Github:https://github.com/Hoyifei/SQ-T-Homework-WordCount-Advanced
(注:Github上的所有代码由我代为提交)
PSP:(注:部分实际用时不准确)
PSP2.1 |
PSP阶段 |
预估耗时 (分钟) |
实际耗时 (分钟) |
Planning |
计划 |
||
· Estimate |
· 估计这个任务需要多少时间 |
10 | 10 |
Development |
开发 |
||
· Analysis |
· 需求分析 (包括学习新技术) |
45 | 30 |
· Design Spec |
· 生成设计文档 |
40 | 40 |
· Design Review |
· 设计复审 (和同事审核设计文档) |
40 | 40 |
· Coding Standard |
· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) |
10 | 5 |
· Design |
· 具体设计 |
30 | 50 |
· Coding |
· 具体编码 |
600 | 625 |
· Code Review |
· 代码复审 |
60 | 60 |
· Test |
· 测试(自我测试,修改代码,提交修改) |
1200 | 1120 |
Reporting |
报告 |
||
· Test Report |
· 测试报告 |
30 | 30 |
· Size Measurement |
· 计算工作量 |
10 | 10 |
· Postmortem & Process Improvement Plan |
· 事后总结, 并提出过程改进计划 |
10 | 10 |
合计 |
分析:
其实可以用MapReduce做分布式版本
首先分出单词,存在Trie树里,然后dfs排下字典序,然后双关键字排序取前100。可以只排出前100的序,但是对性能影响不大。
实现:
本次作业我实现了词频统计和排序部分
实现的接口如下:
TrieNode:Trie树的节点,本身代表着一个字符,从根到Node的路径表示了某个单词的某个前缀。如果该Node代表某个单词,getCount函数返回它的词频,Trie类保证包外的代码只可能获取到代表单词的节点。
public class TrieNode { public int getCount() { } }
Trie树:
curWordAppendChar函数为Trie树的正在输入的单词在末尾附加一个字符
curWordEnd函数终结当前正在输入的单词,接下来的Append操作将从头开始
sortWords函数将所有输入的单词排序并返回TrieNode列表
getWord函数返回输入的TrieNode所代表的单词
public class Trie { public Trie() { } public void curWordAppendChar(char ch) { } public void curWordEnd() { } public TrieNode[] sortWords() { } public String getWord(TrieNode tail) { } }
大致实现为:建立Trie树,接收,存储并统计输入的单词。在排序过程中首先dfs遍历Trie树,生成字典序,之后使用词频和字典序做双关键字排序。
时间复杂度为O(n)+O(m log m),其中m为不同的单词数,m<n且在通常情况下有m<<n,m<=5000
排序部分可以采用插入排序只取前100个的方式改进时间复杂度为O(m)或者使用快速排序/堆排序只取前100的方式优化,但由于m不大,不会有很大的改进。
测试设计过程:本次我的单元测试包含了5个手工编写的测试用例和15个随机生成的较大的测试用例。
测试方法如下:输入内容为以空格或换行符隔开的单词,输出全部单词的词频统计结果
Testcase1:普通的统计
Testcase2:单词词频相同,测试对字典序的处理
Testcase3:存在字典序靠前的单词词频较低,验证程序是否正确处理了字典序和词频的关系
Testcase4:单词有公共的前缀,测试Trie树的正确性
Testcase5:单词有大小写,测试程序对大小写字母的处理
Testcase6~20:随机生成的测试数据
测试用例设计清单:下载链接
测试运行结果:
程序通过了全部单元测试
静态测试:
静态测试采用了IntelliJ IDE的静态测试插件和阿里编码规范的插件,下载地址不详。
由于编码过程中IDE实时地给出了醒目的提示,在编码过程中静态测试的错误被立即修改了,因此最终没有统计结果,但是代码一经编写即通过了静态测试,基本符合编码规范。
性能测试:
我们进行了代码的性能测试,使用了几本较大的电子书和随机生成的大型数据(最大数据大小约为数百MB)。具体结果参见组员高阳的博客
性能测试使用的随机生成的大数据点未使用Git维护,但是在仓库中存有生成用的代码。
测试使用的最大数据点达136MB,耗时约3秒。
程序基本为线性复杂度,主要制约程序效率的因素为数据的读入,在算法上很难进行改进。
可进行的改进为:
1、使用C语言等效率较高的编译型语言重写该项目,但是会丧失跨平台等方面的优势
2、分段读入文件以减少内存占用,但会增加程序运行的时间。
3、进行并行化编程,采用多线程/多机器计算。这是目前最广泛使用的优化手段,但由于时间关系未予实现
编码规范:
《阿里巴巴Java开发手册》:
[强制]大括号使用规范:
空代码段写成{}
左大括号前不换行,左大括号后换行
右大括号前换行,右大括号后如果跟else等代码则不换行,否则换行
例如:
void enptyFunction(parameter){} if(condition){ code; }else if(condition){ code; }else{ code; }
简洁清晰,容易判断代码段的范围和代码所属的代码段
本组成员均遵循了这一要求
注:
所有随机数据和输出结果采用Unix的换行格式,在Windows记事本下可能显示不正确。请用写字版或其他编辑器打开。
使用的exe4j为未注册版本,程序运行时有弹窗