20172301 《Java軟體結構與資料結構》實驗三報告

課程：《Java軟體結構與資料結構》
班級： 1723
姓名： 郭愷
學號：20172301
實驗教師：王志強老師
實驗日期：2018年11月20日
必修/選修： 必修

一.實驗內容

實驗一

實驗二

實驗三

實驗四

實驗五

二.實驗過程及結果

實驗一：

實驗一是比較簡單的，程式碼是書上的程式碼。主要是Junit測試因為好久沒有用過，總是會有一些錯誤，類似junit測試方法前沒有新增test，或者junit測試的assert方法實現。
測試用例設計情況（正常，異常，邊界，正序，逆序），關於測試用例，對於排序的異常，是ClassCastException

對於查詢的異常，是ArrayIndexOutOfBoundsException，是陣列越界。即查詢範圍超過了陣列範圍。

查詢應該是沒有逆序測試的。

• 實驗一測試結果截圖：
  查詢測試：
  
  排序測試：
  
  

• 藍墨雲連結

實驗二：

實驗二首先要移到包裡面，需要注意的是測試類的位置，需要放在專案的test資料夾中，並且變更目錄為Test Sources Root。

• 實驗二測試結果截圖：
  
  
  

• 藍墨雲連結

實驗三：

七種查詢演算法分別是：線性查詢、二分查詢、插值查詢、斐波那契查詢、樹表查詢、分塊查詢、雜湊查詢。之前的學過的查詢方式，這裡就不再多說了。
需要注意的是，插值查詢

我重點解釋一下分塊查詢。
在之前的學習中，我們學習過分塊排序。那麼類比推理一下，分塊查詢的原理應該也是類似的。分塊查詢的最大特點就應該是塊內無序，塊間有序。 通過這個特點，我們可以首先可以確定目標元素在哪個塊裡面，然後通過順序查詢確定其位置。
可以說，是一種折半查詢和順序查詢的優化改進的方法。

那麼這裡，我直接用了之前的分塊方法。

    private static <T extends Comparable<? super T>> int partition(T[] data, int min, int max)
    {
        T partitionelement;
        int left, right;
        int middle = (min + max) / 2;

        //使用中間資料值作為分割槽元素
        partitionelement = data[middle];
        // 暫時把它移開
        swap(data, middle, min);

        left = min;
        right = max;

        while (left < right)
        {
            // 搜尋一個元素，它是>分割槽元素
            while (left < right && data[left].compareTo(partitionelement) <= 0)
                left++;

            // 搜尋一個元素，它是<分割槽元素
            while (data[right].compareTo(partitionelement) > 0)
                right--;

            // 交換元素
            if (left < right)
                swap(data, left, right);
        }

        // 將分割槽元素移動到適當的位置
        swap(data, min, right);

        return right;
    }
 

然後，在分塊查詢裡劃分為幾個部分。

  int partition = partition(data,min,max); 
  int leftPartition = partition(data,min,partition-1);
  int rightPartition = partition(data,partition+1,max);

判斷具體位置後，進行線性查詢。

• 實驗三測試結果截圖：
  

• 藍墨雲連結

實驗四：

這裡的排序演算法是希爾排序，堆排序，二叉樹排序。

這裡還是重點介紹一下希爾排序。因為有關第八週的測試，希爾排序學長提出了一點問題。

這裡我先放出我當時的答案。

學長說這裡應該是4插入到13的前面。

我們這裡就應該注意希爾排序的基本思想：

希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組，對每組使用直接插入排序演算法排序；隨著增量逐漸減少，每組包含的關鍵詞越來越多，當增量減至1時，整個檔案恰被分成一組，演算法便終止。

希爾排序也是插入排序，對簡單插入排序的改進方法。

所以，對於這道題來說，最後4應該直接插入到13的前面。

• 實驗四測試結果截圖：
  
  異常：
  

• 藍墨雲連結

實驗五：

基於安卓實現查詢和排序功能。是之前實驗的一個整合。

• 實驗五測試結果截圖：
  
  

• 藍墨雲連結

三. 實驗過程中遇到的問題和解決過程

• 問題1：實驗三中七種查詢演算法中的斐波那契查詢，對於其中擴充套件陣列的操作，C++實現：

  int  * temp;//將陣列a擴充套件到F[k]-1的長度
  temp=new int [F[k]-1];
  memcpy(temp,a,n*sizeof(int));

int * temp是宣告一個int型別的陣列。
memcpy()方法應該是有關複製的操作，在java中應該如何實現。

• 問題1解決方案：
  • memcpy()函式
    • 函式原型：void *memcpy (voiddest, const void src, size_t n);
    • 功能：由src指向地址為起始地址的連續n個位元組的資料複製到以destin指向地址為起始地址的空間內。
  • 由此，這個功能應該就是複製原陣列到一個新陣列中。
  • 在java上有多種實現方式：
    • for迴圈程式碼可以說是很直觀，靈活並且便於理解，但是效率有時候不高。

    // 通過for迴圈
      int[] array2 = new int[5];
      for(int i = 0;i < array1.length;i++) {
         array2[i] = array1[i];
     }
     for(int i = 0;i < array2.length;i++) {
         System.out.print(array2[i]);
     }
     System.out.println();

    • System.arraycopy()方法通過原始碼可以觀察到native，是原生態方法，效率自然更高。

     public static native void arraycopy(Object src,  int  srcPos,
                                         Object dest, int destPos,
                                        int length);

    • Arrays.copyOf()方法在原始碼上是基於System.arraycopy()，所以效率自然低於System.arraycpoy()。

    // 通過Arrays.copyOf()
    int[] array4 = new int[5];
     array4 = Arrays.copyOf(array1, 5);
     for (int i = 0; i < array4.length; i++) {
         System.out.print(array4[i]);
     }

    • Object.clone()方法從原始碼來看也是native方法，但返回為Object型別，所以賦值時將發生強轉，所以效率不如之前兩種。

    // 通過Object.clone()
     int[] array5 = new int[5];
     array5 = array4.clone();
     for (int i = 0; i < array5.length; i++) {
         System.out.print(array5[i]);
     }

其他（感悟、思考等）

• 這周做完實驗沒有及時總結，因為時間比較久遠，導致有一些錯誤和解決方法都有所遺忘。部分參考資料還是在瀏覽器的歷史記錄中淘到的。以後要對錯誤及時總結，養成良好的學習習慣。

參考資料

• [Data Structure & Algorithm] 七大查詢演算法

• C函式之memcpy()函式用法

• Java中陣列複製的幾種方法

• 白話經典算法系列之三 希爾排序的實現

• 圖解排序演算法(二)之希爾排序