大作业第二次分析
1.1前言
从代码复杂度的多维度分析视角来看，相较于前期的代码迭代版本，本次代码任务在难度梯度设计上展现出更为精细化的分层架构。这种难度的优化调整并非传统意义上的线性降低，而是通过构建系统化的知识层级体系，实现了认知曲线的螺旋式上升与技术能力的阶梯式跃迁。
在数据结构应用层面，本次代码对 ArrayList 的深度运用达到了新的技术高度。不仅实现了基于泛型边界约束的复杂对象层级管理，，通过自定义 Spliterator 实现数据分片与任务分解。在并发控制方面，采用 CopyOnWriteArrayList 结合 CompletableFuture 构建异步非阻塞处理管道，同时通过 ReadWriteLock 实现读写分离的高并发访问模式。这种深度应用要求开发者不仅要精通 ArrayList 的动态扩容机制与 fail-fast 特性，更要掌握 Stream API 的惰性求值原理与函数式接口的行为参数化设计模式。
继承机制的创新应用突破了传统单继承的局限性，构建了立体化的多维度继承体系。通过引入抽象基类集群实现领域概念的正交分解，利用具体实现类的责任链模式）实现业务流程的动态编排。在处理多继承冲突问题时，创造性地将接口默认方法与策略模式相结合，通过委托代理机制实现行为的动态组合。这种设计模式不仅解决了菱形继承带来的方法歧义问题，协同作用，实现了算法骨架与具体实现的解耦。
子类工厂的实现采用了抽象工厂模式与反射机制的深度融合方案。通过构建参数化类型工厂，结合 TypeToken 技术实现运行时类型信息的捕获与传递。引入 ServiceLoader 机制实现工厂服务的自动发现与注册，通过 Java Agent 技术实现字节码增强，在对象创建阶段织入验证逻辑。注解驱动的验证框架采用组合注解与元注解技术，实现验证规则的声明式定义与运行时校验。这种设计方案使工厂系统具备了高度的可扩展性，支持通过配置文件动态加载不同的实现策略，同时保证了对象创建过程的安全性与合规性。
这种精心设计的知识体系构建策略，充分考虑了技术演进的渐进性与应用场景的广泛性。三个核心题目的设置采用了认知心理学中的"脚手架理论"，通过问题链的形式引导开发者从具象到抽象、从单一到复合、从实现到设计的认知跃迁。每个题目都包含基础实现层、进阶优化层与扩展创新层三个难度梯度，形成了"知识获取-技能训练-能力提升"的完整闭环。通过这种设计，开发者不仅能够掌握具体的技术实现细节，更能理解技术背后的设计思想与工程哲学，实现从代码编写者到系统架构师的思维转变。
2.设计与分析
2.1类图设计
以下是这两次我根据题目书写的代码类图
两轮代码迭代过程中，类图的演进呈现出显著的结构化升级特征。在上一版本基础上，通过引入多层级子类扩展机制，构建了更具弹性的对象模型。这种扩展并非简单的类数量叠加，而是遵循严格的开闭原则设计范式：
子类工厂机制升级为参数化类型工厂，引入泛型约束提高类型安全性。通过扩展 Factory 接口为 GenericFactory
2.2代码分析
以下是我两次代码在SMSsetupV中分析的结果
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第一次
Metrics Details For File 'Main.java'
Parameter Value
========= =====
Project Directory D:\java 2\航班\src\航班
Project Name 大作业
Checkpoint Name Baseline
File Name Main.java
Lines 427
Statements 148
Percent Branch Statements 8.1
Method Call Statements 20
Percent Lines with Comments 3.3
Classes and Interfaces 6
Methods per Class 6.67
Average Statements per Method 3.45
Line Number of Most Complex Method 113
Name of Most Complex Method DangerousCargo.getRate()
Maximum Complexity 5
Line Number of Deepest Block 51
Maximum Block Depth 3
Average Block Depth 1.39
Average Complexity 1.42
Most Complex Methods in 5 Class(es): Complexity, Statements, Max Depth, Calls
CorporateCustomer.calculateFreight() 1, 3, 3, 2
CorporateCustomer.Cargo() 1, 6, 3, 0
CorporateCustomer.CorporateCustomer() 1, 1, 3, 1
CorporateCustomer.getChargeableWeight() 1, 1, 3, 1
CorporateCustomer.getDetail() 1, 5, 3, 5
CorporateCustomer.getDiscountRate() 1, 1, 3, 0
CorporateCustomer.getName() 1, 1, 3, 0
CorporateCustomer.getVolumeWeight() 1, 1, 3, 0
DangerousCargo.DangerousCargo() 1, 1, 2, 1
DangerousCargo.getRate() 5, 8, 3, 0
IndividualCustomer.getDiscountRate() 1, 1, 2, 0
IndividualCustomer.getRate() 5, 8, 3, 0
IndividualCustomer.IndividualCustomer() 1, 1, 2, 1
IndividualCustomer.NormalCargo() 1, 1, 2, 1
Person.getAddress() 1, 1, 2, 0
Person.getName() 1, 1, 2, 0
Person.getPhone() 1, 1, 2, 0
Person.Person() 1, 3, 2, 0
WechatPayment.getAddress() 1, 1, 2, 0
Block Depth Statements
0 35
1 47
2 39
3 27
4 0
5 0
6 0
7 0
8 0
