一、JML理论基础及应用工具链情况

理论基础

1.JML表达式

\result:表示方法执行后的返回值。

\old(expr):表示一个表达式expr在相应方法执行前的取值。

\foall:全称量词修饰的表达式。

\exists:存在量词修饰的表达式。

<==>:等价关系操作符。

==>:推理操作符。

\nothing:变量引用操作符,指示一个空集。

\everything:变量引用操作符,指示一个全集。

2.方法规格

requires:表示前置条件(pre-condition)。

ensures:表示后置条件(post-condition)。

assignable:表示副作用范围限定(side-effects)。

3.类型规格

invariant:不变式,要求在所有可见状态下都必须满足的特性。

constraint:状态变化约束,对前序可见状态和当前可见状态的关系进行约束。

应用工具链

OpenJML可以对规格进行检查,包括语法正确性检查、静态检查、运行时检查。

JMLUnitNG可以根据规格自动生成测试样例,检测程序的正确性。

二、部署JMLUnitNG/JMLUnit,实现自动生成测试用例

测试程序:

测试过程及结果:

测试样例主要是针对数据的边界情况,三个没有通过的测试点都是由减法溢出导致的。

三、按照作业梳理自己的架构设计,并特别分析迭代中对架构的重构

第一次作业

MyPath类里,用一个arraylist来存路径中的所有点,以及一个hashmap来存所有不同的点。方法都是按照规格完成,值得一提的是从大佬那里学来了简单的重写hashCode()的方法——直接return类中arraylist的hashCode(),因为对于arraylist来说,相同内容的两个arraylist,它们的hashCode是相同的。

MyPathContainer类里,由于MyPath重写了hashCode()方法,直接建立以id作为key、path作为value和以path作为key、id作为value的双向hashmap。另外对于所有不同点的个数,建立一个以点的id作为key,点的出现次数作为value的hashmap,在add和remove path时,对这一hashmap进行维护,将增加或删除的路径中的所有点的出现次数在这一hashmap中的value值进行加或减,次数为0时直接删除,这样在获取不同点个数时就可以直接return这一hashmap的size()。

第二次作业

第二次作业采用的是floyd算法求最短路径,每次add或者remove,都根据graph中存储的所有path建立一个二维矩阵,然后用floyd算法求解。

第三次作业

第三次作业仍采用floyd算法,基本方法参考讨论区大佬的不拆点方法(这方法真的太强了),维护四个二维矩阵,并且对于每个路径的不满意度和票价矩阵都用一次floyd,最后在每一次add和remove时,都重新初始化四个矩阵并各自floyd,以得到最终结果。

这三次作业其实基本上没有太多重构,因为第二三次都是用的floyd算法,其他的方法基本上都是沿用上一次的方法。

四、按照作业分析代码实现的bug和修复情况

第一次作业比较简单,没有出现bug。

第二次作业强测wa了两个测试点,互测被刀了两刀,都是源于同一处bug。由于路径中的点并不是从0开始递增,在建立二维数组时,需要建立一个从点的id到递增自然数的一个映射,以表示数组的index。我在每一次add和remove时,都会先将二维数组初始化,而忘记将储存映射关系的hashmap也初始化,这就导致删除了某些点之后,它的映射关系仍储存在hashmap中,会出现数组越界的错误。

第三次作业也吸取了第二次作业的教训,没有出现bug。

五、阐述对规格撰写和理解上的心得体会

在规格撰写方面,在几次上机以及理论课上的练习中,感觉撰写规格要比理解规格难一些,感觉一次性很难完整写出一个方法的规格。

至于规格理解,就要简单很多,在熟悉JML各种表达式及规格之后,对于规格要求的理解基本上不会存在偏差。

其实本单元的作业,主要难点还是在于算法及架构设计上,由于CPU时间做出了要求,我们必须充分考虑选择算法的时间复杂度,而第三次作业增加的票价、不满意度等计算,进一步加大了代码设计的难度。

总的来说,规格还是很有用的,它能很好地规范代码,而且能帮助程序员养成良好的代码编写习惯。

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