2025-2026面向对象程序先导课程总结反思

董济源-24371513 2025-11-12 19:41:02

一、作业最终架构设计

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迭代中的架构调整

第二次作业:只实现了MainClassAdventurerBottleEquipment四个类,五条指令对应的方法都在MainClass中实现。

第三次作业:本次迭代对程序架构进行大改,奠定了最终架构的基础。将MainClass中的内容拆分至InputHandlerAdventurerManagerItemOperator类中,使MainClass仅作为程序入口;新增Item类,将BottleEquipmentSpell作为Item的子类,将两种药水瓶作为Bottle的子类,将四种法术作为Spell的子类;新增Usable接口,在BottleSpell中实现。

第五次作业:新增ArmourMagicbookSwordWeapon类,管理不同类型的装备,其中MagicbookSwordWeapon的子类;新增Fight类,实现fight相关功能,由于战斗逻辑较为复杂,所以单独开一个类;新增Factory,按要求实现工厂模式,替换addBottleaddEquipmentlearnSpell方法中的相关内容。

第六次作业:本次迭代引入观察者模式,新增ObserverSubject接口,同时在Adventurer类中维护观察者(下级)的列表,以实现下级对上级的援助操作。

第七次作业:本次作业工作量不大,只新增了一个Lexer类进行词法分析,并在ItemOperator中新增loadRelation方法,维护一个栈,存储雇佣关系树中根节点到当前冒险者的节点的路径。

二、使用 JUnit 的心得体会

以往我们常使用黑盒测试的方法对程序进行测试,即给出输入样例、输出样例,不关注程序内部逻辑,只需比对程序输出结果是否和样例一致。虽然这种方法可以直接判断程序的正确性,但如果程序出现错误,就难以直接定位。而 JUnit 单元测试不同于以上方法,每一个测试单元负责测试程序的某一部分逻辑是否按照预期工作,特别是对于复杂的程序,我们将测试任务分解,就可以直观定位到哪个方法、哪项功能实现时出现了 bug,不用再大海捞针,这是 JUnit 的优势所在。

在完成开发任务的时候,我们需要思考测试的时机问题:是先开发后测试,还是边开发边测试?一开始我采取的是前者,而且我对 JUnit 不是很熟悉,还是按照传统的方法进行测试,但这样下来程序中的 bug 积少成多,然后再费尽心思 debug,最后编个 JUnit 做做样子,整个过程十分痛苦。但后来我逐渐熟悉了 JUnit 测试方法,掌握了迭代开发的规律,每增加一条指令,就同步增加对应的测试,确保每一个方法的行为都符合预期,这样才能顺利推进开发。

在具体实现时,我将所有的测试方法放在一个测试类 MainClassTest 中(当然 MainClass 本身没啥好测试的),每项测试采取读入指令的方式,先解译再执行,判断结果是否符合预期(如下)。虽然覆盖率达标,但感觉这种方法不太理想。原则上每个主要的类都要有对应的测试类,每个方法要有对应的测试方法。今后还要注意改进测试方法,注意测试分工要清晰明确。

    @Test
    public void testUseHpBottle() {
        ArrayList<ArrayList<String>> commands = new ArrayList<>();
        commands.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("aa", "Alice")));
        commands.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("aa", "Bob")));
        commands.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("ab", "Alice", "Bot1", "HpBottle", "30")));
        commands.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("ti", "Alice", "Bot1")));
        commands.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("ar", "Alice", "Bob")));
        commands.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("use", "Alice", "Bot1", "Bob")));
        processor.processCommands(commands);
        
        Adventurer bob = manager.findAdventurer("Bob");
        assertEquals(530, bob.getHitPoint());
    }

    @Test
    public void testUseUncarriedBottle() {
        ArrayList<ArrayList<String>> commands = new ArrayList<>();
        commands.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("aa", "Alice")));
        commands.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("aa", "Bob")));
        commands.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("ab", "Alice", "Bot1", "HpBottle", "50")));
        commands.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("use", "Alice", "Bot1", "Bob")));
        processor.processCommands(commands);
        Adventurer bob = manager.findAdventurer("Bob");
        assertEquals(500, bob.getHitPoint()); // 未携带,无法使用
    }

三、学习 OOPre 的心得体会

通过 OOPre 的学习,我首先了解了类、方法、实例等新概念,然后从接口、继承的运用中体会到面向对象编程的封装性、继承性、多态性,又接触了设计模式和递归下降的知识,学会了通过分解任务、复用代码来优化程序架构,实现了由面向过程到面向对象的思维转变。

