2021-OO-第三单元总结
一、作业概况分析
面向对象构造与设计第三单元要求我们根据指导书中给出的JML规格实现相应的功能，保证程序设计的正确性。我们根据JML的要求，来对给定限制范围输入变量进行处理，并且保证输出符合相应的规则，同时对异常进行处理，模拟了工程标准下的代码编写任务。由于大部分代码由官方包给定，本次作业相较于前几单元更加简单，只要细心就可以拿到较高分数，可以更有时间去研究性能上的提升。
二、设计策略
完成本单元的作业的时候，我的设计策略主要可以分为三个阶段。
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单纯翻译：既然规格已经给定，那么就严格按照规格办事
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容器使用数组
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全部功能使用循环遍历
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优点：正确性无可置疑
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缺点：性能表现极差
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优化
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对JML进行等价转换（翻译）
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第一次作业
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两个id对应的人之间是否可以通过isLinked连通 = isCircle
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图中是否连通块的数量 = queryBlockSum
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对算法和数据结构进行优化
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第一次作业
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容器的实现
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使用ArrayList等顺序结构存储对象（一定超时）
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使用HashMap等索引结构存储对象
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isCircle
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深度优先搜索 （可能超时）
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动态构建并查集
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queryBlcokSum
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根据循环查找（可能超时）
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直接返回并查集父节点个数
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由于篇幅所限，仅以第一次作业为代表举例，第二次第三次作业也是同样的设计策略，目标就是在完美符合规格的同时尽可能缩小时间复杂度，寻找等价条件，翻译明白了然后找合适算法和容器。
三、基于JML规格测试方法及策略
测试在本单元的作业中尤为重要，课堂上，老师甚至提到在工业界中，编写测试样例是要优先于编写代码本身的。
在本单元作业中，我的测试策略大概也可以分为三个阶段。
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基本功能测试
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基本思想：根据每条指令的基本功能，进行最基本的功能测试。
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主要以样例以及简单的自造样例为主，长度不太长，主要测试异常是否能正常响应、容器操作是否成功等基本问题。
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极限性能测试
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基本思想：针对每单元的高复杂度部分，进行有针对性的测试。
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如作业二中的：限定10000条指令，添加条指令和等量指令，条ag指令，剩下的全为qgvs指令，根据相应时间复杂度列二次方程求解大概的极值，生成样例进行测试。
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乱序随机测试
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基本思想：通过评测机不同指令顺序的组合，发现静态分析所难以察觉的功能问题。
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花费时间长，发现bug多，但需要评测机基础、靠谱的.jar包以及合理的指令生成策略，缺一不可。
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正确性备注：与同学互换.jar包进行黑盒对拍测试。
四、浅谈容器选择和使用
Java8为我们提供了种类繁多的容器，我们可以在
List 进行随机存取和顺序存取很快，但在插入或删除时开销较大。（LinkedList）除外。常用的为ArrayList，LinkedList
Set 主要特征是根据元素的hashcode判断元素是否是同一个，一个Set中只能容纳一个元素，而且其中元素具有无序性。分别对应数学中集合的互异性和无序性。用来解决“存在与否”的问题效率较高。常用的为快速增删索引的HashSet以及自动排序的TreeSet。
Map 是一种可以通过key映射value的一种索引数据结构，常用的有HashMap、TreeMap和多线程中的ConcurrentHashMap等。
在C中我们还经常用一种叫最大堆的数据结构，在Java中，它的官方实现为PriorityQueue，可以用来实现特定的算法。
对于Person类、NetWork类中大多需要实现查找的person[] 和 accquaintance[] ，为了追求较高的索引速度，我会选择HashMap作为具体数据结构（O（1）的查找复杂度远低于遍历查找的O（n），而且遍历复杂度相同，删除也是O（1）复杂度）
对于特殊的Person类中的Message[]而言，考虑到JML规格中要求每次插入头部，且数据结构中原数据仍具有固定的相对顺序，我选择使用LinkedList，降低插入的开销。
对于并查集的父节点，我使用HashSet进行存储，这样，在queryBlockSum时便只用返回HashSet.size()了，极大降低了时间复杂度。
对于第三次作业中djistra算法的优化，我采用了经典的堆优化方式，使用PriorityQueue进行了算法的优化，提高了程序的性能。
总而言之，根据数据结构的特性和自己的需求合适地挑选容器的提，是我们熟悉了解这些容器本身和实现原理，在这之后，才能如鱼得水的使用它们。
五、本单元性能问题分析
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性能问题概况
作业中比较明显的性能问题就是双循环问题，凡是看到有O(n^2)的复杂度，必然需要我们优化。
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第一次作业中，正值五一假期，虽然我发现了不用并查集可能会tle，但是人在飞机已经来不及，回来后t了两个点，及时使用了并查集进行修改。
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第二、三次作业，我经过多方学习与讨论，及时使用优化方法解决了JML中高复杂度的部分。
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性能问题分析
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所有的作业中，出现性能问题的部分都是简单粗暴的双循环导致的。
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解决方案
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前两次作业都可以采用记忆化的方式，避免重复计算，分别采用并查集和在线计算的方式，避免了每次查询都进行O(n^2)复杂度的计算。
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第三次作业则采用优化版的迪杰斯特拉算法，将程序复杂度由O(n^2)降至O(mlogm）。
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六、架构设计
由于第一二次作业的架构包含在第三次中，而且第三次作业有关图的架构最为完整，此处以第三次作业的架构为例分析架构。
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图模型构建与维护
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如果把整个关系网络看作一个图，那么每个节点——Person中的accquaintance[]便是该节点的邻接表，我们可以通过addPerson addRelation、deletePerson等方法进行图的维护和构建。
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并查集
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在线计算
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djistra
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是市面上常见的djistra啦
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七、心得体会
第三单元的OO作业较前几次作业来说，难度有所下降，但是要求我们掌握更多工程化的方法，使我们编写的代码更加规范化。此外，本单元中还出现了选择合适数据结构和算法的问题，也启示我们算法和数据结构是我们写码之路中不可丢失的法宝。
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