前言
这是级BUAA 面向对象课程第三单元实验——基于规格的层次化设计的博客总结。
架构设计
本单元作业需要根据 JML 规格描述实现一个社交关系模拟系统，需要阅读JML，实现高效图算法以及异常处理。下面主要从各单元图算法实现进行分析。
首先阅读 JML 发现许多方法需要通过id得到person，容易想到用HashMap进行存储。
hw9 —— 查询连通性和三角形关系数
通过阅读 JML 发现在Network类的isCircle方法查询给定两点的连通性，queryBlockSum方法查询连通块数量，这显然可以通过并查集实现。为了体现类的封装性，我在DisjointSet类内实现了并查集的相关操作。
三角形关系数是指三人互为熟人。如果暴力求解，时间复杂度为 O ( N 3 ) O(N^3) O(N3) ，显然会 TLE。实际上这可以通过加边时的动态维护实现：
在每次addRelation时，枚举除了id1和id2的所有人，若他们与二人分别有边，则关系数加1。
我们还可以进一步优化上述 O(N) 的维护算法。我们通过BitSet维护每个Person的Acquaintance，那么如果要得到二人共同的熟人只需要与一下。另外，由于Person的id仅保证在int范围内，需要给每个Person一个number属性进行离散化操作。
public class MyPerson implements Person {private static int tot = 0; // 共有多少人private int number; // 本人是第几个private BitSet bitSet; // 记录关系public MyPerson(int id, String name, int age) {...this.number = tot++;this.bitSet = new BitSet();}public void addAcquaintance(Person person, int value) {...bitSet.set(((MyPerson)person).getNumber());}}public class MyNetwork implements Network {public void addRelation(int id1, int id2, int value) {BitSet bitSet = (BitSet) ((MyPerson) getPerson(id1)).getBitSet().clone();bitSet.and(((MyPerson) getPerson(id2)).getBitSet());tripSum += bitSet.cardinality();}}
hw10 —— 有删边的连通性维护和动态维护最大值
在modifyRelation中，当修改后的 v a l u e ≤ 0 value \leq 0 value≤0 ，两人就不再是熟人了。然而并查集并不支持删边操作。此时我认为时间复杂度合适并且实现简单的是写时复制的并查集，当进行了删边操作时，不选择立即重建并查集，而是标记removeFlag = true；在需要查询连通性时，检查removeFlag，若为true，则重建并查集。另外当removeFlag = false时，并查集失效，此时不需要在addRelation中维护并查集。
在queryBestAcquaintance方法中，需要查询该Person的所有Acquaintance中value最大的一位。这通过在新增或修改value过程中动态维护。当该person的bestAcquaintance的value减少或acquaintance删除时，遍历一遍所有Acquaintance维护。至于queryCoupleSum方法查询双方都是对方value最大的acquaintance则直接 O ( N ) O(N) O(N) 遍历即可。
public class MyPerson implements Person {public void addValue(int id, int value) {values.put(id, values.get(id) + value);if (value < 0 && id == bestId) {bestId = 23947392;bestValue = 0;for (Map.Entry<Integer, Integer> item : values.entrySet()) {if (item.getValue() > bestValue || (item.getValue() ==bestValue && item.getKey() < bestId)) {bestId = item.getKey();bestValue = item.getValue();}}} else {if (values.get(id) > bestValue || (values.get(id)== bestValue && id < bestId)) {bestId = id;bestValue = values.get(id);}}}public void addAcquaintance(Person person, int value) {acquaintance.put(person.getId(), person);values.put(person.getId(), value);bitSet.set(((MyPerson)person).getNumber());//if (bestValue < value || (bestValue == value&& bestId > person.getId())) {bestId = person.getId();bestValue = value;}}public void removeAcquaintance(int id) {bitSet.set(((MyPerson)acquaintance.get(id)).getNumber(), false);//acquaintance.remove(id);values.remove(id);if (id == bestId) {bestId = 23947392;bestValue = 0;for (Map.Entry<Integer, Integer> item : values.entrySet()) {if (item.getValue() > bestValue || (item.getValue() ==bestValue && item.getKey() < bestId)) {bestId = item.getKey();bestValue = item.getValue();}}}}public int getBestAcquaintance() {return bestId;}}
