《构建之法》不得不提的五个问题

本文深入探讨了软件工程的基本定义及其覆盖的主要领域,并强调了单元测试的重要性和软件工程师成长路径。此外,还讨论了团队合作中代码规范的设计原则以及如何在软件开发过程中避免不必要的重构。

以下问题:

  • 什么是软件工程?软件工程工程包含那些领域?
  • 单元测试的重要性?
  • 软件工程师的成长路径是什么?怎么才是一个优秀的软件工程师?
  • 团队合作中的代码规范应该怎样设计?互相理解还是重塑各自的编程规范?
  • 软件开发过程中怎样避免写了再改这样的模式?

1036158-20180313154513557-1510124164.gif

转载于:https://www.cnblogs.com/dushik/p/8557476.html

### 德尔菲法介绍 德尔菲法是一种采用匿名发表意见的方式,即专家之间不得互相讨论,不发生横向联系,只能与调查人员发生关系,通过多轮次调查专家对问卷所问题的看法,经过反复征询、归纳、修改,最后汇总成专家基本一致的看法,作为预测的结果。该方法具有匿名性、反馈性和收敛性等特点,能充分发挥各位专家的作用,集思广益,准确性高。 ### 德尔菲法应用 德尔菲法在多个领域有广泛应用。在科技预测方面,可用于预测新兴技术的发展趋势、突破时间等;在经济领域,可对市场需求、经济走势等进行预测;在社会领域,能用于预测社会问题的发展态势、政策实施效果等。例如在预测新能源汽车市场占有率时,通过向汽车行业专家、市场分析师等发放问卷,经过多轮反馈和调整,得出较为可靠的预测结果。 ### 层次分析法(AHP)介绍 AHP层次分析法是20世纪70年代由运筹学家塞蒂出的决策分析工具,结合定量与定性分析处理多目标、多准则复杂问题。该方法将复杂问题分解为多个层次,通过比较各层次元素之间的相对重要性,进行权重分配与一致性检验,合成权重供决策建议,并能生成报告以记录决策过程 [^1]。 ### 层次分析法(AHP)应用 层次分析法在项目评估、资源分配、方案选择等方面应用广泛。在项目评估中,可对不同项目的经济效益、社会效益、技术可行性等方面进行综合评估;在资源分配时,能确定各资源分配对象的优先级;在方案选择中,帮助决策者从多个备选方案中选出最优方案。例如在选择旅游目的地时,可将景色、美食、交通便利性等因素作为不同层次的元素,通过比较各因素的重要性,确定最佳旅游目的地。 ### 德尔菲法和层次分析法(AHP)对比 - **数据获取方式**:德尔菲法主要通过专家的主观判断和经验获取数据,依赖于专家的知识和见解;而层次分析法既考虑了专家的主观判断,又通过定量计算来确定权重,相对更加客观。 - **适用场景**:德尔菲法适用于缺乏历史数据、问题具有不确定性和模糊性的情况,更侧重于预测和趋势分析;层次分析法适用于解决多目标、多准则的决策问题,更侧重于方案的比较和选择。 - **分析过程**:德尔菲法需要经过多轮的问卷发放和反馈,过程较为耗时;层次分析法需要构建层次结构模型,进行两两比较和一致性检验,计算过程相对复杂。 ### 代码示例(Python实现层次分析法) ```python import numpy as np # 定义判断矩阵 A = np.array([[1, 3, 5], [1/3, 1, 3], [1/5, 1/3, 1]]) # 计算特征值和特征向量 eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A) # 获取最大特征值及其对应的特征向量 max_eigenvalue = np.max(eigenvalues) index = np.argmax(eigenvalues) weight_vector = eigenvectors[:, index] # 归一化权重向量 normalized_weight_vector = weight_vector / np.sum(weight_vector) print("最大特征值:", max_eigenvalue) print("权重向量:", normalized_weight_vector) ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值