work3
HOMEWORK-03
红字部分为组员修改的意见
文件介绍
在EXE文件夹中的main.exe文件为本项目执行文件直接点击即可，CODE文件夹中的C文件夹中包含了算法部分的代码，其编译出的DLL文件在bin文件夹中，另外在CODE文件夹下的python文件为本项目GUI实现，其样本XML在UI文件夹中。
项目回顾
对于HOMEWORK-02，-a的模式进行了改进，(HOMEWORK-02参见链接
)由于图的规模不容易控制(如果是正负间隔的数据情况则无法使用并查集缩点)：
样例1：
4 4
1 -2 3 -4
-5 6 -7 8
9 -10 11 -12
-13 14 -15 16
所以在这里我认为很难有一个合适的算法进行-a的操作，我选择使用SAA退火算法，退火时MaxS表示当前状态下选择的最优状态，而RanS表示随意扩展的一个状态，比较这两个状态来判断是否应该选取局部优解，而在大多数情况下该退火算法会得到最优解:
SAA
void SAA(int v,float T,float r,float Tmin)
{
int i,max,maxS=0,ranS,tmp,SMR,sum,ri,j;//State
struct link * p;
srand(time(0));
sum=value[v];
for(i=0;i<1024;i++){visited[i]=0;available[i]=0;}
topq=0;p=g[v];visited[v]=1;
while (p!=NULL)
{
if (!visited[p->t]){available[p->t]=1;}
p=p->next;
}
while(1)
{
max=-10000000;
ri=0;
for (i=0;i<num;i++)
{
if (visited[i]) {continue;}
if (available[i])
{
tmp=estimate(i);
if (tmp>max)
{
max=tmp;
maxS=i;
}
ri++;
}
}
if (ri==0) {break;}
ranS=rand()%ri+1;
for (i=0;i<num;i++)
{
if (available[i]&&!visited[i])
{
ranS--;
if (ranS==0)
{
ranS=i;
break;
}
}
}
if (visited[ranS]||!available[ranS]) {return ;}
SMR=0;
tmp=estimate(maxS);
if (sum+tmp>totalmax) {totalmax=sum+tmp;pseudoexpand(maxS);}
if (tmp>0){SMR=1;}
else
{
if (exp(tmp/T)>(rand()%10000)/10000.0){SMR=1;}
}
T*=r;
tmp=SMR==1?estimate(maxS)-estimate(ranS):estimate(ranS);
if (sum+estimate(ranS)>totalmax) {totalmax=sum+estimate(ranS);pseudoexpand(ranS);}
if (exp(tmp/T)>(rand()%10000)/10000.0){SMR=2;}
T*=r;
switch(SMR)
{
case 1:sum+=expand(maxS);break;
case 2:sum+=expand(ranS);break;
}
if (T<Tmin){break;}
if (sum>totalmax) {totalmax=sum;printf("%d\n",totalmax);for (j=0;j<1024;j++){chosen[j]=visited[j];}}
}
}
退火算法详情参见链接
通过五次相同的退火过程，在每次退火过程中设置1000*V(V表示点数)次初始温度，得到一个相当优的解，其很大程度上就是最优解。 然后对于这个较优解继续进行比较简单的提升通过patch()函数。
patch
void patch()
{
int i,j,sum,yes;
struct link * p,*q;
while(1)
{
yes = 0;
for (i=0;i<num;i++)
{
if (value[i]>0&&!chosen[i])
{
for (j=0;j<1024;j++) {visited[j]=0;}
q = DFS(i);
p = q;
if (p==NULL)
{
continue;
}
sum = p->s;
if (sum>=0)
{
yes = 1;
while (q!=NULL)
{
chosen[q->t] = 1;
q = q->next;
}
}
}
}
if (yes==0) {break;}
}
}
struct link * DFS(int v)
{
struct link * p;
struct link * q;
struct link * tmp;
int result=-100000;
p = g[v];
visited[v] = 1;
q = (struct link *)malloc(sizeof(struct link));
q->next = NULL;q->s = value[v];q->t = v;
while (p!=NULL)
{
//printf("%d %d %d\n",p->t,visited[p->t],chosen[p->t]);
if (chosen[p->t])
{
visited[v] = 0;
q->next = NULL;q->s = value[v];q->t = v;
return q;
}
if (visited[p->t]||value[p->t]>0)
{
p=p->next;
continue;
}
if (value[p->t]<0&&!chosen[p->t])
{
tmp = DFS(p->t);
if (tmp!=NULL&&result<tmp->s+value[v])
{
result = tmp->s+value[v];
q->next = tmp;
q->s=tmp->s+value[v];
}
}
p = p->next;
}
visited[v] = 0;
if (q->next!=NULL) return q;
return NULL;
}
将其余有正收益的点不断选取，得到最后的一个局部不可扩充的最优解。 本算法基于时间上的考虑进行了一部分取舍，首先理想情况下应该是通过patch()操作之后得到状态RanS与MaxS，其次patch无法对以下情况进行扩充，以下的情况必须由SAA在退火过程中选取:
样例2：
3 3
4 -100 100
-5 100 100
4 -100 100
两个价值为4的点都无法被patch()，但由于规模小可以在SAA的过程中被挑选出来，于是仍能得到最优解。 另外-v -h参数对-a参数来说只是建图的方式有所不同。
setgraph:
void setgraph(int vertical,int horizontal)
{
int i1,j1,i,j,yes;
struct link * p;
num=0;
for (i=0;i<n;i++){for (j=0;j<m;j++){father[i][j]=i*m+j;}}
for (i=0;i<n;i++)
{
for (j=0;j<m;j++)
{
h[i][j]=0;
father2g[i*m+j]=-1;
if (a[i*m+j]>=0)
{
if (i>0&&a[(i-1)*m+j]>=0){father[fatherfind(i,j)/m][fatherfind(i,j)%m]=father[fatherfind(i-1,j)/m][fatherfind(i-1,j)%m];}
