本文主要是介绍201971010138-汤可意 实验三 结对项目—《{0-1}KP 实例数据集算法实验平台》项目报告，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

【keyi21】软件工程准备报告[实验三]

201971010139-汤可意 实验三 结对项目—《{0-1}KP 实例数据集算法实验平台》项目报告

·任务一 阅读《现代软件工程—构建之法》第3-4章内容，理解并掌握代码风格规范、代码设计规范、代码复审、结对编程概念；

1.代码风格规范:
      代码风格规范包括命名规范，代码展示风格的规范（缩进、空格、换行），控制语句的规范以及代码注释的规范，好的代码风格规范可以让其他人更好的理解。它的原则是：简明，易读，无二义性。具体设计规则如下：

• 四个空格的缩进
• 每个{}独占一行
• 不要把多个变量定义在一行上
• 一个类型的成员变量用同一类型命名
• 所有的类型/类/函数名
• 注释是为了解释程序做什么（What），为什么这么做（Why），以及要特别注意的地方，只用ASCII字符，不要用中文

2.代码设计规范：

• 函数：只做一件事，并且要做好
• 单一出口
• 不要在构造函数中做复杂的操作，简单初始化所有的数据成员即可

3.代码复审：
      看代码是否在代码规范的框架内正确地解决了问题、长远的问题；

• 修改之后，有没有别的功能会受影响；
• 项目中还有别的地方需要类似的修改吗；
• 有没有留下足够的说明，让将来维护代码时不会出现问题；
• 对于修改，是否需要告知成员；
• 导致问题的根本原因是什么？以后如何能自动避免这样的情况再次出现；

4.结对编程
      结对编程是一种敏捷软件开发的方法，两个程序员在一个计算机上共同工作。一个人输入代码，而另一个人审查他输入的每一行代码。输入代码的人称作驾驶员，审查代码的人称作观察员。两个程序员经常互换角色。
      在结对编程中，观察员同时考虑工作的战略性方向，提出改进的意见，或将来可能出现的问题以便处理。这样使得驾驶者可以集中全部注意力在完成当前任务的“战术”方面。观察员当作安全网和指南。结对编程对开发程序有很多好处。比如增加纪律性，写出更好的代码等。
      结对编程是极端编程的组成部分。

·任务2：两两自由结对，对结对方《实验二 软件工程个人项目》的项目成果进行评价

1.项目要求：

• 对项目博文作业进行阅读并进行评论，评论要点包括：博文结构、博文内容、博文结构与PSP中“任务内容”列的关系、PSP中“计划共完成需要的时间”与“实际完成需要的时间”两列数据的差异化分析与原因探究，将以上评论内容发布到博客评论区。
• 克隆结对方项目源码到本地机器，阅读并测试运行代码，参照《现代软件工程—构建之法》4.4.3节核查表复审同伴项目代码并记录。
• 依据复审结果尝试利用github的Fork、Clone、Push、Pull request、Merge pull request等操作对同伴个人项目仓库的源码进行合作修改。

2.项目完成：

• 结对方博客链接：包凤梅的博客
• 结对方Github项目仓库链接：王玉慧Github项目仓库链接
• 博客评论：
  评论地址：201971010142-王玉慧
  评论内容：
  
• 代码核查表

3.依据复审结果尝试利用github的Fork、Clone、Push、Pull request、Merge pull request等操作对同伴个人项目仓库的源码进行合作修改。
      GitHub部分操作介绍：

• Fork：从别人发布的项目上复制一个过来，相当于一个分支；项目复制到自己的个github中，于是本地就有了一个仓库，假设名字为A;
• Clone：从自己的github上把fork过来的复制到本地，这样本地就有了一个项目A1;
• Push：当你在A1中进行修改进行开发后，最后同步到你的github上的仓库中；
• Pull request：你把自己github中的已经修改的内容申请同步到最初那个开发者的项目中；

·任务3：两两采用两人结对编程方式，设计开发一款D{0-1}KP 实例数据集算法实验平台

1.功能要求：

• 平台基础功能：实验二 任务3；
• {0-1}KP 实例数据集需存储在数据库；
• 平台可动态嵌入任何一个有效的{0-1}KP 实例求解算法，并保存算法实验日志数据；
• 人机交互界面要求为GUI界面（WEB页面、APP页面都可）；
• 查阅资料，设计遗传算法求解{0-1}KP，并利用此算法测试要求（3）；
• 附加功能：除（1）-（5）外的任意有效平台功能实现。

2.功能分析：

• 可读取实验数据，有效呈现所有数据；
• 用读取的数据绘制出以重量为横轴、价值为纵轴的数据散点图；
• 将数据按项集第三项的价值:重量比进行非递增排序；
• 用户能够自主选择动态规划算法、回溯算法求解数据的最优解和求解时间；
• 数据的最优解、求解时间和解向量可保存为txt文件

3.软件设计
      本次结对编程项目采用C/S结构进行,项目分两部分，一部分是客户端的编写，客户端主要处理本地读取的数据和传输数据到服务器和数据库，还有从服务器读取数据库中存储的结果，一部分是服务器端的编写，主要是连接数据库，接收信息，返回信息。客户端和服务器端双方通过tcp链接，并且在此基础上自定义协议进行通信和操作。同时本次项目采用了.net core平台作为开发平台，它具有跨平台、易开发等多种特点，在本次开发中尽量减少在重复工作上的工作量。

