2020寒假作业(2/2)
这个作业属于哪个课程 | 班级链接 |
---|---|
这个作业要求在哪里 | 作业要求 |
这个作业的目标 | 统计疫情,输出到一个txt文件中 |
作业正文 | 作业正文 |
其他参考文献 | ... |
1.Github仓库地址
https://github.com/fuqijia/InfectStatistic-main
2.PSP表格
PSP2.1 | Personal Software Process Stages | 预估耗时(分钟) | 实际耗时(分钟) |
---|---|---|---|
Planning | 计划 | 20 | 20 |
Estimate | 估计这个任务需要多少时间 | 20 | 20 |
Development | 开发 | 840 | 1130 |
Analysis | 需求分析 (包括学习新技术) | 60 | 120 |
Design Spec | 生成设计文档 | 30 | 50 |
Design Review | 设计复审 | 60 | 60 |
Coding Standard | 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) | 10 | 10 |
Design | 具体设计 | 60 | 70 |
Coding | 具体编码 | 600 | 700 |
Code Review | 代码复审 | 20 | 120 |
Test | 测试(自我测试,修改代码,提交修改) | 200 | 190 |
Reporting | 报告 | 60 | 60 |
Test Report | 测试报告 | 60 | 50 |
Size Measurement | 计算工作量 | 20 | 30 |
Postmortem & Process Improvement Plan | 事后总结, 并提出过程改进计划 | 60 | 50 |
合计 | 1060 | 1340 |
3.解题思路描述
一开始就在想核心部分就是字符串的处理,然后把输入的字符串用8个正则表达式进行匹配,分别处理,将文本的信息提取处理并保存在int数组中,最后再根据命令行的参数将int数组中的数据输出到output.txt文件中就行了。
4.设计实现过程
读取文件的函数:
5.代码说明
先创建8种类型的正则表达式:
不断读取文件:
匹配字符串,分别进行各种记录:
6.单元测试截图和描述。
除必要参数外无参数
date为日志中间某天,只读了日期前的日志
date为所有日志之前,不读取任何日志
date为所有日志之后,读取所有日志
type为cure,列出cure的数据
type为dead和sp,按顺序列出
province为湖南,只列出湖南
按省份拼音顺序列出
有province和type两个参数
两参数调换顺序,结果相同
调换了type参数的顺序,province按拼音顺序显示
7.单元测试覆盖率优化和性能测试,性能优化截图和描述。
因为有一些switch语句,所以没有输入对应的值一些case语句没有执行。
8.代码规范的链接
https://github.com/fuqijia/InfectStatistic-main/blob/master/081700308/codestyle.md
9.结合在构建之法中学习到的相关内容,撰写解决项目的心路历程与收获。
一开始并不知道怎么用命令行参数,所以一开始只是从字符串处理,字符串匹配正则表达式这一步开始做,这样做了之后再去找资料,请教别人,最后把代码完善成题目要求的样子。虽然做出来了,但是其实还是一个面向过程的思维,因为一开始对整体的代码也没有什么把握和预估,所以一开始也不知道怎么将各个部分封装成各自的类,所以还是一个面向过程的编程。
收获:看到第一个提交的同学他一开始就明确了整个项目的大概怎么分类,怎么一个类一个类写觉得非常震撼。因为他那样才有面向对象编程的感觉,才有独特的代码的美感。这次我做的时候没有先进行学习,查资料,明确各个部分如何进行,也就无从构建,只能先做一个简易的,然后改,然后再改,这样只适用于小项目和个人。我也明白了自己的不足,对于软件工程课程的作用和重要性也有了更深的体会。
10.第一次作业中技术路线图相关的5个仓库
shazhongcheng/machine_learing_study
https://github.com/shazhongcheng/machine_learing_study
关于图像识别,opencv和TensorFlow。
GantMan/fun-machine-learing
https://github.com/GantMan/fun-machine-learing
关于机器学习的一些有趣的例子,作者搬去Twitter 和reddit了。
callee2006/2019-Winter-HGU-Machine-Learing-Camp
https://github.com/callee2006/2019-Winter-HGU-Machine-Learing-Camp
韩国山东国立大学的讲座,有八个视频。
seaslee/ML_algorithm
https://github.com/seaslee/ML_algorithm
一些机器学习的算法
Eternity-Myth/MachineLearing-Homework
https://github.com/Eternity-Myth/MachineLearing-Homework
电子科技大学 《机器学习》课程作业