软工实践寒假作业（2/2）

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这个作业的目标	阅读《构建之法》、学习GitHub使用、学习单元测试与性能分析
其他参考文献	百度教程GitHub，CSDN博客

GitHub项目链接：https://github.com/Tom-502/PersonalProject-Java

软工实践寒假作业（2/2）

构建之法

作者有在书中提过这么一句话，“简单的说，软件的行为和用户的期望值不一样，就叫Bug，是否是Bug，取决于用户、开发者的不同角度。”这句话值得思考，在之前的理解，Bug指的是程序中没有被开发人员发现的问题，但这里给出了不一样的概念，开发人员有必要给用户最好的体验，而用户也对体验需求慢慢的有新要求，但如果用户得寸进尺，给开发人员难以接受的需求，这时这个Bug应该由谁负责。在下得出，应该是不同角度有不同的结果谁更合理谁获胜。
团队合作，这是一个在任何时候都不过时的话题，在软件工程中，是尤其重要，每个人能力不同，角度不同，风格不同。导致了团队不能友好有效的运行，在之前，在下就有几次不好的团队合作，工作分配不均，有的人不做事，拖到最后大家帮他擦屁股，书中也用猪，鸡举了一个生动形象的例子，若是一群猪组队，就不能是一个好团队了嘛。团队的成功到底如何定义。
这次老师让咱们写了一个PSP表格，这个表格在下个人认为，可能用处不是很大，若一个项目庞大复杂，这种表格还有使用价值嘛，还是说，他只是衡量学生工作的一个对照表。
这个可能扯到别的去了，"16-8图:高科技被炒作的规律"与"16-9图:股票泡沫的几个阶段"这两个图给了在下震撼，在下的舍友有买股票的，经常听他讲一些关于股票的东西，图中这些什么5G，芯片什么的，听舍友讲这几年都是热门，大涨的那种，但图中却是涨了再暴跌，难道舍友错了？这些并不是热点？还是涨幅太快，泡沫过多导致最后崩盘了。这些高新技术产业理应是热门，可能是发展到了瓶颈阶段。还是幕后操盘，割韭菜？这些目前不得而知。
小强地狱讲：开发人员可以忽视一定量的bug，优先保证核心功能的实现。但是这种开发模式真的好吗，前期忽视一定量的BUG，能保证后期核心功能不会有Bug么，如果能，则挺好的，若不能，后期BUG连环，处理是一件很麻烦的事情，就像前期地基不牢，后期建筑有不足，甚至要倒，重新从地基开始重建，真的合理吗。在下觉得可能可以边写边改，保证后期，但是在下只写过轻量级项目，不懂重量级是否适合小强。

词频统计程序

1.PSP表格

PSP	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划	30	30
• Estimate	• 估计这个任务需要多少时间	40	50
Development	• 开发	500	500
• Analysis	• 需求分析 (包括学习新技术)	100	110
• Design Spec	• 生成设计文档	20	30
• Design Review	• 设计复审	30	20
• Coding Standard	• 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	100	60
• Design	• 具体设计	60	50
• Coding	• 具体编码	60	40
• Code Review	• 代码复审	40	80
• Test	• 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	120	200
Reporting	报告	120	101
• Test Repor	• 测试报告	90	100
• 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	20	20
	合计

2.设计思路

一开始看到题，有点小懵，有些功能以前没写过，但是静下心来，打算一个一个逐一破解，遇到不会的先思考，超出一定的时间度，那只好求助与百度，b站等平台了。其实功能也并不多，5个，在下认真思考后，画出了大概的功能类图，函数图

3.代码规范

https://github.com/Tom-502/PersonalProject-Java/tree/main/221801324

4.代码展示

public void getWordsNumuber() throws FileNotFoundException        //计算文件中单词个数
{
    getbu();
    String words;
    try {
        while ((words = bu.readLine()) != null)
        {
            String[] strs=words.split("[^a-zA-Z0-9]");
            String zz = "^[a-zA-Z]{4,}.*";              //正则表达式筛选单词
            for(int i=0;i<strs.length;i++)
            { if(strs[i].matches(zz))
                {
                    CountWord++;
                }
                else ;
            }
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