hw11 —— 查询包含某点的最小环
在本次作业中message类型更多样，这些操作照着 JML 实现，一般不会有问题。
值得关注的是queryLeastMoments方法，查询包含某个点的最小环。首先想到的是 Floyed 算法，时间复杂度 O ( N 3 ) O(N^3) O(N3) ，必然 TLE。然后想到了删边的 Dijkstra 做法，时间复杂度有点危险（确实强测点会寄一个）。然后我学习了Dijkstra+并查集做法：
枚举要求经过的点 s；
用 Dijkstra 求单源最短路；
包含点s的最小环即为s到其余点的最短路的边加上一条不是最短路的边（该边有两种情况，见下图）。
实现细节可见代码：
private int[] pre;private int[] dist;private void dijkstra(MyPerson root) {int peopleLength = root.getTot();pre = new int[peopleLength];dist = new int[peopleLength];boolean[] visited = new boolean[peopleLength];PriorityQueue<Pair<Integer, Integer>> queue =new PriorityQueue<>(paringInt(Pair::getKey));for (int i = 0; i < peopleLength; i++) {dist[i] = 999999999;pre[i] = i;visited[i] = false;}dist[root.getNumber()] = 0;Pair<Integer, Integer> pair = new Pair<>(0, root.getId());queue.add(pair);while (!queue.isEmpty()) {pair = queue.poll();MyPerson person = (MyPerson) getPerson(pair.getValue());if (visited[person.getNumber()]) {continue; }visited[person.getNumber()] = true;for (Integer item : person.getAcquaintance()) {MyPerson acquaintance = (MyPerson) getPerson(item);int value = person.queryValue(acquaintance);if (dist[acquaintance.getNumber()] > dist[person.getNumber()] + value) {if (!person.equals(root)) {pre[acquaintance.getNumber()] = person.getNumber();}dist[acquaintance.getNumber()] = dist[person.getNumber()] + value;queue.add(new Pair<>(dist[acquaintance.getNumber()], item));}}}}int find(int x) {if (pre[x] == x) {return x; }return pre[x] = find(pre[x]);}public int queryLeastMoments(int id) throws PersonIdNotFoundException, PathNotFoundException {if (!contains(id)) {throw new MyPersonIdNotFoundException(id); }// 方案：以起点能到达的点做单源最短路 + 并查集int result = 999999999;MyPerson person = (MyPerson) getPerson(id);dijkstra(person);for (Integer acquaintanceId : person.getAcquaintance()) {MyPerson acquaintance = (MyPerson) getPerson(acquaintanceId);if (pre[acquaintance.getNumber()] != acquaintance.getNumber()) {result = Math.min(result, person.queryValue(acquaintance) +dist[acquaintance.getNumber()]);}}for (Person p1 : people.values()) {MyPerson pp1 = (MyPerson) p1;if (pp1.equals(person)) {continue; }for (Integer item : pp1.getAcquaintance()) {MyPerson pp2 = (MyPerson) getPerson(item);if (!pp2.equals(person) && find(pp1.getNumber()) != find(pp2.getNumber())) {result = Math.min(result, dist[pp1.getNumber()] +dist[pp2.getNumber()] + pp1.queryValue(pp2));}}}if (result == 999999999) {throw new MyPathNotFoundException(id); }return result;}
测试
测试方法
白箱测试是指根据程序内部逻辑测试程序，检查程序中的每条通路是否按照预定要求正确工作（即穷举路径），要求测试者了解程序结构和处理过程。在程序写好后，根据程序内部逻辑手搓一些数据确保覆盖所有语句、分支、条件、路径，以及注意测试一些边界值和特殊情况。
黑箱测试是指根据功能需求测试程序是否按照预期工作，基于系统的需求规格和功能规范来设计测试用例，并通过输入不同的数据和条件，观察系统的输出是否符合预期（即穷举输入），而不涉及程序的内部结构和内容特性。在写数据生成器时，按照功能需求构造数据，以发现系统是否满足所有功能要求以及是否存在错误或异常。
单元测试是针对程序模块（软件设计的最小单位）来进行正确性检验的测试工作。它的目的是在开发过程中尽早发现代码中的缺陷，并确保每个功能模块都能够独立地正常运行。例如本单元中的 OK 测试方法，使用测试框架进行高度自动化的测试。
功能测试是测试软件功能是否符合需求，通常采用黑箱测试方法。
