软工实践181 6-第五次作业

结对队友：黄培鑫
他的博客地址：http://www.cnblogs.com/Huangpx/
他的本次作业地址：https://www.cnblogs.com/Huangpx/p/9769822.html
Github项目地址：https://github.com/ljjy/pair-project

分工明细

何裕捷：在个人项目的基础上改进WordCount，编码实现所有功能
黄培鑫：学习使用爬虫工具，辅助测试寻找bug，整理撰写博客

PSP表格

PSP2.1	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划
· Estimate	· 估计这个任务需要多少时间	20	20
Development	开发
· Analysis	· 需求分析 (包括学习新技术)	240	360
· Design Spec	· 生成设计文档	0	0
· Design Review	· 设计复审	30	40
· Coding Standard	· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	10	10
· Design	· 具体设计	60	90
· Coding	· 具体编码	360	600
· Code Review	· 代码复审	60	60
· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	60	120
Reporting	报告
· Test Repor	· 测试报告	0	0
· Size Measurement	· 计算工作量	10	10
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结, 并提出过程改进计划	30	60
	合计	880	1370

解题思路描述与设计实现说明

1.爬虫使用

上网搜索了几款爬虫工具，最终选择了“八爪鱼采集器”。
（这里给出一个八爪鱼采集器入门教程：https://www.bilibili.com/video/av24131288?t=3820）
对于本次作业，首先我们来到主界面，点击自定义采集下方的立即使用。

接着选择手动输入在网址中输入网址，然后点击保存网址，接下来就可以开始选择要采集什么数据了。

经过一会儿等待后八爪鱼采集器内置的浏览器便打开了这个网页，鼠标移动到第一篇论文的标题上，点击。

此时右侧出现了操作提示，依次点击“选中全部”-“循环点击每个链接”。

鼠标移动到标题处点击，选择“采集该元素的文本”；再移动到摘要处，选择“采集该元素的文本”。

选择完要采集的东西之后，点击右上角的“流程”可以进行查看。

由于作业要求，标题前需加上“Title: ”，则选中字符1点击下方的铅笔状的“自定义数据字段”-“格式化数据”-“添加步骤”-“添加前缀“，在前缀处输入“Title: ”，点击下方的计算可以预览效果，然后点击确定。同理给摘要加上“Abstract: ”的前缀。

全部设置好了之后，点击“开始采集”-“启动本地采集”就可以愉快地开始采集数据了。

采集结束后，由于无法直接导出为符合作业格式要求的txt，所以选择导出为excel，再经过一番人工排版之后便形成美妙的result.txt。

2.代码组织与内部实现设计

类图：

3.说明算法的关键与关键实现部分流程图

维护一个n+n-1的队列（n为词组长度），按顺序检索文本，遇到合法单词，压入该单词和单词后的分隔符串，如果队列未满，则什么都不干，如果队列恰好满了，则找到一个词组，此时将队头的合法单词和分隔符串移出队列。遇到非法单词，则直接清空队列。
流程图：

关键代码解释

struct FrequentWord
{
	string word;
	int weight;
	friend bool operator < (FrequentWord a, FrequentWord b)	//重载结构体小于号
	{
		if (a.weight == b.weight)	//权重小的排在队头，权重相同时，字典序大的排在队头
			return a.word<b.word;
		else
			return a.weight > b.weight;
	}
}fqtWord;
priority_queue<FrequentWord> q_Word;	//创建一个优先队列，用来保存词频高的单词



void triePreorderTraversal(trie root, int maxNumber)	//树的先序遍历
{
	if (root == NULL)
		return;
	if (root->weight != 0)
	{
		fqtWord.weight = root->weight;
		fqtWord.word = root->word;

		if (q_Word.size()<maxNumber)	//维护maxNumber大小的优先队列
		{
			q_Word.push(fqtWord);
		}
		else
		{
			q_Word.push(fqtWord);		//push一个新的结构体，队列会将权重小或字典序小的结构体排在队头
			q_Word.pop();				//移出队列
		}
	}
	for (int i = 0; i<ALPHABET_SIZE; i++)
	{
		triePreorderTraversal(root->children[i],maxNumber);
	}
}




void FrequentWordCount(int maxNumber)
{
	triePreorderTraversal(root_Words,maxNumber);

	while (!q_Word.empty())		//保存优先队列内容，将数组倒序输出，即是所求词频
	{
		fqtWord = q_Word.top();
		str_Words[d] = fqtWord.word;
		ans_Words[d] = fqtWord.weight;
		d++;
		q_Word.pop();
	}
	//return root;
}

性能分析与改进

1.改进的思路

原先在判定n个单词是不是词组时，采用的是一次性抓取n个单词，如果这n个都是合法单词，则找到一个词组，否则前进一步，继续抓取n个单词，然后发现这样会造成重复判断同一个单词多次，效率低下，因而改进了算法，维护一个n+n-1的队列（n为词组长度），按顺序检索文本，遇到合法单词，压入该单词和单词后的分隔符串，如果队列未满，则什么都不干，如果队列恰好满了，则找到一个词组，此时将队头的合法单词和分隔符串移出队列。遇到非法单词，则直接清空队列。这样保证每个单词至多只会判断一次，提高了效率。

2.展示性能分析图和程序中消耗最大的函数

如图所示。

单元测试

对于WordCount给出如下10个单元测试，思路是尽可能为难编码者以更容易找到bug，其中Test1-Test7针对字符总数、单词总数、有效行数、部分异常进行测试，Test8、Test9针对单词词频进行测试，Test10针对词组词频进行测试。

测试序号	测试简介
Test1	无合法单词测试
Test2	空文件测试
Test3	特殊符号测试
Test4	合法单词判断测试
Test5	文件不存在测试
Test6	多个有效行测试
Test7	较长的合法单词测试
Test8	大小写相同测试
Test9	单词词频结果测试
Test10	词组词频结果测试

部分代码如图：

遇到的代码模块异常或结对困难及解决方法

爬虫方面：爬虫工具无法直接输出符合要求格式的txt，有点崩溃，一开始考虑使用某算法对txt进行排版，不过感觉有点复杂，后来选择先导出为excel，可以在excel上很方便地加入序号0到978，并在结尾加入无关紧要的后缀（比如“两个空行”），然后复制到word，把“两个空行”都替换为两个回车，如此便解决了空行问题。当然还有一些小的排版问题，不过都是可以用word容易解决的，在此不多赘述。即利用了excel和word的优势对采集的数据进行了处理。
代码方面：当遇到输入异常或文件异常时，继续运行会出错，因此选择输出相应的异常：