结对编程作业

一、博客开头

1、自己的博客链接:https://www.cnblogs.com/lkx15260/p/13819781.html

队友的博客链接:https://www.cnblogs.com/fzujch/p/13843158.html

2、自己的Github项目地址:https://github.com/101347/team-work

队友的Github项目地址:https://github.com/jchxch/jigsaw

3、具体分工:

分工	人员
AI	金昌鸿
原型设计实现	林坤贤
博客编写	林坤贤
Github使用相关	金昌鸿

二、原型设计

1)设计说明:

2)原型模型设计工具: Axure Rp

3)结对照片:

4)遇到的困难及解决方法:

第一次接触这类软件，面对陌生的功能以及一堆英文不知道从哪里下手。最后通过CSDN以及b站教学视频，将Axure Rp汉化，并花了些时间学习了许多相关操作，从而使完成过程变得容易了很多。

前期花了一定时间学习操作，剩下的制作过程挺顺利的，之后就没有遇到什么困难了

三、AI设计实现

3.1代码实现思路

1)网络接口的使用

通过post方法获取题目和上传答案

def gethtml(url_get):#获取题目信息
    try:
        url = 'http://47.102.118.1:8089/api/challenge/start/'+url_get
        body = {
                  "teamid": 18,
                  "token": "87224375-52f9-4269-9674-780baf50d7d1"
                  }
        resp = requests.post(url, json=body)
        # resp.raise_for_status()
        # resp.encoding = resp.apparent_encoding
        print(resp.text)
        return resp.text
    except:
        print('err')
def get_question(url):#提取题目信息，保存并返回
    text = json.loads(gethtml(url))#将下载到的文本转位json格式
    print(text.keys())#ai大比拼'img', 'step', 'swap', 'uuid'在'data'的值中
    data=text["data"]
    print(data.keys())
    img_base64 = data["img"]
    step = data["step"]
    swap = data["swap"]
    uuid = text["uuid"]
    img = base64.b64decode(img_base64)
    # 获取接口的图片并写入本地
def submit(uuid,op,swap_out):#上传答案
    try:
        if swap_out==[]:
            s_out=[]
        else:
            s_out=swap_out[0]
        url = 'http://47.102.118.1:8089/api/challenge/submit'
        body = {
                "uuid": uuid,
                "teamid": 18,
                "token": "87224375-52f9-4269-9674-780baf50d7d1",
                "answer": {
                            "operations": op,
                            "swap": s_out
                }
 }
        resp = requests.post(url, json=body)
        resp.raise_for_status()
        resp.encoding = resp.apparent_encoding
        print(resp.text)
        return resp.text
    except:
        print('err')

2)代码组织与内部实现设计（类图）

3)说明算法的关键与关键实现部分流程图

匹配原图片并返回求解矩阵

三阶矩阵求解

4)重要的代码片段

问题图片与原图的匹配

受题目启发，用base64的格式进行图片的比较，最大的感受是快很多，而且实现简单，相比rgb的读入格式，这极大地缩小了数据量的比较

for file in TrainFiles:  # 所有字母
    count = 0#与每一个字母文件夹遍历比较，题目图片应该与原图片有8张小图片相同
    blank = []#记录匹配图片对应关系
    p1 = os.listdir('./picture/' + file)
    path = './answer'
    if not os.path.exists(path):
        os.mkdir('answer')
    for problem1 in os.listdir("problem"):
        for p2 in p1:  # p1字母对比
            with open("./picture/" + file + "/" + p2, "rb") as f:  # 转为二进制格式
                base64_data1 = base64.b64encode(f.read())  # 使用base64进行加密
            with open("./problem/" + problem1, "rb") as f:  # 转为二进制格式
                base64_data2 = base64.b64encode(f.read())  # 使用base64进行加密
            if base64_data1 == base64_data2:
                count = count + 1
                img = Image.open("./problem/" + problem1)
                img.save("./answer/" + p2)
                blank.append([problem1[0], p2[0]])

