一、PSP表格
(2.1)在開始實現程序之前，在附錄提供PSP表格記錄下你估計將在程序的各個模塊的開發上耗費的時間。（3'）
(2.2)在你實現完程序之后，在附錄提供的PSP表格記錄下你在程序的各個模塊的開發上實際花費的時間。（3'）
| PSP2.1 | Personal Software Process Stages | 預估耗時（分鍾） | 實際耗時（分鍾） |
|---|---|---|---|
| Planning | 計划 | ||
| · Estimate | · 估計這個任務需要多少時間 | 30 | 30 |
| Development | 開發 | ||
| · Analysis | · 需求分析 (包括學習新技術) | 90 | 150 |
| · Design Spec | · 生成設計文檔 | 0 | 0 |
| · Design Review | · 設計復審 | 0 | 0 |
| · Coding Standard | · 代碼規范 (為目前的開發制定合適的規范) | 0 | 0 |
| · Design | · 具體設計 | 30 | 60 |
| · Coding | · 具體編碼 | 180 | 240 |
| · Code Review | · 代碼復審 | 10 | 30 |
| · Test | · 測試（自我測試，修改代碼，提交修改） | 20 | 30 |
| Reporting | 報告 | ||
| · Test Repor | · 測試報告 | 20 | 20 |
| · Size Measurement | · 計算工作量 | 5 | 5 |
| · Postmortem & Process Improvement Plan | · 事后總結, 並提出過程改進計划 | 5 | 5 |
| · 合計 | 390 | 570 |
二、計算模塊接口
(3.1)計算模塊接口的設計與實現過程。設計包括代碼如何組織，比如會有幾個類，幾個函數，他們之間關系如何，關鍵函數是否需要畫出流程圖？說明你的算法的關鍵（不必列出源代碼），以及獨到之處。（18'）
敏感詞類MGC：//存儲輸入的敏感詞信息，按詞存儲
包括：敏感詞序號，敏感詞本身的字符串，長度（utf-8碼的長度，一個漢字占3個字節），敏感詞類型（中文|英文），敏感詞總數
行類HANG：//存儲需要檢測的文本，按行存儲
包括：行序號，行本身的字符串；長度（同上），行總數
答案類ANS：//將得到的結果按行存儲
包括：敏感詞序號，行序號，對應行的字段定位（便於輸出問題字段），答案總條數
檢測函數search：//對敏感詞檢測，是程序的核心算法，也是難度最高，占用資源最多的部分
void search(MGC &M,HANG &H)//輸入對應的敏感詞和行，不破壞行和詞本身，檢測到敏感字段即存入答案類
{
int i = 0, j = 0, head;
if (M.k == 1)//敏感詞為漢字
{
//連續3個字節相同，則進行匹配；若敏感詞長度為n字節，則需匹配n/3次才算完成
for (; j < H.l; j++) if (H.s[j] == M.w[i]&& H.s[j+1] == M.w[i+1]&& H.s[j+2] == M.w[i+2])
{
if (i == 0) head = j;//第一次匹配時，對文章對應位置定位
i += 3;
j += 2;
if (i == M.l)//匹配完成，記錄信息，從當前位置繼續查找該敏感詞
{
i = 0;
Ans[Ans_num].mgc_num = M.num;
Ans[Ans_num].hang_num = H.num;
Ans[Ans_num].h = head;
Ans[Ans_num++].e = j;
}
}
}
else//敏感詞為英文
{
//不區分大小寫，相同則匹配；若敏感單詞長度為m字節，則匹配m次
for (; j < H.l; j++) if ((H.s[j] == M.w[i]) || (H.s[j] - M.w[i] == 32 && M.w[i] <= 'Z') || (M.w[i] - H.s[j] == 32 && M.w[i] >= 'a'))
{
if (i == 0) head = j;
i++;
if (i == M.l)//匹配完成，記錄信息，從當前位置繼續查找該敏感詞
{
i = 0;
Ans[Ans_num].mgc_num = M.num;
Ans[Ans_num].hang_num = H.num;
Ans[Ans_num].h = head;
Ans[Ans_num++].e = j;
}
}
}
}
輸出函數ANS_print： //輸出優先級：將答案類ANS輸出到指定路徑，行序號優先；同行時按敏感詞序號優先；對於行號和詞號一致的語句，看兩者在對應行的出現順序
思路：
分別讀入敏感詞文件f1、待檢測文本f2，存儲到對應的類中；
檢測函數search：我的做法是將字符串的ASCII碼與敏感詞的ASCII碼進行匹配（雖然能很快查找到正常情況下的敏感字段，但對同音字和拆邊旁的情況存在很大的困難）能找到多少找多少，存入對應的類中
最后由對應的函數將結果輸出
流程圖：
(3.2)計算模塊接口部分的性能改進。記錄在改進計算模塊性能上所花費的時間，描述你改進的思路，並展示一張性能分析圖（由VS 2019、JProfiler或者Jetbrains系列IDE自帶的Profiler的性能分析工具自動生成），並展示你程序中消耗最大的函數。（12'）
以上是用范例測試后得到的結果，其中檢測函數search占了40%以上的cpu時間，占比最大；另外輸入數據的處理也要花費不少的cpu時間；
結果與預想差不多，畢竟整個程序的核心算法就是敏感詞的檢測函數search，並且按我的算法，search的時間復雜度與（敏感詞數*文本行數）成正比，當樣例的敏感詞數增加時，search消耗的cpu占比或許再度增加；
雖然占比較高，但實質消耗的時間相對合理，也沒有改進的思路，故沒對其進行改進；
(3.3)計算模塊部分單元測試展示。展示出項目部分單元測試代碼，並說明測試的函數，構造測試數據的思路。並將單元測試得到的測試覆蓋率截圖，發表在博客中。（12'）
測試1：（即作業給出的范例）
輸入對應的3個地址：
我輸出的答案：
示例給出的答案：
（我只找出了400個，主要是目前的進展對同音字和邊旁還不能很好的解決）
測試2：分別給出（敏感詞a，文章b， 答案c）
測試3：分別給出（敏感詞a，文章b， 答案c）
(3.4)計算模塊部分異常處理說明。在博客中詳細介紹每種異常的設計目標。每種異常都要選擇一個單元測試樣例發布在博客中，並指明錯誤對應的場景。（6'）
//讀入敏感詞文件f1，並放入敏感詞類的數組（Mgc[]）中
cin >> dz;
ifstream f1(dz);
if (!f1) cout << "open error!" << endl;
。。。。。
當讀入文件出現問題時,輸出
open error!
例如：
當輸入正確的路徑時，不會報錯：
三、心得
(4.1)在完成本次作業過程的心得體會（3'）
開發思路及遇到的困難：
1.用c＋+讀寫文件時遇到困難，學習了fstream等知識，掌握基本的讀寫文件流；
2.用DevC++和VS測試txt文件的讀寫功能時，發現中文的亂碼現象；經學習和查閱資料，問題在於txt文件默認用utf-8編碼，而Windows控制台默認用ANSI（GBK）編碼，故控制台會出現中文的亂碼，雖不影響該次作業生成的txt文件結果，但給開發、測試及維護過程造成了許多的不方便；
解決方法：將VS設置成utf-8編碼，並且在main函數開始處加入語句：system("chcp 65001")，語句功能為將控制台修改為utf-8編碼；使程序全程使用utf-8編碼，便於編寫和維護；
3.對程序進行測試，測試過程中遇到輸入的路徑打不開的現象，發現路徑中包含了中文，改為英文后此問題便沒再發生
總結：學了許多知識，但離完全攻下此題還有很大的差距，還要再努力呀