201871030103-陈荟茹 实验二 个人项目―《D{0-1}KP问题》项目报告
项目 | 内容 |
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这个作业要求链接 | 作业要求链接 |
我的课程学习目标 | 1.理解掌握软件设计的过程中的各个环节 2.掌握github的使用,将自己的项目上传至githu中 |
这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 | 1.通过模块化的原则,让我逐步理解掌握软件设计的过程中的各个环节 2.通过查阅资料,了解掌握github的使用 |
项目Github的仓库链接地址 | 项目Github的仓库链接 |
任务1:点评班级博客中已提交作业
任务2:掌握PSP流程
通过阅读《构建之法》一书中的第1章、第2章,我大致了解了PSP的基本概念与用法。
概念
个人软件过程(Personal Software Process,PSP)是一种可用于控制、管理和改进个人工作方式的自我持续改进过程,是一个包括软件开发表格、指南和规程的结构化框架。PSP与具体的技术(程序设计语言、工具或者设计方法)相对独立,其原则能够应用到几乎任何的软件工程任务之中。PSP能够说明个体软件过程的原则; 帮助软件工程师作出准确的计划;确定软件工程师为改善产品质量要采取的步骤;建立度量个体软件过程改善的基准;确定过程的改变对软件工程师能力的影响。
PSP相关
PSP | 任务内容 |
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. Planning Estimate . Development Analysis Design Spec Design Review Coding Standard Design Coding Code Review Test . Record Time Spent . Test Report . Size Measurement . Postmortem . Process Improvement Plan |
. 计划 估计这个任务需要多少时间 . 开发 分析需求 生成设计文档 设计复审(和同事审核设计文档) 代码规范(为目前的开发制定合适的规范) 具体设计 具体编码 代码复审 测试(包括自测,修改代码,提交修改) . 记录用时 . 测试报告 . 计算工作量 . 事后总结 . 提出过程改进计划 |
任务3:个人项目开发
1.需求分析
背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。通过不同的方法(如回溯法,动态规划法)来解决背包问题。问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。现在,我使用动态规划算法来解决0-1背包问题,在这次的个人项目中,可以在项目中实现从文件中读入需要的数据,可以用散点图表示价值与重量之间的关系,将控制台上的所有内容导出到文本文档中。
2.功能设计
1.可正确读入实验数据文件的有效D{0-1}KP数据;
2.能够绘制任意一组D{0-1}KP数据以重量为横轴、价值为纵轴的数据散点图;
3.能够对一组D{0-1}KP数据按项集第三项的价值:重量比进行非递增排序;
4.用户能够自主选择动态规划算法、回溯算法求解指定D{0-1} KP数据的最优解和求解时间(以秒为单位);
5.任意一组D{0-1} KP数据的最优解、求解时间和解向量可保存为txt文件或导出EXCEL文件。
3.设计实现
Task1类:
这个类是为了实现正确读入实验数据文件的有效D{0-1}KP数据
所使用的函数:
- currentTimeMillis():
该方法的作用是返回当前的计算机时间,时间的表达格式为当前计算机时间和GMT时间(格林威治时间)1970年1月1号0时0分0秒所差的毫秒数。 - 字符流LineNumberReader():
LineNumberReader是BufferedReader的子类, 具有相同的功能, 并且可以统计行号
Task2类:
能够绘制任意一组D{0-1}KP数据以重量为横轴、价值为纵轴的数据散点图
所使用的函数:
- JPanel
JPanel 是 Java图形用户界面(GUI)工具包swing中的面板容器类,包含在javax.swing 包中,是一种轻量级容器,可以加入到JFrame窗体中。JPanel默认的布局管理器是FlowLayout,其自身可以嵌套组合,在不同子容器中可包含其他组件(component),如JButton、JTextArea、JTextField 等,功能是对窗体上的这些控件进行组合,相当于C++和C#中的Panel类。
Task3类:
对一组D{0-1}KP数据按项集第三项的价值:重量比进行非递增排序
所使用的函数:
- Quicksort
快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
Task4类:
用户能够自主选择动态规划算法、回溯算法求解指定D{0-1} KP数据的最优解和求解时间(以秒为单位)
所使用的函数:
- currentTimeMillis():
该方法的作用是返回当前的计算机时间,时间的表达格式为当前计算机时间和GMT时间(格林威治时间)1970年1月1号0时0分0秒所差的毫秒数。 - 动态规划算法:
动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中,可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。
Task5类:
将前四项所实现的功能放在这个类中
任意一组D{0-1} KP数据的最优解、求解时间和解向量可保存为txt文件或导出EXCEL文件
控制台显现的结果保存为TXT文件方法:
- 选择目标的Java文件,右击,选择Run->Run Configurations->Common->Standard input and output
- 在File选择你想要保存的文件,或者一个新文件(在这里:我将结果保存到了“C:\Users\Administrator\eclipse-workspace\HomeWork03\Task5.txt”中)
4.测试运行
Task1类:
运行测试(由于读取数据过多,这里呈现部分结果):
Task2类:
运行测试(散点图):
运行测试(坐标显示,由于数据过多,这里只显示部分数据):
Task3类:
运行测试(数组方式呈现。由于读取数据过多,这里呈现部分结果):
Task4类:
运行测试(由于读取数据过多,这里呈现部分结果):
Task5类:
运行测试(控制台的数据以文本文档的方式呈现。由于读取数据过多,这里呈现部分结果):
5.比较独特的满意的代码片段
Task1类:
File file = new File( "C:\\Users\\Administrator\\eclipse-workspace\\work02\\src\\txts\\idkp1-10.txt" ); //文件路径
