面向对象课程第三单元总结
设计策略
总结分析自己实现规格所采取的设计策略
本单元作业中我实现规格大致按照以下流程：
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查看给出类之间的关系和主要方法，总体上大概明白要做的事情
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按照作业要求指导书实现异常类
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逐个类查看方法（简单浏览规格+根据方法名推断），决定使用的容器，并实现逻辑较简单的方法
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对于较复杂的类，仔细查看规格，理清规格逻辑，将规格长句分步转换成代码
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对于可能会超时的方法进行更改优化（可能需要更换或者增加容器）
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再次对照规格，检查所有代码的正确性
测试方法
结合课程内容，整理基于JML规格来设计测试的方法和策略
根据课上内容，基于规格的测试的框架如下：
Test Trigger：
使用测试数据构造被测对象、调用被测对象方法、获取执行结果
以对象状态为目标，构造状态迁移操作，在具体状态中执行观察操作和进行判断
Test Checker：
使用测试数据和被测对象的查询方法检查执行结果
设计方法检查不变式和修改约束涉及的数据
Test Data Manager：
提供数据访问更新接口，针对方法、数据规格设计针对性数据
根据前置条件设置数据、方法输入参数，动态调整后置条件涉及的数据
其中Test Checker可以使用JUnit进行测试
JUnit的Assert类中的断言用来程序执行结果是否与预期一致，如判断是否相等、是否为空等
JUnit还有一些注解，@Test规定测试案例，例如@Test(timeout=1000)可以测试是否超时，@Before等注解可以规定执行顺序、创造释放对象
容器选择
总结分析容器选择和使用的经验
本单元作业我使用的容器包括HashMap，ArrayList，HashSet
需要快速根据Id获取对象，且不要求存储顺序的我都使用了HashMap<Integer, ClassName>，包括MyPerson中的value和acquaintance，MyNetWork中的people、groups、messages、emojiHeated，MyGroup中的people
由于每个人对应的信息在getReceivedMessages需要按照顺序输出，MyPerson类中使用ArrayList<Message> messages存储信息
为了降低计算queryBlockSum的计算时间，我使用ArrayList存储不同连通块，每个块是一个HashSet，添加两个互不连通的人之间的关系时就将两个HashSet合并，即在MyNetwork中通过ArrayList<HashSet<Integer>> blocks作为连通块的容器
性能问题
针对本单元容易出现的性能问题，总结分析原因；如果没有出现，分析自己的设计为何可以避免
比较容易超时的方法：
queryBlockSum：统计联通块的个数
/***MyNetwork.java***/
//将所有连通块存储在blocks中
private ArrayList<HashSet<Integer>> blocks = new ArrayList<>();
//addPerson增加连通块
HashSet<Integer> newBlock = new HashSet<>();
newBlock.add(id);
blocks.add(newBlock);
//addRelation可能会合并连通块
HashSet<Integer> block1 = getPersonBlock(id1);
if (!block1.contains(id2)) {
HashSet<Integer> block2 = getPersonBlock(id2);
blocks.remove(block2);
block1.addAll(block2);
}
//getPersonBlock获取某个人所在的连通块
private HashSet<Integer> getPersonBlock(int id) {
for (HashSet<Integer> block : blocks) {
if (block.contains(id)) {
return block;
}
}
return null;
}
//queryBlockSum获取联通块个数
return blocks.size();
sendIndirectMessage：
Dijkstra算法：选择起点，将同一连通块中其他点设置为点集s，初始化s中所有点距起点最短距离minLength为\(∞\)，更新与起点相连的点的minLength为边的权重。循环每次选择s中距离最小的点p，遍历所有与p相连的点根据边的权重更新minLength，重复上述操作直到选到终点为止。
堆优化：通过小根堆维护当前未标记过且离起点最近的点。
架构设计
梳理自己的作业架构设计，特别是图模型构建与维护策略
本单元中Person为图的结点，关系Relation为图的边，通过blocks存储连通块；groups为点集，将具有某些关联的点放在一起，统计一些群体性质（年龄均值、方差，社交活跃度）；信息message为某结点传向单个结点或者点集，涉及到最短路的问题
构建：通过addPerson添加结点和连通块，addRelation增加边和合并连通块，addGroup增加点集、addToGroup向点集中增加点，addMessage增加未发送的信息
维护：delFromGroup从点集中删人，sendMessage将信息分配给对应的人并从未发送信息序列中删除（sendIndirectMessage选择最短路进行传递），deleteColdEmoji删除使用频率低的表情
（图模型建构维护是指的这个吗QAQ，感觉自己写了一堆废话）
