个人项目-地铁出行线路规划程序

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PSP表格

PSP 2.1	Personal Software Process Stages	Planning Time(H)	Used Time(H)
Planning	计划	0.5	0.25
· Estimate	· 估计这个任务需要多少时间	0.5	0.25
Development	开发	25.5	45.9
· Analysis	· 需求分析 (包括学习新技术)	10	13
· Design Spec	· 生成设计文档	2	3
· Design Review	· 设计复审 (和同事审核设计文档)	0.25	0.1
· Coding Standard	· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	0.25	0.1
· Design	· 具体设计	2	4
· Coding	· 具体编码	8	24
· Code Review	· 代码复审	1	0.2
· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	2	1.5
Reporting	报告	2	3
· Test Report	· 测试报告	1	2
· Size Measurement	· 计算工作量	0.5	0.5
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结, 并提出过程改进计划	0.5	0.5
	合计	28	49.15

设计文档

需求分析

最短（经过站点数最少）路线查询，需要输出每次查询的详细路线与换乘情况。
换乘最少最短路线查询，需要输出每次查询的详细路线与换乘情况。
最快（经过站点数最少）遍历线路查询，需要输出遍历的详细路线。
用户只需要通过命令行进行以上三个操作。

功能设计

最短路线查询
在命令行中以-b参数加两个地铁站点名称执行程序时，例如subway.exe -b station1 station2将计算从第一个站点station1到第二个站点station2的最短（经过的站点数最少）路线，并返回经过的站点的个数和路径，如果有换乘，请列出换乘的线路。输出格式如下：
```
  4
  知春路
  知春里
  海淀黄庄换乘地铁十号线
  中关村
```
换乘最少最短路线查询

在命令行中以-c参数加两个地铁站点名称执行程序时，例如subway.exe -c station1 station2将计算从第一个站点station1到第二个站点station2的换乘最少的最短路线，并返回经过的站点的个数和路径，如果有换乘，请列出换乘的线路。输出格式同上。
最快遍历线路查询
扩展命令行程序，使其以-a参数加一个地铁站点名称执行程序时，例如subway.exe –a station将计算从站点station出发，最快（经过的站点数最少，若一个站点经过多次需重复计算）地遍历地铁的所有车站的路线，要求

a.换乘不出地铁系统，即不能从一个地铁口走到路面，然后从另一个站进去；

b.只用经过一次，就算经过车站。

程序输出总共经过多少站，以及经过的站名。举例来说，假如地铁系统只有知春路和西土城两个站，从知春路站出发，那么这个程序应该输出：
```
  3
  知春路
  西土城
  知春路
```

系统与模块设计

框架设计思路

建立三层系统架构。地图数据层用于读取文本中的地图信息，转化为使用邻接矩阵保存的图（Graph），并存储已查询过的路线信息以提高性能；线路规划层从交互控制层读取请求信息，使用相应算法对三种请求进行路线规划，并进行结果输出；交互控制层作为程序执行中心，进行相应的语法检查，转化字符串为相应请求数据传递给路线规划层。

模块设计

地图数据层（Map）

文本地图存储方式

文本地图存储了地铁线路名称、各个地铁站点的名称以及车站换乘信息。为了方便人工直接查阅和正则表达式的解析，采用了较为简洁的存储方式，模板如下：
```
  @地铁线路名称
  站点1 站点2[其它途经地铁线1][其它途经地铁线2……] …… 站点n
```
以地铁1号线为例：
```
  1号线
  苹果园 古城 八角游乐园 八宝山 玉泉路 五棵松 万寿路 公主坟[10号线] 军事博物馆[9号线] 木樨地 南礼士路 复兴门[2号线] 西单[4号线] 天安门西 天安门东 王府井 东单[5号线] 建国门[2号线] 永安里 国贸[10号线] 大望路[5号线] 四惠[八通线] 四惠东[八通线]
  @2号线
  ……
```
注意地铁站名使用中文字符以外，其它所有字符均采用英文半角字符。站点信息中也应不存在空格符，比如东单[ 5号线]。使用@标志来标记环形线路。且由于机场线较为特殊，简化为三元桥-2号航站楼-3号航站楼的路线设定。
文本与程序数据转换

