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BUAA UNIT3 社交关系模拟系统

一. 总结实现自己实现规格所采取的设计策略

? 在实现JML规格时，采取的策略为先大致读一遍JML规格，理解将要实现的类成员变量与方法的大致意义，之后去设计将要实现的类中的数据结构与算法，然后开始下手写代码。值得注意的是，这仅仅是第一步要进行的工作。

? 在之后的代码编写过程中，难免不会出现因为对其他类的规格理解不清而产生需要重新阅读JML规格的情况，因为数据结构设置不合理导致重新进行数据结构的选择的情况。例如，由于其中Network类需要对Person, Message, Group 类中的成员变量以及方法都有调用，将其放到最后编写比较合理；而多种Exception类由于编写方法类似，在编写的过程中也不会出现对其他类的调用，放在最初编写比较合理；对于Person,Message,Group类，自然编写顺序排到了Exception之后,Network之前。即编写的优先级为 Exception > Person, Message, Group > Network

? 而在数据结构的设计中，也有需要考虑的地方。比如Network中isCircle()方法的实现，最容易想到的方法自然是DFS或者BFS无脑搜索，但是因为需要考虑性能问题，之后我放弃了这一方法，查阅资料找到了并采用了并查集的数据结构来维护图的连通。在之后的架构中，则采取了在相应的类中维护变量进行操作的方法，比如在Group中维护了sum来防止每次重复进行求和从而导致性能大大降低。

二. 结合课程内容，整理基于JML规格来设计测试的方法和策略

测试策略一： 采用Junit单元测试框架进行测试

? Junit是程序员测试，即白盒测试，因为我们知道自己的程序如何完成功能以及能够完成什么样的功能，同时利用Junit进行测试与我们使用的JML规格有相通之处，同时，启动Junit之后，能够进行自动化测试并判断执行的结果，不需要人为干预，能够减轻我们的工作量。我们只需要根据JML规格给出的方法的实现前与实现后的状态就能够写出相应的 Junit测试框架，从而进行单元测试。另外Junit还能够单独添加、删除、屏蔽测试方法，不影响其他的测试方法，从而能够有效地进行原子测试。

测试策略二： 黑盒测试

? 黑盒测试即不关注内部的实现过程，仅仅检查程序的功能。通过黑盒测试能够覆盖大量的测试样例，但本次作业中的黑盒测试并不像第一次作业表达式求导那样，具备python自带的库能够有效地得出正确结果。因此，很难找到有效的方法进行正确结果的获取，这时有效的方法为两个代码的对拍，因此适用于互测的环节。但是黑盒测试的方法很难针对性地生成边界性的数据，因此虽然覆盖范围大，但是很难保证全覆盖。

测试策略三： 人工构造样例

? 人工构造构造速度比较慢，但是能够针对性地测试边界性的极限数据，因此是对黑盒测试的一种弥补。

三. 总结分析容器选择和使用的经验

? 在最初选择容器的时候，一开始我选择了ArratList，因为操作简单，同时能够动态增长。但是由于对性能的要求，后来改用了查询时间复杂度为O(1)的HashMap。值得注意的是，在实现并查集的时候，因为涉及到对前序节点的查询，而在网上给出的代码中使用了数组实现，因此我在进行编写代码沿用了数组的做法。而由于中测的数据太弱了，并没有出现bug，而在强测中出现了大量的bug，因为Person的ID出现了负数，数组出现了负下标，自然就失败了，于是后来又使用了HashMap。在之后的设计中，为了防止前述情况的出现，均使用了HashMap，HashMap太香了

? 而在本单元在对容器进行选择时，确实考虑了一些问题，在此中总结如下：

• 选择容器时一定要满足数据的要求，比如如果要用负数当作索引就要避免数组的使用

• HashMap进行选择时，一定要注意键值对的选择，有时候两者的顺序如何放置都能够完成功能，但是通过对key进行查询速度要快的多

• ArrayList的本质上是一个数组，但是只能存储一元的数据，有时候想要存储多元的数据时就会显得捉襟见肘，这时候就需要选择Map型容器

  综上所述，HashMap是最终的选择

四. 针对本单元容易出现的性能问题，总结分析原因

本单元容易出现性能问题的地方主要有以下几点：

• isCirCle()中判断两个点是否连通时，是一个容易出现性能问题的点。因为最基础的方法为采用DFS或是BFS进行搜索，时间复杂度为O(n)，可以说没有用什么算法。而如果采用了并查集的方式维护数据，最差的情况为O(n)，而最优的情况则为O(1) ,如果在并查集建立的过程中及时进行维护，能够使得复杂度维持在O(1)，性能能够大大提高。
• 在进行平均数计算的时候，如果每次都进行累加，则会有O(n)的时间复杂度，而这之中大部分的过程都是重复的，可以维护一个变量计算Group中当前中的sum，在进行查询的时候仅仅需要简单的除法就能够得到结果，时间复杂度O(1)，但是累加的过程中有可能爆int，用BigInteger进行维护就没有问题了
• 最短路径的求解是性能最差的地方，因为采用Dijikstra算法的时间复杂度为O(n²)，而在我的印象里这已经是相当快的算法了。但是这次作业中O(n²)的时间复杂度会TLE，需要进行dijikstra算法的堆优化，时间复杂度为 O(nlog n)，恕我才疏学浅

五. 梳理自己的作业架构设计，特别是图模型构建与维护策略

类图如下：

? 本次作业的架构设计是由课程组给出的JML规格来实现的，而我主要是利用了Person中acquaintance与value这两个List(HashMap实现)来维护图中的连通关系，即Network中记录了图中的结点，每一个结点中记录了与该结点相连的边的信息。在维护图模型时，仅仅需要对相应的结点进行增删操作，比较简便。但是这种设计方式带来的缺点也显而易见：在进行最短路径的求解时，需要每次进行遍历，从而耗费性能，在之后应当继续考虑新的维护方式。

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