标签：总结 network ageVar int person BUAAOO new getPerson 单元
BUAAOO-第三单元总结
实现规格所采取的设计策略
在第一次作业中，开始没有经验，采取了直接对规格进行“翻译”的策略，对数据保存直接使用了定长数组，后发现这样操作代码可读性不高且性能较差，于使重新改写为使用HashMap保存。
第二次作业中，虽然使用容器实现了数据存储，但是算法方面由于直接按照规格描述进行实现，导致了大量的CTLE。于使此后，阅读完规格后我能对方法有彻底理解后再根据自己的理解去实现。
再有以上经验后，认为实现规格应采取如下步骤：
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完整阅读规格
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选择正确的数据结构，容器
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正确处理异常
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选择合适的算法实现方法
基于JML规格来设计测试的方法和策略
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再次阅读JML规格，检查在方法被实现前，异常是否被正确，处理检查方法是否满足规格的ensure
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使用Junit，针对每一个具一定不确定因素的方法编写测试样例进行测试
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对程序整体进行大数据集测试
本单元看似简单，但在测试方面我做的并不理想，在三次作业中均出现了非常低级的BUG
第一次：
原因是在阅读JML时并未彻底理解其含义，直接按照规格进行书写，导致进行了逻辑完全错误的一个判断
第二次：
低估了自己犯低级错误的的概率（当然本次作业主要问题在CTLE上）
第三次：
自作聪明在判断异常之前就删除了message，造成了大量WA
三次作业出现的bug基本都是在阅读JML规格时丧失理性造成的，事实证明在阅读JML时候一定要保证独立思考的能力，当然锅也不能全部甩到这里，归根结底还是自己懒得测试且高估了自己写简单代码不出错的能力。
(Junit暴力测试？)
@org.junit.jupiter.api.Test
void sendIndirectMessage() throws EqualPersonIdException, PersonIdNotFoundException, EqualRelationException, MessageIdNotFoundException, EmojiIdNotFoundException, EqualMessageIdException, RelationNotFoundException, EqualEmojiIdException {
Network network = new MyNetwork();
network.addPerson(new MyPerson(1, "A", 10));
network.addPerson(new MyPerson(3, "N", 10));
network.addPerson(new MyPerson(6, "F", 10));
network.addRelation(1, 3, 10);
network.addRelation(3, 6, 15);
network.addRelation(1, 6, 26);
network.storeEmojiId(1);
network.storeEmojiId(3);
network.storeEmojiId(5);
network.storeEmojiId(7);
network.storeEmojiId(9);
network.storeEmojiId(91);
network.addMessage(new MyMessage(1, 10, network.getPerson(1), network.getPerson(6)));
network.addMessage(new MyEmojiMessage(2, 1, network.getPerson(1), network.getPerson(6)));
network.addMessage(new MyEmojiMessage(3, 1, network.getPerson(1), network.getPerson(6)));
network.addMessage(new MyEmojiMessage(4, 1, network.getPerson(1), network.getPerson(6)));
network.addMessage(new MyEmojiMessage(5, 3, network.getPerson(1), network.getPerson(6)));
network.addMessage(new MyEmojiMessage(6, 9, network.getPerson(1), network.getPerson(6)));
network.addMessage(new MyEmojiMessage(7, 91, network.getPerson(1), network.getPerson(6)));
network.addMessage(new MyEmojiMessage(8, 91, network.getPerson(1), network.getPerson(6)));
for (int i = 0; i < 8; i++) {
network.sendMessage(i + 1);
}
assertEquals(4, network.deleteColdEmoji(1));
assertEquals(true,network.containsEmojiId(91));
network.deleteColdEmoji(3);
assertEquals(false,network.containsEmojiId(91));
}
容器选择和使用的经验
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避免直接使用定长数组。
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根据需求进行容器的选择，如果对象是通过ID来进行大部分操作，那么使用HashMap进行存储，如果对象如Person.messages，需要从头取出，从尾放入等操作，则使用ArrayList进行存储。适当的情景下也可使用Hashset来做集合的不重复性。
-
不确定要用什么的情况下，似乎还是用HashMap比较靠谱
性能问题
本次作业会出现的性能问题主要集中在容器的选择，qbs的算法，ageMean，ageVar等的算法。
对于容器的问题，我的避免超时的方法是采取了适合的容器如HashMap
我在第二次作业中大面积出现了性能问题（估计能踩的坑我都踩了）
-
qbs的算法采用了规格描述的算法直接进计算，于使我对其进行了并查集算法的修改，在addPerson和delPerson的时候就对拥有同一个根节点的节点构成一个集合。（一开始还写了DFS，慢的要死就算了，还写了一堆BUG，忙一下午，服了。）
private final HashMap<Integer, Integer> parent = new HashMap<>();
private final HashMap<Integer, Integer> rank = new HashMap<>();
private int find(int id) {
if (parent.get(id) != id) {
parent.put(id, find(parent.get(id)));
}
return parent.get(id);
}
private void union(int id1, int id2) {
int p = find(id1);
int q = find(id2);
if (p == q) {
return;
}
if (rank.get(p) < rank.get(q)) {
parent.put(p, q);
} else if (rank.get(p) > rank.get(q)) {
parent.put(q, p);
} else {
parent.put(p, q);
rank.put(q, rank.get(q) + 1);
}
}
-
ageMean，ageVar等的计算，起初我的计算直接采用了每次调用方法是从头开始计算的实现，结果导致每次计算要消耗大量的CPU超时，导致了CTLE，后改为在进行addperson的时候直接进行累加加和的操作，在询问ageMean的时候可以直接进行返回。
private int ageSum = 0;
private int ageMean = 0;
private int ageVar = 0;
private int valueSum = 0;
@Override
public void addPerson(Person person) {
people.put(person.getId(), person);
ageSum += person.getAge();
ageMean = ageSum / people.size();
ageVar = 0;
for (Person p : people.values()) {
ageVar += (p.getAge() - ageMean) * (p.getAge() - ageMean);
if (p.isLinked(person)) {
valueSum += p.queryValue(person) * 2;
}
}
ageVar = ageVar / people.size();
}
@Override
public void delPerson(Person person) {
people.remove(person.getId());
if (people.isEmpty()) {
initialData();
return;
}
ageSum -= person.getAge();
ageMean = ageSum / people.size();
ageVar = 0;
for (Person p : people.values()) {
ageVar += (p.getAge() - ageMean) * (p.getAge() - ageMean);
if (p.isLinked(person)) {
valueSum -= p.queryValue(person) * 2;
}
}
ageVar = ageVar / people.size();
}
架构设计
除了各个对象的HashMap以外，network维护一个并查集，group维护多个基本数据，在addPerson的能操作时进行各个数据的更新。
不知道写什么了，这单元挺搞心态的，对自己写BUG的能力又有了新的认识，因为自己时间不够能力不足，总做不好测试这一块，我也不知道怎么办，就尽力别写bug吧。不讲丧气话，这单元学到了JML规格相关知识，好像还是挺“严谨”的，如果以后工作或者什么遇到了，应该挺受益的，不过有一说一，我是不会愿意去自己写这个JML的，如果有中文版的JML能几句话讲清楚，那没准可以试试。
标签：总结,network,ageVar,int,person,BUAAOO,new,getPerson,单元 来源： https://www.cnblogs.com/acsoto/p/14824896.html
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