对文本进行逐行读取，以2行为一个单位进行地铁信息录入，并存储于SubwayLine结构中。SubwayLine相关结构如下
```
  struct Station
  {
      public string Name;
      public bool IsTransferStation;
      public List<string> PlacedSubwayLineName;
  };

  struct SubwayLine
  {
      public string Name;
      public List<string> InLineSubwayStationsNames;
  };
```
首先读取第一行的地铁线路名，然后使用空白符对第二行的站点信息进行切分。应用正则表达式对每个站点的信息进行提取，存入SubwayLine结构中，然后合并所有SubwayLine为一个Hashtable SubwayLines的排序列表。结合所有路线信息，创建另一个排序列表SoretedList Stations实现站点名与邻接矩阵下标的对应关系，不会创建重复的站点名键。

地铁图（Graph）的生成

首先需要实现图的数据结构初步实现如下，

public StationsGraph(SortedList stations, Hashtable subwayLines)
      {
          this.stationVertexNum = stations.Count;
          this.stationVertices = stations;
          this.adjacencyMatrix = new int[stationVertexNum, stationVertexNum];
          this.subwayLines = subwayLines;
          for (int i = 0; i < stationVertexNum; i++)
          {
              for (int j = 0; j < stationVertexNum; j++)
              {
                  adjacencyMatrix[i, j] = -1;
              }
          }
          for (int i = 0; i < stationVertexNum; i++)
          {
              adjacencyMatrix[i, i] = 0;
          }
          SetAdjacencyMatrix();
      }

通过遍历SubwayLines排序列表读取每个站点所处所有线路的相邻站点信息，并且依据Stations的索引号实现邻接矩阵用于路线计算。需要建立两个地铁图，一个用于最短路径计算，一个用于最少换乘路径计算。

线路规划层（RoutePlanning）

最短路线规划

采用Floyd最短路径算法进行计算，这个方法较为简单，一次计算所有的路径后存储于矩阵中。更重要的是如何在Floyd路径矩阵中寻找完整的路径。实现方式如下：

  private void searchCompletedShortestRoute(int station1Index, int station2Index, List<string> shortestRoute)
      {
          int shortestRouteInsertIndex;
          int pathStationIndex = routeMatrix[station1Index, station2Index][0];

          if (pathStationIndex == -1)
              return;
          shortestRouteInsertIndex = shortestRoute.FindIndex((string stationName) => stationName == (string)map.Stations.GetKey(station2Index));
          shortestRoute.Insert(shortestRouteInsertIndex, (string)map.Stations.GetKey(pathStationIndex));
          searchCompletedShortestRoute(station1Index, pathStationIndex, shortestRoute);
          searchCompletedShortestRoute(pathStationIndex, station2Index, shortestRoute);
      }

采用了递归的方式，不断在两点之间寻找最短中转点，直到两个点为相邻点。这样就可以通过Floyd路径矩阵找到完整的路径了。

最少换乘路线规划

在这里又使用了递归的方式进行线路查找。首先在起始站点所在线路上搜索是否存在目标站点，如果存在则返回路径。否则，对这条地铁线上的所有中转站进行递归查找，查看下一个地铁线上是否存在目标站点。自此重复进行递归操作，知道查找到目标站点。值得注意的是，这里采用了两个方式优化性能。第一，对每层递归记录已经遍历的地铁线路，防止重复递归同一条线路。第二，采用了一个全局变量记录当前最浅的成功递归深度，进行剪枝操作，很大程度上优化了性能。

private void searchLeastTransferRoute(int curRecursiveDepth, string curStationName, string curSubwayLineName, string targetStationName, List<string> notRecursiveSubwayLines, List<string> leastTransferRoute)
      {
          List<string> inLineSubwayStationsNames = ((SubwayLine)map.SubwayLines[curSubwayLineName]).InLineSubwayStationsNames;
          List<string> newNotRecursiveSubwayLines = new List<string>(notRecursiveSubwayLines.ToArray());
          List<string> newLeastTransferRoute = new List<string>(leastTransferRoute.ToArray());

