JAVA Lab1

程序员文章站 2022-07-12 16:54:17

...

2 实验环境配置
2.1 安装JDK并进行环境变量的配置
环境配置的路径：此电脑 —> 属性 —> 系统 —> 高级 —> 环境变量
环境变量配置：添加JAVA_HOME环境变量，值为“JDK安装路径”。
设置path:在path变量的最前面添加".;%JAVA_HOME%\bin;"
在命令行下输入javac java等命令，如果窗口提示一些关于javac java命令的选择就代表jdk环境变量已经设置好。

2.2 安装并使用Git
2.2.1 在官网下载后安装
2.2.2 设置账号和邮箱
2.2.3 创建本地仓库
$ git init
2.2.4 本地仓库与GitHub的远程仓库连接
使用HTTPS方式关联：
git remote add origin [email protected]:”yourname”/example.git
git push -u origin master
2.2.5 上传文件至本地仓库，上传到远程仓库
$ git add README.txt
$ git commit -m “备注”
$ git push -u origin master
$ gir push origin master //简化命令
3 实验过程
3.1 Magic Squares
本问题的任务主要分为两个部分：第一部分是设计一个isLegalMagicSquare()方法来判断n×n的矩阵是否为合法幻方。第二部分是理解一个n为奇数的幻方生成算法。
3.1.1 isLegalMagicSquare()
这个函数的功能是检验给出的矩阵是不是幻方，并且给出其不是幻方时的错误。
首先是使用Java文本读入，读取矩阵，在读取时进行判断：

分隔符是否符合要求
据题目可得，幻方的各个元素之间的分隔符必须为\t，所以将整个方阵的字符串中的\t \n换成空格，然后进行分割存入字符串数组。检查这个数组，如果产生了“ ”，则这个数组未合法使用分隔符。
检查输入是否均为正整数
使用正则表达式来判断数组的各个元素是否为正整数。如果不是，则进行报错。
检查矩阵是否为方阵
在之前的步骤当中记录下矩阵的最大列数，然后对行列数进行比较判断。
检查行、列、斜边相加的值是否相等
先将字符串变为线性字符串数组。然后依据行和列之间的数学关系进行运算，计算行、列、斜边三条线上的和，如果不是幻方则报错。
3.1.2 generateMagicSquare()
通过实验报告中所给的源代码可以看出，这是幻方生成算法中的罗伯法。

具体步骤如下：

首先将最小的数放在第一行的*。
接下来将每一个数放在前一个数的右上方
如果这个数要放的方格已经超过了边缘，则把这个数放在另一个边缘。(e.g:超出第一行最右列，就放在最后一行的最左列)
如果方格被占用就填写到这个方格的下面一个方格。

P.S：此方法只适用于正奇数。当我们输入一个正偶数时，会发生数组越界的情况，导致无法正常生成幻方。

3.2 Turtle Graphics
先自主学习java的一个第三方画图方案Turtle，并且通过给出的现有的Turtle方法，根据代码注释部分要求的画图任务进行编写代码。
3.2.1 Problem 1: Clone and import
在网站上直接找到教师的仓库，并且下载相关文件到本地，进行参考。

3.2.2 Problem
3: Turtle graphics and drawSquare
在Turtle.java文件中定义了在画图当中所需要的接口：
public void forward(int units);
在当前方向画直线，units为长度，单位为内部规定单位
public void turn(double degrees);
按照顺时针方向进行转向
public void color(PenColor color);
改变画笔的颜色

编写drawSquare()：画一个正方形，画笔初始方向向上。通过循环控制，画出正方形。

	public static void drawSquare(Turtle turtle, int sideLength) {
		try {
			turtle.color(PenColor.GREEN);// 将笔的颜色调为绿色(because I like)
			for (int i = 0; i < 4; i++) {// 通过循环画出正方形
				turtle.forward(sideLength);// 直走 长度
				turtle.turn(90);// 转90°
			}
		} catch (Exception e) {
			throw new RuntimeException("implement me!");
		}
	}

3.2.3 Problem 5: Drawing polygons
3.2.3.1 caculateRegularPolyAngle
函数功能：计算正多边形的内角和，输入的参数为正多边形的边数。计算依据的数学关系是，正多边形的外角和为360°，且均相等。
3.2.3.2 caculatePolygonSidesFromAngle
函数功能：得到内角就可以知道外角，然后来计算正多边形的边数。
3.2.3.3 drawRegularPolygon
函数功能：使用了上一个函数的功能，输入的参数为边数和边长，根据计算的内角，从而控制画笔turn的方向。
3.2.4 Problem 6: Calculating Bearings
3.2.4.1 calculateHeadingToPoint
函数功能：计算给定的两个向量之间的方向角。首先对给出的点进行处理，得到向量（当前点与目标点构成的向量），然后得出其与y轴之间的tan值，使用函数计算得出夹角，再和当前朝向的夹角计算出两个向量之间的夹角。
在计算夹角的过程之中，注意如果得到的夹角为负角时，需要将夹角改为正值。
3.2.4.2 caculateHeadings
函数功能：计算一系列边构成的向量之间的夹角，得出方向转动的大小。使用上一个函数，计算得出转动角度，使用List存储。
3.2.5 Problem 7: Convex Hulls
在实现这个功能时，使用的一个判断方向角度的方法。

	public static int orientation(Point p, Point q, Point r) {
		double val = (q.y() - p.y()) * (r.x() - q.x()) - (q.x() - p.x()) * (r.y() - q.y());

		if (val == 0)
			return 0; // collinear
		return (val > 0) ? 1 : 2; // clock or counterclock wise
	}

