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}
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};
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}
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namespace std
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{
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template <>
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struct hash<asst::infrast::Skill>
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{
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size_t operator()(const asst::infrast::Skill& skill) const noexcept
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{
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return ::std::hash<std::string>()(skill.id);
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}
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};
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}
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namespace asst::infrast
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{
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struct Oper
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{
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std::string face_hash; // 有些干员的技能是完全一样的，做个hash区分一下不同干员
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Smiley smiley;
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double mood_ratio = 0; // 心情进度条的百分比
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Doing doing = Doing::Invalid;
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bool selected = false; // 干员是否已被选择（蓝色的选择框）
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std::unordered_set<Skill> skills;
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Rect rect;
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// 因为OCR识别名字比较费时间，所以仅在name_filter不为空（有识别名字需求）的时候才识别，否则仅保存图片但不识别
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cv::Mat name_img;
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};
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struct SkillsComb
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{
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SkillsComb() = default;
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SkillsComb(std::unordered_set<Skill> skill_vec)
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{
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skills = std::move(skill_vec);
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for (const auto& s : skills) {
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for (const auto& [key, value] : s.efficient) {
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efficient[key] += value;
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}
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for (const auto& [key, reg] : s.efficient_regex) {
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efficient_regex[key] += "+(" + reg + ")";
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}
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}
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}
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bool operator==(const SkillsComb& rhs) const
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{
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return skills == rhs.skills;
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}
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std::string desc;
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std::unordered_set<Skill> skills;
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std::unordered_map<std::string, double> efficient;
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std::unordered_map<std::string, std::string> efficient_regex;
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std::vector<std::string> name_filter;
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||
// 因为OCR识别名字比较费时间，所以仅在name_filter不为空（有识别名字需求）的时候才识别，否则仅保存图片但不识别
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cv::Mat name_img;
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};
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// 基建技能组
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struct SkillsGroup
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{
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std::string desc; // 文字介绍，实际不起作用
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std::unordered_map<std::string, int> conditions; // 技能组合可用条件，例如：key 发电站数量，value 3
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std::vector<SkillsComb> necessary; // 必选技能。这里面的缺少任一，则该技能组合不可用
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std::vector<SkillsComb> optional; // 可选技能。
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bool allow_external = false; // 当干员数没满3个的时候，是否允许补充外部干员
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};
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enum class WorkMode
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{
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Invalid = -1,
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Gentle, // 温和换班模式：会对干员人数不满的设施进行换班，计算单设施内最优解，尽量不破坏原有的干员组合；即若设施内干员是满的，则不对该设施进行换班
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Aggressive, // 激进换班模式：会对每一个设施进行换班，计算单设施内最优解，但不会将其他设施中的干员替换过来；即按工作状态排序，仅选择前面的干员
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Extreme // 偏激换班模式：会对每一个设施进行换班，计算全局的单设施内最优解，为追求更高效率，会将其他设施内的干员也替换过来；即按技能排序，计算所有拥有该设施技能的干员效率，无论他在不在其他地方工作
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};
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}
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