在这个函数中当读取的bu输入流不是空时，就进入功能，读取一行的字符，利用zz这个正则表达式，筛选符合规则的单词，如果符合，则CountWord（计算单词数的变量）加一。

public void getLines() throws FileNotFoundException
{        //计算文件有效行数
    getbu();
    try {
        String line;
        while ((line = bu.readLine()) != null)
        {
            char[] c=line.toCharArray();
            for (int i=0;i<c.length;i++)
            { if (c[i]='\n')      //计算行数
                {
                    CountLine++;
                    break;
                }
            }
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

在这个函数中当读取的bu输入流不是空时，就进入功能，逐个读取字符，通过判断是否是换行符来使CountLine加一

public void getChars() throws FileNotFoundException
{      //计算文件字符数
        getbu();
        try {
            char ch;
            while((ch=(char)bu.read())!=(char)-1)
            { if(ch<=127)           //确保读取的字符为ASCLL码
                {
                    CountChar++;
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

在这个函数中当读取的bu输入流不是空时，就进入功能，逐个读取字符，判断是否是ASCLL码，是则CountChar加一

public void getWordHighRate() throws IOException
{
    //输出高频次
    getbu();
    String words;
    list = new ArrayList<Map.Entry<String, Integer>>(map.entrySet());
    while ((words = bu.readLine()) != null)
    {
        String[] strs = words.split("[^a-zA-Z0-9]");  //正则选取单词
        String zz = "^[a-zA-Z]{4,}.*";
        for (int i = 0; i < strs.length; i++)
        {
            if (strs[i].matches(zz)) {
                if (!map.containsKey(strs[i].toLowerCase()))
                {  //删除重复出现在map中的单词
                    map.put(strs[i].toLowerCase(), 1);
                } else {

                    int num = map.get(strs[i].toLowerCase());   //单词修改小写
                    map.put(strs[i].toLowerCase(), num + 1);
                }
            }
        }
    }
    list.sort(new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
        @Override
        public int compare(Map.Entry<String, Integer> a, Map.Entry<String, Integer> b)
        {
            if(a.getValue().equals(b.getValue())) {      //若频率一样，这可以使其按字母表排序
                return a.getKey().compareTo(b.getKey());
            }
            else
                return a.getValue().compareTo(b.getValue());     //频率排序
        }
    });
}

在这个函数中当读取的bu输入流不是空时，就进入功能，利用正则表达式读取单词，存入map中，map键值对一个是单词，一个是单词出现的次数，读取出来的单词在map中匹配，使得单词出现次数可以得到更新，利用map.containsKey函数删除重复出现的键值对，再利用map.get(strs[i].toLowerCase())函数把map中的单词全部改成小写。重写了map.sort排序函数，使其在按照单词出现次数高到低排序的同时，若出现的次数相同，则按字母表排序

思路：File肯定是转化成字符串逐一操作，计算字符数好说，直接遍历加一，换行数，在下一开始懵了，回来发现计算/n即可，或者readline();搞定。单词数，这个百度发现用正则可以搞定。高频词，一开始想用直接一个数组，数组下标和值分别表示词汇和出现次数，后来发现map好用多了，转而使用map存储。

5.性能改进

使用200M的File测试，发现电脑差点卡死，360球99%（肯是电脑太辣鸡），肯定得改进读取File改进，之前用String快炸了，然后百度，改用append（）方法进行拼接，效果不错

其他的没有什么太大的卡顿，优化了部分语句，使得处理字符串的速度有了小提升，有人建议在下使用多线程来解决，这个是个办法，可惜知道的太迟了，日后再实践。

6.单元测试

随机生成测试测试一下，发现不错

函数测试也不错

3.jpg

7.异常

在每个函数里都有异常处理，处理File不存在的情况。

体会

这次的作业不是非常难，静下心来3天基本就可以解决了，收货蛮多的。第一次体验到了一次又一次的优化程序，使其跑的速度越来越快，这是一件挺有成就感的事。也知道了不同的函数处理读取方式，真的在运行速度上有很大的差异。以后一定要多去处理这些，让自己写的程序可以运行的越来越快。

posted @ 2021-03-05 22:54 boynextdoor♂ 阅读(130) 评论(7) 编辑收藏举报

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