201871030137-杨钦颖 实验三 结对项目—《D{0-1}KP 实例数据集算法实验平台》项目报告
201871030137-杨钦颖 实验三 结对项目—《D{0-1}KP 实例数据集算法实验平台》项目报告
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 课程班级博客链接 | 班级连接 |
| 这个作业要求链接 | 作业连接 |
| 我的课程学习目标 | 1、掌握软件项目个人开发流程。 2、掌握Github发布软件项目的操作方法。 |
| 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 | 1、实战使用了Github项目仓库，更加熟悉了Github的使用方法。 2、基本完成了个人项目的开发，掌握了项目开发流程。 |
| 结对方学号-姓名 | 201871030138-杨蕊媛 |
| 结对方本次博客作业链接 | 结对方作业连接 |
| 本项目Github的仓库链接地址 | 仓库连接 |
任务1：阅读《现代软件工程—构建之法》第3-4章内容，理解并掌握代码风格规范、代码设计规范、代码复审、结对编程概念
- 已完成阅读，相关概念如下：
- 代码风格规范
- 代码风格的原则是：简明，易读，无二义性。
- 缩进：4个空格，不用Tab键是因为在不同的情况下显示的长度可能不一样。
- 行宽：限定为100字符。
- 括号：在复杂的条件表达式中，可以清晰地表示逻辑优先级。
- 断行与空白的{}行：断行在程序调试时可以清晰的表达变量的变化情况，{}来判断程序的结构。
- 分行：不要把多个变量定义在一行上。
- 命名：
- 在变量名中不要提到类型或其他语法方面的描述。
- 避免过多的描述。
- 如果信息可以从上下文中得到，那么此类信息就不必写在变量名中。
- 避免可要可不要的修饰词。
- 下划线：用来分割变量名字中的作用域标注和变量的语义。
- 大小写：
- 所有类型/类/函数名都用Pascal形式（所有单词第一个字母都大写）。
- 所有变量都用Camel形式（第一个单词全部小写，随后单词用Pascal形式）。
- 类/类型/变量：名词或组合名词。
- 函数则用动词或动宾组合词来表示。
- 注释：注释是为了解释程序做什么（What），为什么这样做（Why）以及要特别注意的地方。
- 代码设计规范
- 概念：代码设计规范不光是程序书写的格式问题，而且涉及到程序设计、模块之间的关系、设计模式等方方面面，又有不少内容与具体程序设计语言息息相关（如C，C++，JAVA，C#），但是也有通用的原则。
- 函数：原则：只做一件事，并且要做好。
- goto:函数最好有单一出口，为了达到这一目的，可以使用goto。
- 错误处理：
- 参数处理：在Debug版本中，所有的参数都要验证其正确性，在正式版本中，对从外部（用户或别的模块）传递过来的参数，要验证其正确性。
- 断言：验证正确性就要用断言。
- 如何处理C++中的类
- 类：
- 使用类来封装面向对象的概念和多态。
- 避免传递类型实体的值，应该用指针传递。换句话说，对于简单的数据类型，没有必要要用类来实现。
- 对于有显示的构造和析构的类，不要建立全局的实体，因为不知道它们在何时创建和消除。
- 仅在有必要时，才是用“类”。
- class vs.struct：如果只是数据的封装，用struct即可。
- 公共/保护/私有成员：按照这样的次序来说明类中的成员。
- 数据成员：
- 数据类型的成员用m_name说明。
- 不要使用公共的数据成员，要用inline访问函数，这样可兼顾封装和效率。
- 虚函数
- 使用虚函数来实现多态。
- 仅在很有必要时，才使用虚函数。
- 如果一个类型要实现多态，在基类中的析构函数应该是虚函数。
- 构造函数
- 不要在构造函数中做复杂的操作，简单初始化所有成员即可。
- 构造函数不应该返回错误。
- 析构函数
- 把所有的清理工作都放在析构函数中。如果有些析构函数在之前就释放了，要重置这些成员为0或NULL。
- 析构函数也不应该出错。
- new和delete
- 如果可能，实现自己的new/delete，这样可以方便地加上自己的跟踪和管理机制。自己的new/delete可以包装系统提供的new/delete。
- 检查new的返回值。new不一定都成功。
- 释放指针时不用检查NULL。
- 运算符
- 在理想情况下，我们定义的类不需要自定义操作符。确有必要时，才会自定义操作符。
- 运算符不要做标准语义之外的任何动作。
- 运算符的实现必须非常有效率，如果有复杂的操作，应定义一个单独的函数。
- 当拿不定注意时，用成员函数，不要用运算符。
- 异常
- 不要用异常作为逻辑控制来处理程序的主要流程。
- 当使用异常时，要注意在什么地方清理数据。
- 异常不能跨过DLL或进程的边界来传递消息，所以异常不是万能的。
- 类型继承
- 仅在有必要时，才使用类型继承。
- 用const标注只读的参数。
- 用const标注不改变数据的函数。
- 类：
- 代码复审：看代码是否在代码规范的框架内正确的解决了问题。代码复审的形式包括：自我复审、同伴复审、团队复审。
- 结对编程：结对编程中有两个角色：领航员和驾驶员。在个人编写的过程中，很多人喜欢根据个人喜好来规定代码规范，而且存在的bug自己难以发现，因此，在结对编程时，我们可以互换角色，在开始写代码之前，规定两个人都认可的一套代码规范，并且不间断地进行复审，以减少软件中存在的问题，修复bug，提高软件质量。
任务2：评价对结对方《实验二 软件工程个人项目》的项目成果
-
克隆结对方项目源码到本地机器，阅读并测试运行代码，参照《现代软件工程—构建之法》4.4.3节核查表复审同伴项目代码并记录。
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概要部分
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代码能符合需求和规格说明么？
代码符合要求与规格说明
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代码设计是否有周全的考虑？
有较为周全的考虑
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代码可读性如何？
代码可读性强