System.out.println("读取IDKP0:");
FileReader fR = new FileReader(file);//文件读取
LineNumberReader reader = new LineNumberReader(fR);//统计行号
int now1 = 0 ;
int number1 = 6 ; //设置指定行数(价值)
String txt= "" ; //用来存储得到的不同的价值
while (txt != null ) {
now1++;
txt = reader.readLine();//按行读取:读取每一行
if (now1 == number1) {//当读取的行数=指定的行数,则输出改行的内容
System.out.println( "The profit of itmes are(读取的价值如下):" +"\n"+ txt + "\n" );
}
}
reader.close();
fR.close();//关闭文件
Task2类:
//设置窗体
JFrame dd = new JFrame();//JFrame是构造一个初始时不可见的新窗体
dd.setVisible(true);//设置窗体可见,没有该语句,窗体将不可见,所以此语句必须存在
dd.setSize(300,300);//设置窗体的大小为300*300像素大小
dd.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);//用户单击窗口的关闭按钮时程序执行的操作
dd.setLocation(200,200);//离显示屏上边缘200像素,里显示屏左边缘200像素
dd.add(new Task2());//操作
//画点
for(int i = 0; i < shuju.length; i++) {
double x = ctd + i*han;
double y = h - ctd - gui*shuju[i];
g2.fill(new Ellipse2D.Double(x-2, y-2, 4, 4));
Label xy=new Label();
// xy.fill = "x="+x+", y="+y;
System.out.print("(");
System.out.print(x);
System.out.print(",");
System.out.print(y);
System.out.println(")");
}
}
Task3类:
//两个数组【价值】/【重量】的结果:
for(int i=0;i<value.length;i++){
double jiazhi = value[i]/weight[i];
rate[i] = jiazhi;
}
//快速排序具体的过程
public static void quick(double rate[], double value[], double weight[], int sta, int end){
if(sta<end){
int cent = partition(rate, value, weight, sta, end);//在数组中的中心位置的点:cent
quick(rate, value, weight, sta, cent-1);//对数组中的前半部分进行排序
quick(rate, value, weight, cent+1, end);//对数组中的后半部分进行排序
}
}
//快速排序交换过程
public static int partition(double rate[], double value[], double weight[], int sta, int end){
double temp ;
for(int i=sta;i<=end;i++){
if(rate[i]>rate[end]){
temp = rate[i];
rate[i] = rate[sta];
rate[sta] = temp;
sta ++;
}
}
temp = rate[sta];
rate[sta] = rate[end];
rate[end] = temp;
return sta;
}
Task4类:
for(c=0;c<3;c--) {//只在背包中放入三个物品
while (a > 0 && b > 0) {
if (wup[a][b] == 1) {
System.out.println("将第" + a + "个商品放入了背包");
b=b- weight[a - 1];
}
a--;
}
}
//计算时间
long start = System.currentTimeMillis();//计算导入数据的时间
long timeEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println( "总共花费:" + (timeEnd - timeStart)/1000+ "s" );
6.总结
“模块化”原则就是把软件整体划分,划分后的块组成了软件。这些块都相对独立,之间用接口(协议) 通信,每个块完成一个功能,多个块组合可以完成一列功能。
我是将任务1,任务2完成以后,对于任务3,将它划分为几个小块,然后逐一解决问题,从而完成任务3。这样,让我提高了工作效率。
7. 展示PSP
PSP | 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 | 8 | 6 |
Estimate | 估计这个任务需要多少时间,并规划大致工作步骤 | 8 | 30 |
Development | 开发 | 820 | 880 |
Analysis | 需求分析 (包括学习新技术) | 6 | 15 |
Design Spec | 生成设计文档 | 5 | 6 |
Design Review | 设计复审 (和同事审核设计文档) | 4 | 8 |
Coding Standard | 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) | 3 | 50 |
Design | 具体设计 | 10 | 16 |
Coding | 具体编码 | 60 | 120 |
Code Review | 代码复审 | 7 | 8 |
Test | 测试(自我测试,修改代码,提交修改) | 13 | 21 |
Reporting | 报告 | 90 | 100 |
Test Report | 测试报告 | 3 | 2 |
Size Measuremen | 计算工作量 | 2 | 5 |
Postmortem & Process Improvement Plan | 事后总结 ,并提出过程改进计划 | 3 | 5 |
- 任务完成时间与预期不相符的原因:
由于代码出现bug,导致任务完成时间与预期不相符。