具体实现项目：

• D{0-1}KP 实例数据集需存储在数据库；
• 平台可动态嵌入任何一个有效的D{0-1}KP 实例求解算法，并保存算法实验日志数据；
• 人机交互界面要求为GUI界面；
• 查阅资料，设计遗传算法求解D{0-1}KP，并利用此算法测试要求（3）；

4.软件实现及核心功能代码展示

• DatabaseController（请求数据库操作）

    package com.chm.bag_system.controller;
    public class DatabaseController {    
   @Resource
   DataService dataService;   
    @Resource
   CapacityService capacityService;
   @GetMapping("/save/data/database")
   public String insert(){
   int count = capacityService.count(null);
   if (count>0){
       return "redirect:/database";
   }
   //    存储所有文件名的列表
   ArrayList<String> files=new ArrayList<>();
   files.add("idkp1-10.txt");
   files.add("sdkp1-10.txt");
   files.add("udkp1-10.txt");
   files.add("wdkp1-10.txt");
   for (String file : files) {
       ReadFile rf = new ReadFile();
       try {
           rf.clearData(file);
       } catch (IOException e) {
           e.printStackTrace();
       }
       rf.replaceCharacter();
       rf.separateVolume();
       Result result = rf.resultData();
       insertDataBase(result);
     }
     return "database";
   }
   /**
      * 将数据插入到数据库
    * @param result
    */
   private void insertDataBase(Result result) {
   for (String profit : result.getProfits()) {
       Data fileData = new Data();
       fileData.setContent(profit);
       fileData.setType("价值");
   fileData.setTeam(result.getProfits().indexOf(profit)+1);
       fileData.setFile(result.getFileName());
       dataService.save(fileData);
   }
   for (String weight : result.getWeights()) {
       Data fileData = new Data();
       fileData.setContent(weight);
       fileData.setType("重量");
    fileData.setTeam(result.getWeights().indexOf(weight)+1);
       fileData.setFile(result.getFileName());
       dataService.save(fileData);
   }
   for (String volume : result.getVolumes()) {
       Capacity volume1 = new Capacity();
       volume1.setSize(Integer.parseInt(volume));            volume1.setTeam(result.getVolumes().indexOf(volume)+1);
       volume1.setFile(result.getFileName());
       capacityService.save(volume1);
       }
   }
   }
  

• ScatterController（散点图绘制）

   package com.chm.bag_system.controller;
   @Controller
   public class ScatterController {
     @Resource
   DataService dataService;
   //    存放当前组价值的整型列表
   private static ArrayList<Integer> profitList=new ArrayList<>();
   //    存放当前组重量的整型列表
   private static ArrayList<Integer> weightList=new ArrayList<>();
   //    存放当前散点图数据的列表
   private static ArrayList<ArrayList<Integer>> scatterData=new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
   @PostMapping("/scatter/query")
   public String queryData(Scatter scatter, Model model){
       if(scatter.getFileName().equals("")||scatter.getGroup().equals("")){
       model.addAttribute("data",null);
       return "scatter";
   }
   profitList.clear();
   weightList.clear();
   scatterData.clear();
   QueryWrapper<Data> wrapper = new QueryWrapper<Data>();
   wrapper.eq("file",scatter.getFileName());
   wrapper.eq("team",scatter.getGroup());
   List<Data> list = dataService.list(wrapper);
   HandleData handleData = new HandleData();
   for (Data data : list) {
       if (data.getType().equals("价值")) {
           handleData.splitDataIntoInteger(profitList,data.getContent());
       }
       if (data.getType().equals("重量")) {
           handleData.splitDataIntoInteger(weightList,data.getContent());
       }
   }
   for (int i = 0; i < weightList.size(); i++) {
       ArrayList<Integer> integers = new ArrayList<>();
       integers.add(weightList.get(i));
       integers.add(profitList.get(i));
       scatterData.add(integers);
   }
   model.addAttribute("data",scatterData);
   return "scatter";
       }
   }
  

• 往数据库里面存储数据

• 对选定的某个文件夹中的某一组绘制散点图

• 选择将要排序的具体组数

• 对某一组组数据项集按第三项性价比进行排序

• 用回溯算法求最优解

• 用动态规划算法求最优解

• 数据库中按组数存储的数据

• 数据库中每一项数据的价值与重量

• 有关遗传算法的使用
        遗传算法（Genetic>遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。
  遗传算法基本流程：
  • 通过随机方式产生若干由确定长度（长度与待求解问题的精度有关）编码的初始群体；
  • 通过适应度函数对每个个体进行评价，选择适应度值高的个体参与遗传操作，适应度低的个体被淘汰；
  • 经遗传操作（复制、交叉、变异）的个体集合形成新一代种群，直到满足停止准则（进化代数GEN>=?）；
  • 将后代中变现最好的个体作为遗传算法的执行结果。

其中，GEN是当前代数；M是种群规模，i代表种群数量。

5.描述结对的过程，提供两人在讨论、细化和编程时的结对照片(非摆拍)。

6.本次结对实验PSP

7.小结感受：两人合作真的能够带来1+1>2的效果吗？通过这次结对合作，请谈谈你的感受和体会

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