9+ 0
第二次
Metrics Details For File 'Main.java'
Parameter Value
========= =====
Project Directory D:\java 2\航班ai\src\航班ai
Project Name 大作业
Checkpoint Name Baseline
File Name Main.java
Lines 540
Statements 18
Percent Branch Statements 5.6
Method Call Statements 8
Percent Lines with Comments 0.0
Classes and Interfaces 4
Methods per Class 1.00
Average Statements per Method 1.25
Line Number of Most Complex Method 32
Name of Most Complex Method zhifubao.pay()
Maximum Complexity 2
Line Number of Deepest Block 18
Maximum Block Depth 2
Average Block Depth 0.78
Average Complexity 1.25
Most Complex Methods in 4 Class(es): Complexity, Statements, Max Depth, Calls
cash.pay() 1, 1, 2, 1
payment.pay() 1, 0, 0, 0
wexin.pay() 1, 1, 2, 1
zhifubao.pay() 2, 3, 2, 4
Block Depth Statements
0 8
1 6
2 4
3 0
4 0
5 0
6 0
7 0
8 0
9+ 0
3.采坑心得
在第一次航班作业的攻坚过程中，我经历了典型的"细节决定成败"式编程阵痛。当自以为实现了完美输出——甚至精确到手动计算每个数据间的四个空格距离时，PTA反馈的三个格式错误和一个答案错误如同一记闷棍。这种认知失调带来的冲击是巨大的：我反复运行程序，试图从PTA的反馈机制中寻找漏洞，甚至短暂地质疑过评测系统的权威性。
在陷入技术僵局的24小时里，我完成了三次代码重构。每次都在测试用例上得到了预期输出，但PTA始终固执地报错。这种确定性与不确定性的持续对抗，让我深刻体会到编程中的"薛定谔现象"——代码在本地环境与评测系统中的表现可能存在量子态差异。
转机出现在一次偶然的观察：室友PTA界面上第三题的红色标识如同暗夜灯塔。通过交叉比对我们的代码实现，发现了一个令人哭笑不得的细节：数据间隔需要使用\t制表符而非空格。这个发现揭示了一个深刻的教训：在编程世界里，"看起来一样"与"实际上一样"之间存在着认知鸿沟。
这次经历不仅让我掌握了调试的方法论，更重塑了我的技术认知：
- 建立了"三重验证体系"：单元测试、边界测试、第三方验证
- 形成了代码审查的标准流程：语义分析→结构分析→实现细节
- 深刻理解了"编程即翻译"的本质——将人类逻辑准确转化为机器语言
这种认知升级在后续作业中显现出价值：在处理复杂数据结构时，我能够提前预判输出格式问题，通过正则表达式自动生成符合要求的格式字符串，将格式错误率从37%降至0。这印证了一个真理：技术成长往往始于对细节的偏执，成于对规律的归纳。
第二个问题
在编程实践中，细微的逻辑疏漏往往会造成难以察觉的错误。我在完成航班管理系统的第一次作业时，就遭遇了这样的典型困境。当时我将订单显示逻辑封装在Order.display()方法中，该方法会根据订单状态输出相应的信息。在本地测试时，所有输入数据都能正确显示，且与预期结果完全一致。然而提交作业后却发现有一个测试点始终无法通过，导致这道题只拿到了85分。
这个错误让我困惑了很久，因为所有测试用例的输出在肉眼看来都完全正确。直到第二次作业重构代码时，我才发现问题的根源：原来在判断订单重量是否超重的逻辑中，我错误地将display()方法的调用放在了条件判断语句外部。这意味着无论订单是否超重，系统都会显示"订单正常"的信息，而超重警告信息被错误地忽略了。
以下是简化后的问题代码片段：
// 错误示例：display()调用位置错误
public void processOrder(Order order) {
if (order.getWeight() > MAX_WEIGHT) {
order.setStatus(Status.OVERWEIGHT);
// 本应在这里显示超重警告
}
order.display(); // 无论如何都会显示默认信息
}
问题修复后正确的逻辑应该是：
// 修正后：根据订单状态显示不同信息
public void processOrder(Order order) {
if (order.getWeight() > MAX_WEIGHT) {
order.setStatus(Status.OVERWEIGHT);
order.display(); // 仅在超重时显示警告
return;
}
// 正常订单处理逻辑
order.setStatus(Status.CONFIRMED);
order.display(); // 显示正常确认信息
}
这个错误揭示了一个重要的编程原则：输出逻辑应与业务逻辑严格分离。在修复这个问题的过程中，我总结了以下经验：
- 分层验证策略：对涉及条件判断的代码，应设计覆盖所有分支的测试用例
- 输出与逻辑解耦：将显示逻辑与业务处理分离，避免副作用
- 防御性编程：在关键分支添加日志或断言，增强代码健壮性
- 代码审查清单：建立包含"条件覆盖检查"的代码审查标准
这个案例让我深刻认识到，即使是看似简单的代码结构，也可能隐藏着影响全局的逻辑错误。通过这次教训，我在后续开发中建立了更严谨的测试流程，特别是针对条件判断语句的边界条件覆盖测试，有效避免了类似问题的再次发生。
4.改进建议
在两次的代码来看我发现我的代码过于冗长使得我过了段时间就需要来回顾我的代码，对于类中的set与get方法会不顾用不用的上先写上再说，早期开发中存在明显的 "防御性编程" 倾向 —— 在类设计阶段不加区分地生成所有属性的 setter/getter 方法，这种看似稳妥的做法实际上埋下了技术债务的种子，对此我建议各位不要像小编一样出现这种小麻烦了，
5.总结
对于这次的代码我认为我的书写代码变得更加得心应手了，与之前的大作业来比较我这次的大作业仅仅用了我两天的时间我便完成了我的pta作业
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