OOPre 课程提供了 checkstyle 工具,在评测时检测代码风格并评分,使我意识到形成良好代码风格的重要性。规范微观层面的方法名、变量名等细节,可以使代码更加可读、更加美观,避免程序潜在错误;设定宏观层面的类长度、方法长度等限制,有助于落实单一职责原则,使程序任务划分更加清晰。

此外,OOPre 的学习还是一个锤炼心性的过程。我第四次作业因读错题,怒交 9 次才通过;第五次作业中测蒙混过关,强测竟发现了 3 个不同的 bug。Debug 是一件永恒的事,在完成复杂编程任务时,为了更好地避免 bug、修复 bug,我们需要沉下心来,冷静分析问题。

四、对 OOPre 课程的建议

  1. Bug 修复系统一定不能有 bug ✍✍✍
  2. 建议适当增强中测测试点的强度,覆盖更多特殊情况,使同学们更好地发现自己程序存在的错误,减少漏网之鱼。

吴老师和各位助教辛苦了,感谢你们的辛勤付出!

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已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ### TDS 2014示波器使用手册知识点总结 #### 一、TDS 1000B 和 TDS 2000B 系列数字存储示波器概述 - **产品系列**: TDS 1000B 和 TDS 2000B 是由 Tektronix 公司所研发并推出的数字存储示波器产品线。 - **功能定位**: 主要致力于为电子工程师以及研发人员提供具备高性能与高精度的信号测量设备。 - **应用领域**: 此类设备被普遍应用于教育机构、研发实验室以及工业生产过程中的测试环节。 #### 二、TDS 2014示波器基本操作与使用 - **开机与基本设置**: - 在启动设备时,必须确保仪器已经正确接地。 - 在使用之前,需要根据观察需求设定合适的屏幕亮度、对比度等显示参数。 - **通道选择与配置**: - 可以通过触摸显示屏或设备前面板上的按钮来选定需要进行的测量通道。 - 可依据实际需求来调整垂直灵敏度、水平时间基准等设置项。 - **触发设置**: - 触发模式包括自动、常态、单次等多种选择。 - 触发源与阈值设定涉及确定触发信号的具体来源及其电压阈值水平。 - **测量与分析功能**: - 提供多种自动测量功能选项,涵盖电压峰峰值、频率等参数的测量。 - 支持对波形进行数学运算,例如执行两个波形的相加或相减操作。 #### 三、TDS 2014示波器高级特性 - **波形捕获率**: - 波形捕获率越高,意味着在检测偶发事件方面的能力越强。 - **波形存储与回放**: - 支持将波形数据存储到内部存储单元或外部存储设备中。 - 用户能够随时调取先前保存的波形数据,以进行深入分析。 - *...
内容概要:本文聚焦2026年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题“无线电干扰源的快速自动定位与清除”,同时整合了多个数学建模与工程技术仿真研究资源,涵盖SEM广告投放策略优化、无人机协同路径规划、电力系统无功优化、微电网调度、负荷预测、电动汽车响应率建模等多个领域。其中重点详述了SEM广告投放策略的系统性建模,构建了从问题诊断、关键词分类、预算优化到不确定性环境下鲁棒决策的完整框架。提出基于成本—效益二维归一化的五类关键词划分方法(黄金词、重点词、潜力词、问题词、无效词),并建立了0-1整数规划与CVaR鲁棒优化模型,实现注册转化最大化与风险控制的平衡。文档还汇集了大量基于Matlab/Simulink的仿真资源,涉及智能优化算法、机器学习、信号处理、路径规划等方向,并配套提供代码与论文支持,形成跨学科的技术资源共享平台。; 适合人群:具备一定数据分析与建模基础,正在准备数学建模竞赛或从事科研工作的本科生、研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于数学建模竞赛备赛,学习多目标优化、分类模型、鲁棒决策等建模范式;②开展广告投放、电力调度、路径规划等领域的科研项目时借鉴模型构建与算法实现方法;③通过提供的Matlab/Python代码快速复现经典或前沿研究成果,提升科研效率与实践能力。; 阅读建议:此资源集合了多个独立研究主题,建议读者根据自身研究方向选择性阅读,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,并结合所提供的Matlab/Python代码进行实践验证,以加深理解与应用能力。

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