结对项目

这个作业属于哪个课程	软工23级
这个作业要求在哪里	结对项目
成员	3123004289薛东旗、3123004291杨洋
Github链接	Github
这个作业的目标	锻炼合作完成项目的能力

1.PSP表格

PSP2.1	Personal Software Process stages	预估耗时(分钟)	实际耗时(分钟)
Planning	计划	60	90
- Estimate	- 估计这个任务需要多少时间	30	45
Development	开发	300	360
- Analysis	- 需求分析(包括学习新技术)	60	90
- Design Spec	- 生成设计文档	45	60
- Design Review	- 设计复审(和同事审核设计文档)	30	45
- Coding Standard	- 代码规范(为目前的开发制定合适的规范)	30	40
- Design	- 具体设计	60	75
- Coding	- 具体编码	120	150
- Code Review	- 代码复审	30	40
- Test	- 测试(自我测试，修改代码，提交修改)	60	90
Reporting	报告	90	120
- Test Report	- 测试报告	30	45
- Size Measurement	- 计算工作量	30	40
- Postmortem & Process Improvement Plan	- 事后总结，并提出过程改进计划	30	45
合计		720	900

2.效能分析

从 JProfiler 的性能分析图来看，程序的主要性能瓶颈集中在 Main.generateExercises() 方法，该方法占据了 99.9% 的执行时间。其中，Main$BinaryExpression.canonical（61.6%）和 Main$BinaryExpression.gatherTerms（58.7%）是消耗最多时间的部分，表明表达式的标准化和项合并过程是主要的计算开销。此外，Collections.sort 也占用了 1.5%，可能影响了表达式生成的效率。相比之下，文件写入操作 (Main.saveToFile) 仅占 1.1%，说明 I/O 不是主要的性能瓶颈。优化方向应集中在减少 canonical 和 gatherTerms 方法的重复计算，例如使用缓存或优化数据结构，以提升整体执行效率。

3.设计实现过程

设计围绕 四则运算题目生成、解析计算、答案校验及优化 四大核心功能展开。代码组织采用 高内聚、低耦合 的原则，划分为多个独立类：Main 负责程序入口和参数解析，ExerciseGenerator 生成题目，ExpressionParser 解析表达式，Fraction 处理分数计算，Validator 进行答案校验，FileHandler 负责文件读写。

程序执行时，generateExercises() 生成随机四则运算题目并存入 exercises.txt，用户计算后将答案存入 answers.txt，随后 validateAnswers()读取并解析文件内容，使用ExpressionParser 计算正确答案，与用户答案比对，统计正确和错误的索引，并将结果写入Grade.txt。

性能分析发现 canonical() 方法占用较多计算时间，优化方案包括 缓存计算结果 以减少重复计算，此外，gatherTerms()方法可优化算法减少冗余计算，FileHandler 采用 BufferedReader 提高 I/O 读取效率。最终优化后，程序性能得到提升，能更高效地处理大量数学运算任务。

4.代码说明

主要实现了 四则运算题目生成、表达式解析、答案计算与校验，并通过文件读写管理数据存储。题目生成 (generateExercises) 采用随机数与 ExpressionGenerator 生成符合数学规则的题目，并存入 exercises.txt；表达式解析与计算 (ExpressionParser 与 Fraction) 采用 树结构解析 和 分数运算，避免浮点误差；答案校验 validateAnswers) 通过 文件读取 逐行比对用户答案，统计正确与错误索引，并写入Grade.txt。文件操作 (FileHandler) 统一管理 题目、答案及评分文件 的读写，提高代码复用性。整体采用 模块化设计，通过 封装与优化 I/O 提升效率，同时减少冗余计算，确保程序能高效处理大规模四则运算题目。

5.测试运行

测试图

效果图

6.项目小结

在本次结对项目中，我们共同开发了一个支持四则运算题目生成、答案计算、答案验证以及文件读写功能的工具。通过密切合作，我们不仅顺利完成了目标，还在技术上取得了很大的进步。项目成功的关键在于有效的沟通与协作，确保任务分配明确，问题及时解决。双方的技能互补，使得任务分配更为高效

从结对编程的角度来看，彼此的合作使我们在技术和思维方式上都得到了提升。在未来的合作中，我们希望能够在前期设计上进行更多的讨论与沟通，以便更好地预见潜在的问题，避免后期的不必要调整。

总的来说，这次结对编程是一次非常有价值的经历，不仅提升了我们的技术能力，也让我们学到了如何在合作中更好地发挥各自的优势，提升工作效率。未来，我们将继续总结经验，改进不足，进一步提高团队合作的效率与质量。