个人项目报告

Posted 2020-08-09 陈鸿超

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了个人项目报告相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

GitHub

https://github.com/TheLastSummer/14061216-PersonalProgram

1. 预测时间

Personal Software Process Stages	Time(h)
计划
· 估计这个任务需要多少时间	20
开发
· 需求分析 (包括学习新技术)	2
· 生成设计文档	0.5
· 设计复审 (和同事审核设计文档)	0
· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	0.5
· 具体设计	0.5
· 具体编码	8
· 代码复审	1
· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	3
报告
· 测试报告	0.5
· 计算工作量	0
· 事后总结, 并提出过程改进计划	0.5
合计	16.5

2. 实际用时

(其实，我为了安VS2015，安了一整天，最少得用了10h)

Personal Software Process Stages	Time(h)
计划
· 估计这个任务需要多少时间
开发
· 需求分析 (包括学习新技术)	1
· 生成设计文档	0
· 设计复审 (和同事审核设计文档)	0
· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	0.5
· 具体设计	0.5
· 具体编码	8
· 代码复审	1
· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	3
报告
· 测试报告	0.5
· 计算工作量	0
· 事后总结, 并提出过程改进计划	0.5
合计	15

3. 性能改进

时间：大概3h

思路：

(1)之前求最短路径是写了一个广搜函数计算任意两站点之间的最短站点数n，所以求一个最短路径要调用n次这个函数。

这样太慢，于是我记录下广搜过程中每一步的站点，从起点一次广搜搜到终点，然后循环一次反向倒推出最短路径，快了将近n/2倍，但内存消耗较大。

(2)对多种异常情况进行了简单的报错处理。

性能分析图

技术分享

消耗最大的是setInf()函数，这个函数主要是遍历所有路线上的所有站点，记录下每个站点所属的路线和每个站点相邻的站点有哪些。需要遍历的站点个数较多，而且每个站点都有记录相应的信息，所以消耗最多。

代码如下：

bool readMap::setInf() {
   int ri = 0;
   int si = 0;
   int n = -1;
   for (ri = 0; ri <18; ri++) {
       for (si = 0; si<r[ri].stationNumber; si++) {
           n = ifContain_1(stationQueen, r[ri].stations.at(si));
           //该站点已被记录
           if (n >= 0) {
               //如果这条路线没有记录在该站点的信息内就记录它
               if (!ifContain_2(stationQueen.at(n).routes, r[ri].routeName)) {
                   stationQueen.at(n).routeNumber++;
                   stationQueen.at(n).routes.push_back(r[ri].routeName);
               }
           }
           //该站点未被记录
           else {
               station newsta;
               newsta.name = r[ri].stations.at(si);
               newsta.routeNumber++;
               newsta.routes.push_back(r[ri].routeName);
               stationQueen.push_back(newsta);
               n = stationQueen.size() - 1;
           }
           //该站点不是这条路线上最后一个
           if (si < r[ri].stationNumber - 1) {
               //后面的相邻站点未被记录
               if (!ifContain_2(stationQueen.at(n).nearbyStations, r[ri].stations.at(si + 1))) {
                   stationQueen.at(n).nearbyStationNumber++;
                   stationQueen.at(n).nearbyStations.push_back(r[ri].stations.at(si + 1));
               }
           }
           if (si > 0) {
               if (!ifContain_2(stationQueen.at(n).nearbyStations, r[ri].stations.at(si - 1))) {
                   stationQueen.at(n).nearbyStationNumber++;
                   stationQueen.at(n).nearbyStations.push_back(r[ri].stations.at(si - 1));
               }
           }

           n = -1;

       }
   }
   return true;
}