判断共线、逆时针或者顺时针的情况。
函数思想：在找到所有点中最左的点，然后逆时针开始访问各点，找到最边缘的点，存储起来。从最左边的点p开始一直找到起始点p，搜索条件为orientation(p,x,q)的方向对于所有点“x”都是逆时针的。跟踪q中最后访问的最逆时针的点，如果没有一个点比q更为逆时针，那么更新q。

3.3 Social Network
设计并实现Person和FriendshipGraph两个类。建立起一个图，通过输入搭建起有向的社交网络，并且输出。

3.3.1 设计/实现FriendshipGraph类
数据结构设计：
使用List persons= new ArrayList<>();来存储所有的人（节点）。
设计思路：

public void addVertex(Person A)
添加新的节点。在迭代遍历的时候，对重名进行判断。
public void addEdge(Person A,Person B)
添加A—>B的有向边。调用了Person中的getFriend()进行遍历，防止重复。
public int getDistance(Person A,Person B)
使用了queue的数据结构，利用BFS广度优先搜索求两个节点之间的最短路径。
3.3.2 设计/实现Person类
数据结构设计：
List friendList = new ArrayList<>();用来存储当前节点的出边，即friend。
public boolean visited;用来标记是否访问过该节点。
设计思路：
public void addFriend(Person X)
向朋友列表里面添加新的朋友。即添加新的出边节点。
public List getFriend()
获取当前节点的friendList。
public String getName()
获取当前节点的name

3.3.3 设计/实现客户端代码main()
main函数即为实验要求的指令。
3.3.4 设计/实现测试用例
测试用例主要涵盖了所有正常和异常的情况。比如添加时重名，重边，单向边，计算路径得到正常数据和没有路径输出表示异常的情况。

3.4 Tweet Tweet
3.4.1 Problem 1: Extracting data from tweets
设计思路：

public static Timespan getTimespan(List tweets)
循环遍历tweet数组，记录tweet发表时间的最大和最小值，从而获得一个Timespan。
使用Time中的before和after函数对时间的早晚进行比较。
public static Set getMentionedUsers(List tweets)
将所有的tweet内容放入一个字符串中，使用正则表达式对@和合法的username进行筛选，从而得到@后面的用户名。

3.4.2 Problem 2: Filtering lists of tweets
设计思路：

public static List writtenBy(List tweets, String username)
循环比较author和username在转换为小写的情况下是否相同。
public static List inTimespan(List tweets, Timespan timespan)
找到在时间范围内所发的推特信息。
public static List containing(List tweets, List words)
遍历作为参数的tweet信息，如果该tweet包含输入的words字符串的所有内容（在lowercase情况下），则将这条tweet返回。

3.4.3 Problem 3: Inferring a social network
设计思路：
1.

public static Map<String,Set<String>>guessFollowsGraph(List<Tweet> tweets)
Map<String, Set<String>> followMap = new HashMap<String, Set<String>>();
    	List<Tweet> social = new ArrayList<Tweet>();//all the tweets
    	for(Tweet tweet : social) {
    		Set<String> match = Extract.getMentionedUsers(Arrays.asList(tweet));//a tweet's @
    		followMap.put(tweet.getAuthor().toLowerCase(),match);
    		for(String author : match) {
    			if(!author.equals(tweet.getAuthor())){
    				followMap.get(tweet.getAuthor().toLowerCase()).add(author.toLowerCase());
    			}
    		}
    	}
    	return followMap;

将tweet的列表进行遍历，使用getMentionedUsers，将所有被@的人计入Map。
2.

public static List<String> influencers(Map<String, Set<String>> followsGraph)
    	 List<String> InfluenceList = new ArrayList<String>();
         Map<String, Integer> influencers = new HashMap<String, Integer>();
         int influenceCount;
         for (Set<String> follows : followsGraph.values()){
             for(String i: follows){
                 if(influencers.containsKey(i)){
                     influenceCount = influencers.get(i) + 1;
                     influencers.put(i.toLowerCase(), influenceCount);
                 }
                 else{
                     influencers.put(i.toLowerCase(), 1);
                 }
             }
         }
         
         //sort the influencers and put them in InfluenceList
         while(!influencers.isEmpty()){
             int topfollowers = Collections.max(influencers.values());
             for (String name : influencers.keySet()){
                 if(influencers.get(name).equals(topfollowers)){
                     InfluenceList.add(name);
                     influencers.remove(name);
                     break;
                 }
             }
         }
         return InfluenceList;

将tweet的列表进行遍历，使用getMentionedUsers，将所有@的人以及他们被@的次数放在Map中，再根据他们被@的次数来对其进行排序。
3.4.4 Problem 4: Get smarter
如果A是B的follower，B是C的follower，那么A也是C的follower。即将C也添加到Map中。

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