第一单元总结博客 19373048 徐柯轩
第一单元总结博客
19373048 徐柯轩
一、基于度量来分析自己的程序结构
（一）第一次作业
1. 设计思路 （1）字符串分解 根据题意可知，项和表达式均采用“递归定义”的方式给出规范格式。自然得出分别匹配初始条件（第一项或第一个表达式）和归纳条件（第一个以外的项或表达式）的字符串分解思路。将字符串进行正确分解后，自然就可以得到对应的项和表达式。（2）求导 只是修改所得到的项的系数。（3）化简 只是将相同指数的系数进行合并。
2. 度量分析
|
Expression.checkDevelopStringP(String) |
7.0 |
3.0 |
5.0 |
5.0 |
|
Expression.checkOriginStringP(String,String) |
6.0 |
1.0 |
5.0 |
5.0 |
|
Expression.differential() |
1.0 |
1.0 |
2.0 |
2.0 |
|
Expression.Expression(String) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Expression.getExpression() |
13.0 |
1.0 |
7.0 |
7.0 |
|
Expression.setTermArrayList() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Expression.simplify() |
6.0 |
1.0 |
5.0 |
5.0 |
|
ExpressionDifferential.main(String[]) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
ExpressionDifferential.readExpression() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
ExpressionDifferential.writeDifferentialExpression() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
null.compare(Term,Term) |
0.0 |
|||
|
Term.differential() |
1.0 |
1.0 |
2.0 |
2.0 |
|
Term.getAttribute() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.getIndex() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.readAttribute() |
11.0 |
4.0 |
6.0 |
7.0 |
|
Term.readIndex() |
5.0 |
3.0 |
4.0 |
4.0 |
|
Term.setAttribute(BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.setIndex(BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.Term(String,BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Total |
50.0 |
25.0 |
46.0 |
47.0 |
|
Average |
2.6315789473684212 |
1.3888888888888888 |
2.5555555555555554 |
2.611111111111111 |
表1 第一次作业-方法复杂度
|
Expression |
3.0 |
6.0 |
24.0 |
|
ExpressionDifferential |
1.0 |
1.0 |
3.0 |
|
Term |
2.125 |
6.0 |
17.0 |
|
Total |
44.0 |
||
|
Average |
2.3157894736842106 |
4.333333333333333 |
14.666666666666666 |
表2 第一次作业-类复杂度
（二）第二次作业
1. 设计思路 （1）字符串分解 因为第二次作业中添加了“表达式因子”的概念，导致第一次作业的字符串分解方法失效，进而无法得到正确的项和表达式。在与同学进行相关讨论后，我产生了一个全新的思路：与 C 语言按下标读取字符串的方法类似，我将一个简单因子（非表达式因子）作为一个独立的读取单位。从左向右扫描字符串并读取因子，如果遇到运算符，则根据运算符的内容进行相应的逻辑操作。如果遇到“*”则继续读取，如果遇到“+/-”则生成一个新项，如果遇到“(”则向下递归构造新表达式，直到“)”为止，并将读取后的字符串返回。（2）求导 因为加入了乘法运算，因此不能简单地修改各因子的系数。在这次作业中，我引入了“不可变类”的概念，将 Term 修改为“不可变类”，一个 Term 求导生成的是一个 ArrayList <Term> 的聚合。其中，线性表的每一项都是互相独立的“不可变类”。（3）化简 因为时间原因，并没有进行化简操作
2. 度量分析
|
DifferentiateExpression.input() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
DifferentiateExpression.main(String[]) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
DifferentiateExpression.output() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Expression.differentiate() |
5.0 |
1.0 |
5.0 |
5.0 |
|
Expression.Expression(ArrayList) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Expression.Expression(String) |
10.0 |
3.0 |
6.0 |
7.0 |
|
Expression.getArrayListTerm() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Expression.getStringReturn() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Expression.merge(Expression) |
3.0 |
1.0 |
3.0 |
3.0 |
|
Expression.merge(Term) |
1.0 |
1.0 |
2.0 |
2.0 |
|
Expression.setTerm(String) |
34.0 |
3.0 |
14.0 |
15.0 |
|
Expression.simplify() |
4.0 |
1.0 |
4.0 |
4.0 |
|
Expression.sort() |
7.0 |
3.0 |
5.0 |
5.0 |
|
Expression.toString() |
4.0 |
1.0 |
3.0 |
4.0 |
|
null.compare(Term,Term) |
3.0 |
|||
|
Term.addIndexCos(BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.addIndexSin(BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.addIndexX(BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.addMemberArrayListExpression(Expression) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.differentiate() |
4.0 |
1.0 |
5.0 |
5.0 |
|
Term.differentiateCos() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.differentiateExpression() |