          newNotRecursiveSubwayLines.Remove(curSubwayLineName);
          newLeastTransferRoute.Add(curStationName);

          if (recursiveDepthLimit != -1 && curRecursiveDepth > recursiveDepthLimit)
              return;

          if (inLineSubwayStationsNames.Contains(targetStationName))
          {
              recursiveDepthLimit = curRecursiveDepth;
              newLeastTransferRoute.Add(targetStationName);
              leastTransferRoutes.Add(newLeastTransferRoute);
              return;
          }

          foreach (string stationName in inLineSubwayStationsNames)
          {
              Station station = (Station)map.Stations[stationName];
              if (station.IsTransferStation)
                  foreach (string subwayLineName in station.PlacedSubwayLineName)
                      if (newNotRecursiveSubwayLines.Contains(subwayLineName))
                          searchLeastTransferRoute(curRecursiveDepth + 1, stationName, subwayLineName, targetStationName, newNotRecursiveSubwayLines, newLeastTransferRoute);
          }

          return;
      }

而后，需要进行第一次筛选，找出包含最少换乘站点的路线。在此处递归得到路线只是包含了相应换乘地铁站与始末站点，还要获取完整的路线规划。不同于“最短线路规划”，我们要直接从线路信息中直接提取两个换乘站点间的所有站点信息。得到完整路径后，进行第二次筛选，这里我们将筛选出最少换乘中的最短路径。自此完成路线规划。

输入输出控制（IO Controller）

为了简化程序，直接使用程序的主类进行的控制。较为简单，对相应的请求类型进行处理。有一定的容错控制，防止崩溃。

代码规范

默认采用：微软编程规范

性能测试与优化

最短线路规划功能性能测试

性能分析图
性能分析

容易看到使用-b 南礼士路新街口样例进行性能分析时，Floyd路径矩阵的生成（SubwayRoutePlanning.RoutePlanning::initFloyd）占据了将近一半的CPU消耗，消耗最大。这也比较符合O(n^3)的算法时间复杂度，是程序的核心算法部分。其它的外部代码算法，是相应的完整路径递归查找和相关的调用代码，虽然递归深度不是太深，但是一样消耗了40%的资源，足以看出递归的性能较为低下。

最少换乘最短线路规划功能性能测试

性能分析图
性能分析

基本与“最短线路规划”性能消耗分布一致，“SubwayRoutePlanning.RoutePlanning::initFloyd”是性能消耗最大的函数。在这个功能中使用“剪枝”的方式进行优化。通过测试发现，未优化前程序整体消耗为10936毫秒，是剪枝后的20倍，足以见得剪枝对程序整体的优化之大。

测试

最短线路规划功能测试

基本运行测试

-b 南礼士路 天安门西

4
南礼士路
复兴门
西单
天安门西

同线路换乘节点-换乘节点测试

-b 西直门 雍和宫

5
西直门
积水潭
鼓楼大街
安定门
雍和宫

单次换乘测试

-b 军事博物馆 车公庄

5
军事博物馆
白堆子
白石桥南换乘地铁6号线
车公庄西
车公庄

多次换乘测试

-b 南礼士路 新街口

6
南礼士路
复兴门换乘地铁2号线
阜成门
车公庄换乘地铁6号线
平安里换乘地铁4号线大兴线
新街口

双线并行线路测试

-b 大望路 高碑店

4
大望路
四惠
四惠东
高碑店

经测试发现换乘信息有误，双线并行情况需特殊处理。

  4
  大望路
  四惠
  四惠东换乘地铁八通线
  高碑店

超长线路规划测试

-b 丰台东大街 望京东

22
丰台东大街
七里庄
六里桥换乘地铁10号线
莲花桥
公主坟换乘地铁1号线
军事博物馆换乘地铁9号线
白堆子
白石桥南换乘地铁6号线
车公庄西
车公庄换乘地铁2号线
西直门
积水潭
鼓楼大街换乘地铁8号线
安德里北街
安华桥
北土城换乘地铁10号线
安贞门
惠新西街南口
芍药居换乘地铁13号线
望京西换乘地铁15号线
望京
望京东

经仔细与北京地铁推荐线路比对，完全正确。

最少换乘最短线路规划测试