201871030102_崔红梅 实验三 结对项目—《D{0-1}KP 实例数据集算法实验平台》项目报告

​ b.代码设计没有考虑周全，有很多代码使用的很不合适。

​ c.代码可读性还性吧，不过有的还存在很多问题。

​ d.代码比较容易维护。

​ e.代码的每一行都执行了，都检查了。

2）设计规范部分

​a.代码遵循了已知的设计模式和在项目中的常用模式， 学习了很多知识。

​b.我代码设计中有字符串和数字的存在。

​c.程序代码没有依赖于某一平台，从Win32移植到Win64上没有出现很大的问题。

​d.在本程序中类似的功能差不多都可以调用而不用全部重新来实现。

​e.有无用的代码可以删除，在我的抽签程序中，我对于按组抽签中的添加人员姓名进行了编码，实际上是不需要的，因为一个学号就做够啦，而且还有窗体控件的功能实现。

3）代码规范部分

​a.修改的部分有很多地方是符合代码标准和风格的，但是有也有代码是没有符合标准和风格的。

4）具体代码部分

​a.在抽签程序中对错误进行了处理，在实现号码滚动的代码上出现了错误，只能实现代码中的数字，而不能随机的进行输入数字。对于调用的外部函数，检查了返回值。

b.参数传递无错误，字符串的长度是字节的长度，是双字节，是以1开始计数

​c.Switch语句的用的很好，没有出现死循环

​d.没有使用断言（Assert）来保证我们认为不变的条件真的满足

f.对资源的利用，是在C#书上借鉴的，内存、文件、各种GUI资源、数据库访问的连接没有可能导致资源泄露，有可能优化

​e.数据结构中有很的元素是没有用到的。

5）效能

​ a.代码中，特别是循环中没有明显可优化的部分。

​ b.对于系统和网络调用会超时，可以等待一会。

6）可读性

​ 代码可读性很易懂，没有足够的注释，代码量很少。

7） 可测试性

​ a.代码需要更新和创建新的单元测试。

​ b.可以针对部分功能的实现对代码进行进一步改进或创建新的单元测试。

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。

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；

Fork

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，使之具有以下功能：

需求分析

从若干具有价值系数与重量系数的物品（或项）中，选择若干个装入一个具有载重限制的背包，并使装入物品的重量系数之和在不超过背包载重前提下价值系数之和达到最大。

功能分析

1、可读取实验数据，有效呈现所有数据；
2、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；
3、将数据按项集第三项的价值:重量比进行非递增排序；
4、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；
5、数据的最优解、求解时间和解向量可保存为txt文件

软件设计

1、D{0-1}KP 实例数据集需存储在数据库；
2、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；
3、人机交互界面要求为GUI界面；
4、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）；

软件实现及核心功能代码展示

：软件包括哪些类，这些类分别负责什么功能，他们之间的关系怎样？类内有哪些重要的方法，关键的方法是否需要画出流程图？

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";
    }
}

程序运行

程序运行时每个功能界面截图。扩展功能实现可得附加分5分。

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

遗传算法

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。

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。

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。

提供此次结对作业的PSP

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。

        这次的实验我们尝试了结对编程，通过结对编程我们可以一起去交流学习。结对编程的效果是真的挺大的，通过结对编程我们共同合作，能够想到一些对方没有考虑地方，可以分享知识、共同解决遇到的问题。两个人合作完成一个项目，要比起自己单独去完成效果好很多，不仅会减轻双方的工作量，还可以在合作中最大化发挥自己的优点，同时也可以从对方身上学到很多自己不擅长的技术，互相弥补，共同进步。而且通过这次的结对编程，我们学会了合作学习、交流，知道怎么团队工作。