1.0 |
1.0 |
2.0 |
2.0 |
|
Term.differentiateSin() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.differentiateX() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.equals(Term) |
1.0 |
1.0 |
3.0 |
3.0 |
|
Term.getIndexCos() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.getIndexSin() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.getIndexX() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.getValueCons() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.isZero() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.merge(Term) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.multiplyValueCons(BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.setValueCons(BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.simplify() |
6.0 |
1.0 |
4.0 |
4.0 |
|
Term.Term() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.Term(BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.Term(BigDecimal,BigDecimal,BigDecimal,BigDecimal,BigDecimal,ArrayList) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.toString() |
19.0 |
1.0 |
12.0 |
16.0 |
|
Term.unsign() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Total |
102.0 |
44.0 |
93.0 |
100.0 |
|
Average |
2.6153846153846154 |
1.1578947368421053 |
2.4473684210526314 |
2.6315789473684212 |
表3 第二次作业-方法复杂度
|
DifferentiateExpression |
1.0 |
1.0 |
3.0 |
|
Expression |
4.0 |
15.0 |
48.0 |
|
Term |
1.7916666666666667 |
12.0 |
43.0 |
|
Total |
94.0 |
||
|
Average |
2.41025641025641 |
9.333333333333334 |
31.333333333333332 |
表4 第二次作业-类复杂度
（三）第三次作业
1. 设计思路 （1）字符串分解 与第二次作业类似，只是将原来过大的单一方法进行了拆解。（2）求导 与第二次不同，在保留“不可变类”的基础上，这次作业引入了 Expression、Term、Factor、Function 四个层次，Factor（包括Function）求导生成 Term，Term 求导生成 Expression，Expression 求导生成 Expression，不同类之间的接口更加合理。同时在 Factor 中引入 FactorExpression 专门管理表达式因子，使 Term 和 Expression 解耦。（3）化简 并没有进行深入的研究，只是将 FactorCons （常数项）和 FunctionX（幂函数）进行了合并。
2. 度量分析
|
DifferentiateExpression.creatExpression() |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
2.0 |
|
DifferentiateExpression.differentiateExpression() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
DifferentiateExpression.inputExpression() |
1.0 |
2.0 |
1.0 |
2.0 |
|
DifferentiateExpression.isBraceChecked() |
9.0 |
6.0 |
5.0 |
7.0 |
|
DifferentiateExpression.main(String[]) |
1.0 |
1.0 |
2.0 |
2.0 |
|
DifferentiateExpression.outputExpression() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Expression.differentiate() |
1.0 |
1.0 |
2.0 |
2.0 |
|
Expression.Expression() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Expression.Expression(ArrayList) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Expression.Expression(String) |
22.0 |
11.0 |
10.0 |
14.0 |
|
Expression.getStringExpressionRest() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Expression.nextFactor(BigDecimal) |
6.0 |
6.0 |
1.0 |
7.0 |
|
Expression.nextFactorCons(BigDecimal) |
1.0 |
2.0 |
2.0 |
2.0 |
|
Expression.nextFactorExpression(BigDecimal) |
4.0 |
3.0 |
3.0 |
4.0 |
|
Expression.nextFunctionCos(BigDecimal) |
14.0 |
5.0 |
5.0 |
7.0 |
|
Expression.nextFunctionSin(BigDecimal) |
14.0 |
5.0 |
5.0 |
7.0 |
|
Expression.nextFunctionX(BigDecimal) |
8.0 |
4.0 |
4.0 |
5.0 |
|
Expression.nextSign() |
2.0 |
3.0 |
3.0 |
3.0 |
|
Expression.remoteSpace() |
2.0 |
1.0 |
3.0 |
3.0 |
|
Expression.simplify() |
4.0 |
1.0 |
4.0 |
4.0 |
|
Expression.toString() |
3.0 |
1.0 |
2.0 |
3.0 |
|