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代码容易维护么？
容易维护
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设计规范部分
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设计是否遵从已知的设计模式或项目中常用的模式？
遵从
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有没有硬编码或字符串/数字等存在？
没有
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代码有没有依赖于某一平台，是否会影响将来的移植（如Win32到Win64）？
不会影响移植
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在本项目中是否存在类似的功能可以调用而不用全部重新实现？
没有
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有没有无用的代码可以清除？
没有
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代码规范部分
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修改的部分符合代码标准和风格么（详细条文略）?
符合
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具体代码部分
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有没有可能导致资源泄露（内存、文件、各种GUI资源、数据库访问的连接，等等）？有没有可能优化？
不会导致资源泄露；还有优化的可能性
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数据结构中是否有无用的元素？
没有
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效能
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代码的效能（Performance）如何？最坏的情况是怎样的？
达到了部分任务要求
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代码中，特别是循环中是否有明显可优化的部分？
没有
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可测试性
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代码是否需要更新或创建新的单元测试？
可以继续开发
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依据复审结果尝试利用github的Fork、Clone、Push、Pull request、Merge pull request等操作对同伴个人项目仓库的源码进行合作修改。
任务3：采用两人结对编程方式，设计开发一款D{0-1}KP 实例数据集算法实验平台，使之具有以下功能
功能设计
- 平台基础功能：实验二 任务3；
- D{0-1}KP 实例数据集需存储在数据库；
- 平台可动态嵌入任何一个有效的D{0-1}KP 实例求解算法，并保存算法实验日志数据；
- 人机交互界面要求为GUI界面（WEB页面、APP页面都可）；
- 查阅资料，设计遗传算法求解D{0-1}KP，并利用此算法测试要求（3）；
设计实现
- 在实验二的基础上添加GUI界面
- 学习并添加遗传算法
测试运行
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选择需要读取的文件
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选择需要读取第几组数据
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散点图
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遗传算法运行结果图
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数据库中导入结果
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有效数据的展示，其中包含选定数据的价值重量、第三项价值：重量比的排序、利用动态规划算法、遗传算法求解指定D{0-1} KP数据的最优解和求解时间（以秒为单位）
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在.txt文件中存储的运行结果
代码展示
-
导入数据库
# 创建数据库 def CreateDataBase(self): global i global d global cubage global profit global weight global pw conn = sqlite3.connect('mrsoft.db') cursor = conn.cursor() cursor.execute('DROP TABLE IF EXISTS user') cursor.execute('create table if not exists user (num int(10) primary key,profit int(20), weight int(20))') cubage[i] = max(list(map(int,re.findall(r'\d+',line[i*8+3])))) profit[i] = list(map(int,re.findall(r'\d+',line[i*8+5]))) weight[i] = list(map(int,re.findall(r'\d+',line[i*8+7]))) pw[i] = list(map(lambda x:x[0]/x[1],zip(profit[i],weight[i]))) for j in range(0,d): cursor.execute('insert into user (num,profit,weight) values ("%d","%d","%d")'%(j,profit[i][j],weight[i][j])) cursor.execute('select * from user') result=cursor.fetchall() cursor.close() conn.commit() conn.close() return result -
遗传算法
