1.3 详细代码https://github.com/cantplz/sum
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PSP2.1 |
Personal Software Process Stages |
预估耗时（分钟） |
实际耗时（分钟） |
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Planning |
计划 |
20 |
30 |
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Estimate |
估计这个任务需要多少时间 |
20 |
20 |
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Development |
开发 |
300 |
450 |
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Analysis |
需求分析 (包括学习新技术) |
30 |
45 |
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Design Spec |
生成设计文档 |
30 |
30 |
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Design Review |
设计复审 (和同事审核设计文档) |
15 |
10 |
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Coding Standard |
代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) |
10 |
10 |
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Design |
具体设计 |
30 |
35 |
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Coding |
具体编码 |
60 |
180 |
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Code Review |
代码复审 |
30 |
20 |
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Test |
测试（自我测试，修改代码，提交修改） |
40 |
65 |
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Reporting |
报告 |
85 |
60 |
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Test Report |
测试报告 |
30 |
25 |
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Size Measurement |
计算工作量 |
30 |
10 |
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Postmortem & Process Improvement Plan |
事后总结, 并提出过程改进计划 |
25 |
25 |
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合计 |
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347 |
480 |
先由main程序确定要求的算式要求，再由formula程序得出算式
首先，使用随机数生成操作数与运算符，通过参数设置操作数与运算符的数量，再将其拼接为算式，如3×7+9÷3。
其次，在算式上插入括号，括号插在有乘除附近的加减子算式中，如3×(7+9)÷3。
最后，在算式的基础上将其中的数字替换为分数，如果不想使用分数则跳过此步骤。
使用OPT方法存储相关参数，如操作数数值上限、操作数个数、使用的运算符种类、是否包含分数。
使用GeneralFormular类生成算式的中缀表达式，其中包含8个方法。
4.代码说明
from formula import OPT, GeneralFormular, ComputeFormular if __name__ == "__main__": print("{:^18} | {:^5} | {:^8}".format("参数", "数值范围", "请输入")) print("{0:-<21}+{0:-<11}+{0:-<12}".format(‘-‘)) n = input("{:>14} | {:9} | ".format("生成算式数量", "[>=1]")) up_limit = input("{:>16} | {:9} | ".format("数值上限", "[>=10]")) oper_num = input("{:>15} | {:9} | ".format("操作数个数", "[>=2]")) oper_variety = input("{:>15} | {:9} | ".format("运算符种数", "[1~4]")) has_fraction = int(input("{:>14} | {:9} | ".format("是否包含分数", "[0, 1]"))) print("{0:-<46}".format(‘-‘)) opt = OPT(up_limit, oper_num, oper_variety, has_fraction) gf = GeneralFormular(opt) cf = ComputeFormular() formulars = {} for i in range(int(n)): f = gf.solve() s = cf.solve(f) formulars[i+1] = f + " = " + s print(formulars[i+1])
5.测试运行
6.性能分析
原文：https://www.cnblogs.com/z2273533704/p/13704883.html