集成测试是软件测试的一种方法，用于验证不同组件、模块或子系统之间的集成是否正确、协同合作，并能够产生预期的结果。它旨在检测和解决在组件集成过程中可能出现的问题。在集成测试中，被测试的软件系统已经通过单元测试对各个组件进行了测试，并且这些组件已经通过了单元测试阶段。集成测试的目标是验证组件之间的接口、数据传递和交互是否正常，以及确保整个系统在集成后能够正确运行。
压力测试是软件测试的一种方法，用于评估系统在超出正常工作负载条件下的性能和稳定性。它通过模拟系统面临的高负载、大数据量或高并发等情况，检查系统在这些极端情况下的表现和响应。压力测试的主要目标是找出系统的瓶颈、性能问题和资源耗尽情况，并评估系统在负载增加时是否能够满足性能要求。这种测试方法可以揭示系统的弱点、性能限制和潜在的故障，为系统的优化和调整提供指导。在本单元中，qlm，qbs 等指令时间复杂度较高，可以在数据构造中产生大量此类指令以观察时间性能。
回归测试软件测试的一种方法，用于确认在进行软件修改、修复或增加新功能后，原有功能是否仍然正常工作，以及新的修改是否引入了新的错误或问题。当对软件进行修改时，无论是修复缺陷、添加新功能还是进行系统配置变更，都存在可能引入新的错误或导致原有功能出现问题的风险。回归测试的目的是在进行修改后，重新运行既有的测试用例，以验证软件系统在修改后的版本中是否仍然具有预期的行为。在本课程中，将迭代后的作业提交至上次作业的强测，观察原有功能是否仍然正常工作。
测试过程
由于本单元作业的实现并不复杂，白箱测试我通过人工逻辑分析与检查替代，在完成代码编写后，先浏览一遍，和 JML 比对，检查是否有疏忽，这能解决 60% 的 bug。
然后编写测试用例，主要通过生成随机性和大数据量的测试用例来完成黑箱测试，缺点是这样仍然难以保证覆盖性。
规格与实现分离
规格与实现分离是指将规格说明与具体实现分开，以实现更好的灵活性、可维护性和可扩展性。通过本单元作业，我认识到了规格与实现分离的一些好处：
灵活性和可维护性。如果需要对系统进行功能增加、修改或优化，只需更改实现部分而不影响规格，从而降低了修改带来的风险，并提高了系统的灵活性和可维护性。通过阅读 JML 规格，可以很清晰地发现哪些实现需要修改，提高了效率。可测试性。根据规格编写测试用例，可以验证实现是否符合规格要求，从而提高软件的质量和可靠性。本单元作业同学们的架构比较相似，降低了互测阅读源码寻找bug的复杂性。
在 hw11 中，我在做 Dijkstra 使用int dist[people.length]（得益于离散化操作，不需要使用 HashMap）, 但是 run 类调用addPerson方法时，即使该person非法，我也赋予了他myID，导致people.size != tot。
在我的实现中，规格与实现分离的很好的一个体现就是在求连通性时新增了DisjointSet类实现并查集相关操作，也让后续维护更清晰。
OK测试方法
OK测试对于检验代码实现与规格的一致性的作用：
通过对比代码实现与规格要求，可以发现代码中的错误和缺陷。确保代码实现了规格中定义的所有功能，并且没有遗漏或错误地实现了某些功能。
不过，我在本单元作业中对其感触不深，可能对我最大的用处就是在写OKTest时回忆检测的方法对象是否完全实现。因为理论上来说，OK测试应该调用我实现的方法判断数据处理前后是否满足规格，但显然这样课程组很难测试，于是课程组采用传入输入输出数据来判断，于是我的OKTest实现就变成了这样,我感觉和OK测试的初衷没啥关系：
public int deleteColdEmojiOKTest(int limit, ArrayList<HashMap<Integer, Integer>> beforeData,ArrayList<HashMap<Integer, Integer>> afterData, int result) {HashMap<Integer, Integer> beforeEmojis;beforeEmojis = beforeData.get(0);HashMap<Integer, Integer> beforeMessages;beforeMessages = beforeData.get(1);HashMap<Integer, Integer> afterEmojis;afterEmojis = afterData.get(0);HashMap<Integer, Integer> afterMessages;afterMessages = afterData.get(1);int num = 0;for (Map.Entry<Integer, Integer> item : beforeEmojis.entrySet()) {if (item.getValue() >= limit) {num++;if (!afterEmojis.containsKey(item.getKey())) {return 1; }}}for (Map.Entry<Integer, Integer> item : afterEmojis.entrySet()) {if (!beforeEmojis.containsKey(item.getKey())) {return 2; }if (beforeEmojis.get(item.getKey()) != item.getValue()) {return 2; }}if (afterEmojis.size() != num) {return 3; }num = 0;for (Map.Entry<Integer, Integer> item : beforeMessages.entrySet()) {if (item.getValue() != null) {if (afterEmojis.containsKey(item.getValue())) {num++;if (!afterMessages.containsKey(item.getKey())) {return 5; }else if (!Objects.equals(afterMessages.get(item.getKey()), item.getValue())) {return 5; }}} else {if (!afterMessages.containsKey(item.getKey())) {return 6; }else if (afterMessages.get(item.getKey()) != null) {return 6; }num++;}}if (afterMessages.size() != num) {return 7; }if (result != afterEmojis.size()) {return 8; }return 0;}
学习体会
本单元我觉得重点不在于代码的实现，而是基于规格的层次化设计，掌握了数据、方法、类的规格及其设计方法和基于规格的测试方法。编写 JML 规格可以提高设计的正确性和可迭代性，我认为这钟设计方式在未来大型项目团队合作中非常需要。