##初始化,N为种群规模，n为染色体长度 def init(self,N,n): C = [] for i in range(N): c = [] for j in range(n): a = np.random.randint(0,2) c.append(a) C.append(c) return C ##评估函数 # x(i)取值为1表示被选中，取值为0表示未被选中 # w(i)表示各个分量的重量，v（i）表示各个分量的价值，w表示最大承受重量 def fitness(self,C,N,n,W,V,w): S = []##用于存储被选中的下标 F = []## 用于存放当前该个体的最大价值 for i in range(N): s = [] h = 0 # 重量 f = 0 # 价值 for j in range(n): if C[i][j]==1: if h+W[j]<=w: h=h+W[j] f = f+V[j] s.append(j) S.append(s) F.append(f) return S,F ## 适应值函数,B位返回的种族的基因下标，y为返回的最大值 def best_x(self,F,S,N): y = 0 x = 0 B = [0]*N for i in range(N): if y<F[i]: x = i y = F[x] B = S[x] return B,y ## 计算比率 def rate(self,x): p = [0] * len(x) s = 0 for i in x: s += i for i in range(len(x)): p[i] = x[i] / s return p ## 选择 def chose(self,p, X, m, n): X1 = X r = np.random.rand(m) for i in range(m): k = 0 for j in range(n): k = k + p[j] if r[i] <= k: X1[i] = X[j] break return X1 ## 交配 def match(self,X, m, n, p): r = np.random.rand(m) k = [0] * m for i in range(m): if r[i] < p: k[i] = 1 u = v = 0 k[0] = k[0] = 0 for i in range(m): if k[i]: if k[u] == 0: u = i elif k[v] == 0: v = i if k[u] and k[v]: # print(u,v) q = np.random.randint(n - 1) # print(q) for i in range(q + 1, n): X[u][i], X[v][i] = X[v][i], X[u][i] k[u] = 0 k[v] = 0 return X ## 变异 def vari(self,X, m, n, p): for i in range(m): for j in range(n): q = np.random.rand() if q < p: X[i][j] = np.random.randint(0,2) return X
总结
PSP展示
| PSP2.1 | 任务内容 | 计划共完成需要的时间(min) | 实际完成需要的时间(min) |
|---|---|---|---|
| Planning | 计划 | 20 | 20 |
| Estimate | 估计这个任务需要多少时间，并规划大致工作步骤 | 20 | 20 |
| Development | 开发 | 1090 | 1200 |
| Analysis | 需求分析 (包括学习新技术) | 120 | 155 |
| Design Spec | 生成设计文档 | 30 | 20 |
| Design Review | 设计复审 (和同事审核设计文档) | 20 | 20 |
| Coding Standard | 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) | 30 | 35 |
| Design | 具体设计 | 60 | 50 |
| Coding | 具体编码 | 600 | 650 |
| Code Review | 代码复审 | 30 | 30 |
| Test | 测试（自我测试，修改代码，提交修改） | 200 | 240 |
| Reporting | 报告 | 100 | 100 |
| Test Report | 测试报告 | 30 | 40 |
| Size Measurement | 计算工作量 | 40 | 30 |
| Postmortem & Process Improvement Plan | 事后总结 ,并提出过程改进计划 | 30 | 30 |
commit记录
GitHub项目仓库连接
任务4：完成个人项目报告博文作业
- 已完成博客
写在后面
本次实验项目在实验二的基础上新添加了数据库的导入、GUI界面以及遗传算法等要求。为实现这些功能我们一起学习了如何在python中添加数据库和GUI界面，这些知识虽然之前学过但都只是皮毛，通过本次实验强化了我对相关知识的理解与运用。除此之外对我们来说最难的就是怎样使用遗传算法实现D{0-1}KP 背包问题，经过查阅学习资料与编码测试我们发现：使用遗传算法进行测试，最后产生的结果不一定是问题的最优解，甚至会出现结果不一致。最后通过查阅相关资料证实了我们的发现是符合遗传算法的。
在本次实验中我与我的结对对象是舍友，这大大方便了我们的沟通与交流，但这也使我们没有保留交流、编程时的结对图片。但在结对合作中我体会到了“1+1>2”的效果。每个人都题出自己的理解与想法，同时又会碰撞出更多更好的编程思路，提高了项目完成效率。
不足之处：未设置滚动条，当数据较多时无法看到后面的数据