FactorCons.differentiate() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FactorCons.FactorCons(BigDecimal,BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FactorCons.getSign() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FactorCons.getStringPattern() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FactorCons.getValue() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FactorCons.toString() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FactorExpression.differentiate() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FactorExpression.FactorExpression(Expression,BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FactorExpression.getExpression() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FactorExpression.toString() |
2.0 |
2.0 |
2.0 |
2.0 |
|
FunctionCos.differentiate() |
2.0 |
1.0 |
2.0 |
2.0 |
|
FunctionCos.FunctionCos(BigDecimal,Factor,BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FunctionCos.getFactor() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FunctionCos.getStringPatternFunction() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FunctionCos.getStringPatternIndex() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FunctionCos.toString() |
4.0 |
1.0 |
3.0 |
4.0 |
|
FunctionSin.differentiate() |
2.0 |
1.0 |
2.0 |
2.0 |
|
FunctionSin.FunctionSin(BigDecimal,Factor,BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FunctionSin.getFactor() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FunctionSin.getStringPatternFunction() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FunctionSin.getStringPatternIndex() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FunctionSin.toString() |
4.0 |
1.0 |
3.0 |
4.0 |
|
FunctionX.differentiate() |
2.0 |
1.0 |
2.0 |
2.0 |
|
FunctionX.FunctionX(BigDecimal,BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FunctionX.getIndex() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FunctionX.getSign() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FunctionX.getStringPattern() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
FunctionX.toString() |
5.0 |
1.0 |
3.0 |
5.0 |
|
Term.differentiate() |
1.0 |
1.0 |
2.0 |
2.0 |
|
Term.getArrayListFactor() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.isZero() |
1.0 |
1.0 |
3.0 |
3.0 |
|
Term.merge(Term,int) |
4.0 |
3.0 |
3.0 |
3.0 |
|
Term.simplify() |
23.0 |
1.0 |
16.0 |
16.0 |
|
Term.Term(ArrayList,BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.Term(Factor,BigDecimal) |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Term.toString() |
4.0 |
1.0 |
2.0 |
4.0 |
|
WrongFormatException.WrongFormatException() |
0.0 |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Total |
147.0 |
98.0 |
126.0 |
153.0 |
|
Average |
2.5344827586206895 |
1.6896551724137931 |
2.1724137931034484 |
2.6379310344827585 |
表5 第三次作业-方法复杂度
|
DifferentiateExpression |
2.0 |
6.0 |
12.0 |
|
Expression |
3.533333333333333 |
11.0 |
53.0 |
|
FactorCons |
1.0 |
1.0 |
6.0 |
|
FactorExpression |
1.25 |
2.0 |
5.0 |
|
FunctionCos |
1.6666666666666667 |
4.0 |
10.0 |
|
FunctionSin |
1.6666666666666667 |
4.0 |
10.0 |
|
FunctionX |
1.8333333333333333 |
5.0 |
11.0 |
|
Term |
3.25 |
13.0 |
26.0 |
|
WrongFormatException |
1.0 |
1.0 |
1.0 |
|
Total |
134.0 |
||
|
Average |
2.310344827586207 |
5.222222222222222 |
14.88888888888889 |
表6 第三次作业-类复杂度
3. 类图绘制
图1 第三次作业-类图绘制
二、分析自己的 BUG
（一）第一次作业
虽然在识别表达式的过程中，采用了“递归定义”的分析的方法；但在识别项的过程中，依然采用了“大正则表达式”的传统方法。这导致了在互测过程中，因为输入的项过长而爆栈。
（二）第二次作业
此次作业尚未被 hack。
（三）第三次作业
虽然采用了比较“面向对象”的设计思路，也顺利地通过了中测。然而，在实现过程中，由于未能进行有效的 debug，导致出现两个非常严重的失误：a. 忘记为 FactorExpression 项添加符号，导致在求导过程中出现符号错误；b. 强制将 x**2 输出为 x*x，导致出现 sin(x*x) 的错误输出结果。
三、分析自己发现别人程序 BUG 所采用的策略
只是将自己在提交前出现的可能错误进行提交。
四、重构经历总结
（一）第二次作业
第二次作业是一次彻底的重写，除了“DifferentiateExpression-Expression-Term”的整体结构相同外，每个类的细节均进行了重写。
（二）第三次作业
第三次作业虽然和第二次作业整体结构有一些区别，但并没有进行大规模的重写：将一些 Expression 和 Term 中的过长方法进行拆分，封装到具体的类中；并添加 FactorExpression 实现表达式因子的功能。
五、心得体会
通过三周的学习，我逐渐掌握了“面向对象”的含义，学会了一些常用的设计模式。在解决问题的实践中，我明白了一些建立抽象的实现手段。但同时，三周作业也暴露出我在“测试”方面的知识漏洞。这直接导致了我第三次上机作业的严重失误。希望在今后的作业中，我能在巩固“面向对象”思想的同时，加强自身对“测试”的研究和实践。
