个人博客作业Week1

本文探讨了软件工程领域的关键概念,包括“没有银弹”的论断、团队开发模式的选择、结对编程的影响、敏捷开发的应用及Scrum会议的组织。同时介绍了常见的版本控制与项目管理工具如TFS、Git、GitHub等的特性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

  • 快速看完整部教材,列出你不懂的 5 - 10 个问题,发布在你的个人博客上。

1. 什么是“没有银弹”论断?

2. 团队模式和项目的开发模式有什么关系,怎样选取效率最高最适合的模式?

3. 结对编程的时候,合作伙伴的性格等因素对合作的影响。

4. 敏捷开发或其他高级方法对于团队的要求,方式的选取的技巧。

5. 好的Scurm meeting的演示流程是什么 ?

 

  • 请问 “软件” 和 “软件工程” 这些词汇是如何出现的 - 何时、何地、何人?

1958 年Turkey在论文"The Teaching of Concrete Mathematics"中提出。最早见于Richard R. Carhart,1953年

  

  • 附加题
    上网调查一下目前流行的源程序版本管理软件和项目管理软件都有哪些, 各有什么优缺点? (提示:搜索一下Microsoft TFS、Git、Mercurial、GitHub、Bitbucket、Trac、Bugzilla、Rationale,Apple XCode)?

TFS(Team Foundation Server )是一个工作流协作的引擎,它允许一个团队使用他们自定义的流程,并使用在项目历史中实时收集起来的一个集中的数据仓库。

优点:集成性。版本控制系统和工作项存储器在注册时集成在一起。当注册时,可以将其与一个或多个工作项关联。新概念:搁置集

GitHub:Ruby社区的程序员使用Git以后,找不到好的Git托管网站,于是就开发了Github出来。

优点:重视社区活动,在GitHub,用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。

Trac是一个为软件开发项目需要而集成了Wiki和问题跟踪管理系统的应用平台,是一个开源软件应用。

优点:力求不影响现有团队的开发过程,良好的扩充性,以里程碑的方式进行项目管理。

Bugzilla:是一款具有追踪系统的软件。

优点:开源免费,缺陷跟踪。强大的检索功能。

xcode集成了svn源代码管理客户端。

优点:分支管理系统,易于管理,集中式服务器更能保证安全性,管理方便,逻辑明确,符合一般人思维习惯.

 

---恢复内容结束---

转载于:https://www.cnblogs.com/yuccalan/p/4830137.html

### 山东大学程序设计 Week4 作业题目解决方案 关于山东大学程序设计课程的 Week4 作业,虽然当前提供的引用并未直接提及 Week4 的具体内容[^1],但从类似的编程竞赛和算法训练来看,Week4 很可能涉及图论基础、最短路径计算或者动态规划等内容。以下是基于常见 Week4 主题的一个假设性解答框架。 #### 假设主题:单源最短路径问题 如果 Week4 的重点在于 **单源最短路径** 计算,则可以采用 Dijkstra 或 Bellman-Ford 算法解决。以下是一个典型的实现: ```python import heapq def dijkstra(graph, start): n = len(graph) distances = [float('inf')] * n distances[start] = 0 pq = [(0, start)] while pq: dist_u, u = heapq.heappop(pq) if dist_u > distances[u]: continue for v, weight in graph[u]: alt = dist_u + weight if alt < distances[v]: distances[v] = alt heapq.heappush(pq, (alt, v)) return distances # 示例输入 n = 5 # 节点数 edges = [ (0, 1, 2), (0, 2, 4), (1, 2, 1), (1, 3, 7), (2, 4, 3), (3, 4, 1) ] graph = [[] for _ in range(n)] for u, v, w in edges: graph[u].append((v, w)) graph[v].append((u, w)) # 如果是无向图 start_node = 0 result = dijkstra(graph, start_node) print(result) # 输出各节点到起点的距离 ``` 上述代码实现了 Dijkstra 算法来寻找从某个起始节点出发到达其他所有节点的最短距离。此方法适用于加权有向/无向图中的正权重边场景。 #### 假设主题:拓扑排序与关键路径 另一种可能性是 Week4 涉及 **拓扑排序** 和 **关键路径** 的相关内容。下面提供了一个简单的拓扑排序实现: ```python from collections import defaultdict, deque def topological_sort(edges, num_nodes): adj_list = defaultdict(list) indegree = {i: 0 for i in range(num_nodes)} for src, dest in edges: adj_list[src].append(dest) indegree[dest] += 1 queue = deque([node for node in indegree if indegree[node] == 0]) result = [] while queue: current = queue.popleft() result.append(current) for neighbor in adj_list[current]: indegree[neighbor] -= 1 if indegree[neighbor] == 0: queue.append(neighbor) if len(result) != num_nodes: return [] # 存在环路 return result # 示例输入 num_nodes = 6 edges = [(5, 2), (5, 0), (4, 0), (4, 1), (2, 3), (3, 1)] sorted_order = topological_sort(edges, num_nodes) if sorted_order: print(sorted_order) # 输出拓扑顺序 else: print("存在循环依赖") ``` 这段代码展示了如何通过 BFS 实现拓扑排序,并检测是否存在环路。 #### 结合实际需求调整解法 由于具体题目未完全明确,建议参考 Week7 中提到的相关概念并适当迁移至 Week4 的上下文中。例如,在 Week7 提到了税费最小化的问题[^2],这可能是某种形式的成本优化或路径选择问题。因此,可尝试将这些思路应用于 Week4 的练习中。
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