无解矩阵的自由交换

当前三阶矩阵有解的条件是由当前状态生成的逆序数必须为偶数，我们组想到了一个虽然不是最优但很方便的方法，交换第一个有逆序数的数与其后一位数

def swap(qi, p):#更换棋盘矩阵中第p位与第p+1位的图片

    qi_wezhi=qi.bk_x*3+qi.bk_y#判断空白块是否在交换格子的左边
    if p>=qi_wezhi:
        p=p+1
    p_next=p+1
    x_p_next = math.floor(p_next / 3)#判断空白块是否在交换格右边
    y_p_next = p_next % 3
    if x_p_next==qi.bk_x and y_p_next==qi.bk_y:
        p_next=p_next+1
    print('swap[%d , %d]' % (qi.qipan[p // 3][p % 3], qi.qipan[p_next // 3][p_next % 3]))
    t_1 = qi.qipan[p // 3][p % 3]
    qi.qipan[p // 3][p % 3] = qi.qipan[p_next // 3][p_next % 3]
    qi.qipan[p_next // 3][p_next % 3] = t_1
    return p,p_next

5)性能分析与改进

当初开始想到的是转为RGB格式比较，实现复杂，耗时大，后面转为base64，很好用，极大减少匹配图片上的时间。

6)描述你改进的思路

该算法遇到初始不可解的三阶矩阵时，还只能随机执行移动，改进方向：利用强制交换，加快求解

7)展示性能分析图和程序中消耗最大的函数

主要是匹配图片时图片的打开消耗的比较大

8)展示出项目部分单元测试代码，并说明测试的函数，构造测试数据的思路

def gethtml(url_get):
    try:
        url = 'http://47.102.118.1:8089/api/challenge/start/'+url_get
        body = {
                  "teamid": 18,
                  "token": "87224375-52f9-4269-9674-780baf50d7d1"
                  }
        resp = requests.post(url, json=body)
        print(resp.text)
        return resp.text
    except:
        print('err')
def get_question(url):
    text = json.loads(gethtml(url))#将下载到的文本转位json格式
    print(text.keys())#dict_keys(['img', 'step', 'swap', 'uuid'])
    data=text["data"]
    print(data.keys())
    img_base64 = data["img"]
    step = data["step"]
    swap = data["swap"]
    uuid = text["uuid"]
    img = base64.b64decode(img_base64)
    # 获取接口的图片并写入本地
    with open("photo.jpg", "wb") as fp:
        fp.write(img)
    return swap,step,uuid
def submit(uuid,op,swap_out):
    try:
        if swap_out==[]:
            s_out=[]
        else:
            s_out=swap_out[0]
        url = 'http://47.102.118.1:8089/api/challenge/submit'
        body = {
                "uuid": uuid,
                "teamid": 18,
                "token": "87224375-52f9-4269-9674-780baf50d7d1",
                "answer": {
                            "operations": op,
                            "swap": s_out
                }
 }
        resp = requests.post(url, json=body)
        resp.raise_for_status()
        resp.encoding = resp.apparent_encoding
        print(resp.text)
        return resp.text
    except:
        print('err')

3.2贴出Github的代码签入记录，合理记录commit信息。

3.3遇到的代码模块异常或结对困难及解决方法

问题产生在自由交换时没有考虑原先空白块的位置，导致解题时遇到把其他位置的数字与空白块位置数字交换，产生两个空白块.

解决方法，判断交换位置前面，与左边位置是否为空白块，进行修正。

3.5评价你的队友

值得学习的地方

学习能力强，对项目积极主动，带动我学习

需要改进的地方

没啥需要改进的，这样的队友，很棒

四、提供此次结对作业的PSP和学习进度条

PSP

PSP2.1	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划	500	500
· Estimate	· 估计这个任务需要多少时间	500	500
Development	开发	1225	1325
· Analysis	· 需求分析 (包括学习新技术)	600	620
· Design Spec	· 生成设计文档	30	30
· Design Review	· 设计复审	40	35
· Coding Standard	· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	30	30
· Design	· 具体设计	45	60
· Coding	· 具体编码	360	390
· Code Review	· 代码复审	30	40
· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	90	120
Reporting	报告	105	120
· Test Repor	· 测试报告	30	45
· Size Measurement	· 计算工作量	30	30
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结, 并提出过程改进计划	45	45
	· 合计	1830	1945

学习进度条

第N周	新增代码（行）	累计代码（行）	本周学习耗时(小时)	累计学习耗时(小时)	重要成长
1	0	0	1	1	熟悉Python语言class特性
2	78	78	2	3	理解华容道游戏的游戏框架与实现过程
3	215	293	3.5	6.5	学习了Pyqt5的许多操作;熟悉了base64图片操作
4	666	959	8	14.5	熟悉了bfs用法、request用法;理解了字典操作;熟悉了Axure RP的基本操作