if (i==0&&a[(n-1)*m+j]>=0&&vertical){father[fatherfind(i,j)/m][fatherfind(i,j)%m]=father[fatherfind(n-1,j)/m][fatherfind(n-1,j)%m ];}
if (j>0&&a[i*m+j-1]>=0){father[fatherfind(i,j)/m][fatherfind(i,j)%m]=father[fatherfind(i,j-1)/m][fatherfind(i,j-1)%m];}
if (j==0&&a[i*m+m-1]>=0&&horizontal){father[fatherfind(i,j)/m][fatherfind(i,j)%m]=father[fatherfind(i,m-1)/m][fatherfind(i,m-1)%m ];}
}
}
}
for (i=0;i<n;i++)
{
for (j=0;j<m;j++)
{
if (a[i*m+j]>0)
{
if (father2g[fatherfind(i,j)]==-1)
{
father2g[fatherfind(i,j)]=num;
value[num]=a[i*m+j];
g[num]=NULL;
num++;
}
else{value[father2g[fatherfind(i,j)]]+=a[i*m+j];}
}
else
{
value[num]=a[i*m+j];
father2g[i*m+j]=num;
g[num]=NULL;
num++;
}
}
}
for (i=0;i<n;i++)
{
for (j=0;j<m;j++)
{
for (shifter=0;shifter<4;shifter++)
{
i1=i+shifti[shifter];
j1=j+shiftj[shifter];
if (i1<0||i1>=n)
{
if (vertical) {i1=(i1+n)%n;}
else {continue;}
}
if (j1<0||j1>=m)
{
if (horizontal) {j1=(j1+m)%m;}
else {continue;}
}
p=g[father2g[fatherfind(i,j)]];
yes=1;
while (p!=NULL)
{
if (p->t==father2g[fatherfind(i1,j1)])
{
yes=0;
break;
}
p=p->next;
}
if (yes)
{
p=(struct link*)malloc(sizeof(struct link));
p->next=g[father2g[fatherfind(i,j)]];
p->t=father2g[fatherfind(i1,j1)];
p->s=value[p->t]>=0?1:0;
g[father2g[fatherfind(i,j)]]=p;
}
}
}
}
}
GUI构架简介
出于平台兼容性考虑使用的是pythonQT的GUI形式，其中表格部分为输入部分，取一个最小的能包含所有输入部分的矩形作为输入成分，其中没有输入的部分认为输入的0，一共有两个Tab卡可以进行两个矩阵的输入操作。OK键表示根据右侧选项check后将其提交运算，标黄的为选择的部分。RESET会将所有数字清空。在一开始，我一不小心把UI文件中增加了计算成分，但在组员的提醒下，我分开了这两部分，把计算部分作为一个子类继承UI类，在其中重写一些按钮的方法，并加入计算成分。并且将调用算法的模式敲定为dll调用。
项目流程
首先通过C写算法部分的代码，在组员的提醒下，了解到啊并不需要在C的情况下写界面，由此换用更加高效的开发方式，介于MFC已经过时，我们没有采取这种VC6.0时代的组建方式。而对于C#构建的界面，虽然已然开发起来很方便，但仍然不具备跨平台的特点，于是我们组准备使用QT。为了体验一次跨语言编程架构的感觉，我们最终敲定使用PYQT。
而现在对.h文件有了更加深入的理解，即只声明而不划分内存，这与之前浅薄的了解不同，.h并不意味着是一个函数库，dll才是，.h只是起一个声明作用，其作用举一例说明便是把.h.dll都发送给二次编写者，以此保证其对自己的依赖性的同时不泄露代码，而GUI部分则无需要特别好的实现效率，于是便使用了PYQT的高开发效率的特性。并且学会了使用md语言。先使用ERIC4提供的QTdesigner绘制框架再通过ERIC4向python编译，再用自己写的窗口类继承setui后，完成GUI设计流程。
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Personal Software Process Stages |
时间百分比(%) |
实际花费的时间 (分钟) |
原来估计的时间 (分钟) |
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Planning |
计划 |
10 |
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· Estimate |
· 估计这个任务需要多少时间，把工作细化并大致排序 |
10 |
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Development |
开发 |
80 |
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· Analysis |
· 需求分析 (包括学习新技术) |
15 |
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· Design Spec |
· 生成设计文档 |
10 |
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· Design Review |
· 设计复审 (和同事审核设计文档) |
5 |
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· Coding Standard |
· 代码规范 (制定合适的规范) |
10 |
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· Design |
· 具体设计 |
5 |
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· Coding |
· 具体编码 |
15 |
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· Code Review |
· 代码复审 |
5 |
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· Test |
· 测试（自我测试，修改代码，提交修改） |
15 |
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Reporting |
总结报告 |
10 |
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· Test Report |
· 测试报告 |
5 |
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· Size Measurement |
· 计算工作量 |
3 |
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· Postmortem & Improvement Plan |
· 事后总结, 并提出改进 |
2 |
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Total |
总计 |
100% |
总用时 |
总估计的用时 系数为5小时，与计划差不多~ |
