WordCount改进 小组项目

GitHub地址：https://github.com/DM-Star/WordCount-opt

作业需求：http://www.cnblogs.com/ningjing-zhiyuan/p/8654132.html

1、WordCount项目PSP表格：

PSP表格

PSP2.1	PSP阶段	预估耗时 （分钟）	实际耗时 （分钟）
Planning	计划	5	5
· Estimate	· 估计这个任务需要多少时间	5	5
Development	开发	310	340
· Analysis	· 需求分析 (包括学习新技术)	30	30
· Design Spec	· 生成设计文档	20	20
· Design Review	· 设计复审 (和同事审核设计文档)	10	10
· Coding Standard	· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	30	60
· Design	· 具体设计	60	60
· Coding	· 具体编码	90	60
· Code Review	· 代码复审	10	10
· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	60	90
Reporting	报告	52	52
· Test Report	· 测试报告	30	30
· Size Measurement	· 计算工作量	2	2
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结, 并提出过程改进计划	20	20
	合计	367	397

2、项目接口实现：

　　在这个部分，我一开始接的任务是状态转移，创建哈希函数，以及添加单词功能，但根据模块化的需要，后来添加单词的这部分还是由Star亲自出马解决。在这个项目里，要提高性能的话，就肯定不能不考虑数据结构就开始做，比如说，要看一个单词是否已经存在，不可能去从头开始找，找到了就词频加1，没找到就在后面再添一个新单词，设置词频是1。因为这样的开销是巨大的，在一个有几千几万个单词的文件中，无法想象要过多久才能统计出他的次数，显然和性能要求不符。

　　我一开始的反应是可以像字典一样弄一个首字母索引序列，但在和Star同学的交流中，我发现这样其实是不合理的，比方说a开头的单词有很多，但是例如v,x这些字母开头的单词实际上不是那么多，虽然实际上要根据当时的文件来看，但这种做法确实是不合理的。于是就想到了将单词所有字母的ASCLL码相加，并且模除一个数字，得到ASCLL码的下标，就相当于找到字典中的部首那样，通过这个下标去找到所有具有这个特征的单词，再处理词频，这样的话效率会高很多，后来我们为了程序处理方便选择模除128，这样的话这个算法只需要和127做 按位与 运算即可得到下标。

 int WordList::Hash(char* word){
     int HashVal = ;

     while (*word != '\0')
         HashVal += *word++;

     return HashVal & ;

 }

　　另外是一个状态转移的函数，由于这个项目需求的描述很清楚，所以很容易就可以得出这样的一个流程图：

　　　　　　　　　　　　　　 参考Star的流程图：http://www.cnblogs.com/DM-Star/p/8728684.html

一共有三个状态在单词中，在边界值，在单词外部，因此在WordState这个类型中进行宏定义：

 #define        INNERWORD        1            //状态一：单词内部
 #define        CRITICAL        2            //状态二：临界（收到一个连词符）
 #define        OUTERWORD        3            //状态三：单词外部 

从外部到内部，再从内部到外部，就完成一个单词的提取，所以我们需要几个表示状态转移的量，根据虚线方向会出现11,12,13,21,23,31,33这些状况，因此继续增加宏定义，为了能简化有限状态机的运算

采用了16进制的数字：

#define        PROCESS_11        0x11            //过程：状态一  到  状态一
#define        PROCESS_12        0x12            //过程：状态一  到  状态二
#define        PROCESS_13        0x13            //过程：状态一  到  状态三
#define        PROCESS_21        0x21            //过程：状态二  到  状态一
#define        PROCESS_23        0x23            //过程：状态二  到  状态三
#define        PROCESS_31        0x31            //过程：状态三  到  状态一
#define        PROCESS_33        0x33            //过程：状态三  到  状态三

用一个类WordState来存储关于状态的信息：

class WordState {
private:

public:
    WordState();
    processType  stateTransfer(char c);
    stateType state;
}

接下来是函数的实现：利用位运算，先将现存的state左移4位，并且与现在的状态做按位与，则可以得到对应的过程process，他看起来像是这样：

processType WordState::stateTransfer(char c) {
    //传进一个字符，根据这个字符和当前状态计算下一个状态，并返回一个process，指明状态是如何迁移的。
    processType process = state << ;

    if( (c >= 'a') && (c <= 'z'))
        state = INNERWORD;

    else if (c == '-')
    {
        if (state == INNERWORD)
            state = CRITICAL;
        else
            state = OUTERWORD;
    }
    else
        state = OUTERWORD;

    process = process | state;
    return process;
}

3、单元测试

现在对我的hash（）和stateTransfer（）进行单元测试，hash( )这个函数虽然只是一种规则，为了做出一个映射，其实他的值多精确对程序来说并没有什么影响，但是为了达到我们要的效果，我们还是要对他进行必要的单元测试：

这个函数由于只有一条路，所以并不会出现什么错误，但是为了保证正确，我就从单个字母开始测试，后来慢慢变成单词，加上连字符，再到多个连字符，并且用Python编写一个检验的程序来确保程序运行的正确：

s = "hello"
l = list(s)
print l
a = 0
for i in l:
    a += ord(i)
print a%128

测试全部通过

另外一个状态迁移的函数的重要性相比之下高了很多，并且有很多种不同的情况，传出的参数会有当前的状态，以及迁移到这个状态的过程，对这两个部分分别进行测试：

这里给出初始状态，然后给出下一个字符，就可以根据返回这个状态的值，值得一提的是，我虽然在这个测试里面写了状态二到状态二，状态三到状态二，但实际上我要验证的是他的状态会变成OUTERWORD，通过这个方式来证明连续的--会跳出word，在其他字符中给出-也不会让状态进入CRITICAL，状态与预想中的完全一致，在实际使用时候，会将state存储在类中，作为下一个调用的初始值，所以对state不需要重新赋值让他们能一直运行到读文件结束。

另外要测试的是process，这个函数关系到什么时候一个单词结束，结束之后哪一部分算单词。

原理基本和state相同

这些测试用例也完美的通过了，这也就意味着对单词逻辑的判断完全结束，并且只要是符合要求的文档放上来，那得出的结论一定是正确的。

4、总结

相比之前一次作业，我觉得这次作业让我对单元测试有了一些了解，这是一种从无到有的改变，以前我总是在想，一个工程要全部编完，然后再开始排查哪里的代码有问题，会很不方便，但是现在，有了单元测试，我可以保证编码和测试同步进行，当一个模块完全通过检验了之后，再进行下一个模块的编写，让之后的编码再也没有后顾之忧，单元测试的方法确实是非常实用。另外的静态测试涉及到编写代码的风格，我觉得这对以后的编程确实有着非常重要作用，我也确实应该培养一下良好的编程习惯了，我会尽量找一种适合我的代码风格，并且坚持使用下去。