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C++ 深入

C++ 語言教學課程

本課程的初期章節教學課程涵蓋已展示的基本資料，並提供更多有關進階概念的資訊。我們的本單元的重點在於動態記憶體，以及物件和類別的詳細資訊。我們也導入了一些進階主題，像是繼承、多態性、範本例外狀況和命名空間我們會在後續的 C++ 進階課程中研究這些內容。

物件導向設計

太棒了物件導向設計相關教學課程。我們會將方法。

按照範例 #3 學習

本單元的重點在於運用指標和物件導向的方式取得更多練習。設計、多維度陣列以及類別/物件逐步完成下列工作：範例。我們不能強調的關鍵在於您能成為優秀的程式設計師熟能生巧！

練習 #1：利用指標進行更多練習

如需使用指標進行額外練習，請閱讀本資源，涵蓋指標的所有面向，並提供多種程式範例。

請問以下程式的輸出內容為何？請勿執行該程式，再繪製記憶圖片來判斷輸出內容

void Unknown(int *p, int num);
void HardToFollow(int *p, int q, int *num);

void Unknown(int *p, int num) {
  int *q;

  q = &num;
  *p = *q + 2;
  num = 7;
}

void HardToFollow(int *p, int q, int *num) {
  *p = q + *num;
  *num = q;
  num = p;
  p = &q;
  Unknown(num, *p);
}

main() {
  int *q;
  int trouble[3];

  trouble[0] = 1;
  q = &trouble[1];
  *q = 2;
  trouble[2] = 3;

  HardToFollow(q, trouble[0], &trouble[2]);
  Unknown(&trouble[0], *q);

  cout << *q << " " << trouble[0] << " " << trouble[2];
}

手動決定輸出內容後，請執行程式來確認是否正確。

練習 #2：進一步練習運用類別和物件

如果您需要額外練習類別和物件這裡是逐步實作兩個小型類別的資源。休息一下完成運動的時間。

練習 #3：多維度陣列

請考慮參加以下計畫：

const int kStudents = 25;
const int kProblemSets = 10;

// This function returns the highest grade in the Problem Set array.
int get_high_grade(int *a, int cols, int row, int col) {
  int i, j;
  int highgrade = *a;

  for (i = 0; i < row; i++)
    for (j = 0; j < col; j++)
      if (*(a + i * cols + j) > highgrade)  // How does this line work?
        highgrade = *(a + i*cols + j);
  return highgrade;
}

int main() {
 int grades[kStudents][kProblemSets] = {
   {75, 70, 85, 72, 84},
   {85, 92, 93, 96, 86},
   {95, 90, 83, 76, 97},
   {65, 62, 73, 84, 73}
 };
 int std_num = 4;
 int ps_num = 5;
 int highest;

 highest = get_high_grade((int *)grades, kProblemSets, std_num, ps_num);
 cout << "The highest problem set score in the class is " << highest << endl;

 return 0;
}

本程式中是否有一行標示為「此行如何運作？」 - 你能瞭解嗎？如需相關說明，請參閱這裡。

撰寫用來初始化 3Dim 陣列並填入第 3 個維度的程式值與這三個索引的總和。請參閱這裡提供的解決方案。

練習 #4：廣泛的 OO 設計範例

請參閱物件導向設計範例，其中包含整個整個流程最終程式碼是以 Java 編寫但只要唸出越來越熱烈。

請花點時間完成整個範例。太棒了程序插圖，以及輔助這個程序的設計工具。

Unit Testing (單元測試)

簡介

測試是軟體工程程序中相當重要的一環，單元測試是一種特定測試，用來檢查單一、小規模的原始碼的模組。工程師一律會進行單元測試，通常是在編寫模組時一併完成可讓您的測試驅動程式用於測試 Composer 和 Database 類別都是單元測試的例子。

單元測試具有下列特性。他們...

獨立測試某個元件
具有確定性
通常會對應至單一類別
避免依賴外部資源，例如資料庫, 檔案, 網路
快速執行
可以依任何順序執行

此外，自動化架構和方法都能支援為大型軟體工程機構的單元測試保持一致。有幾種複雜的開放原始碼單元測試架構，我們稍後將在本課程中說明這點

以下說明單元測試過程中發生的測試。

在理想情況下，我們會測試下列項目：

模組介面經過測試，確保資訊傳入和傳出正確。
會檢查本機資料結構，確保其儲存資料正確無誤。
測試邊界條件，確保模組可正確運作以限製或限制處理的範圍。
我們會透過模組測試個別路徑，確保每個路徑因此模組中的每個陳述式至少會執行一次。
最後，我們要確認錯誤是否妥善處理。

程式碼涵蓋率

事實上，我們無法獲得完整的「程式碼涵蓋率」。程式碼涵蓋率是一種分析方法，可決定軟體的哪些部分測試案例套件的執行位置 (涵蓋) 尚未執行。如果我們嘗試達成 100% 的涵蓋率，會花費更多時間撰寫單元測試，更不用編寫實際程式碼！考慮構思單元測試下列所有獨立路徑這很快就會成為指數性問題

在本圖表中，紅線並未測試，而無顏色的線條卻目標使用者、使用的資料以及模型訓練與測試方式

我們的調查重點不在於 100% 的涵蓋範圍，而是著重提升我們有信心的測試。確認模組是否正常運作我們測試的項目包括：

空值案件
範圍測試，例如正/負值測試
極端案例
故障案例
測試大部分時間最有可能執行的路徑

單元測試架構

大多數單元測試架構都會在執行容器時，使用斷言來測試值可建立個別路徑斷言是用來檢查條件是否為 True 的陳述式。斷言的結果可能為成功、不嚴重失敗或嚴重故障。更新後執行斷言，如果結果為成功或嚴重失敗如果發生嚴重錯誤，目前的函式已取消。

測試是由用來設定狀態或操控模組的程式碼，並搭配多個斷言來驗證預期結果。如果所有斷言測試成功，亦即傳回 true，就表示測試成功；否則失敗。

測試案例包含一或多個測試。我們將測試分組為測試案例反映測試程式碼的結構。在本課程中，我們將使用 CPPUnit 做為單元測試架構。這個架構可讓我們編寫單元測試並自動執行，並提供報表，說明測試成功與否測試

CPPUnit 安裝

從以下網址下載 CPPUnit 程式碼： SourceForge。找出適當的目錄，並將 tar.gz 檔案放在目錄中。接著，請輸入指令 (在 Linux 或 Unix 中)，換成適當的 cppunit 檔案名稱：

gunzip filename.tar.gz
tar -xvf filename.tar

如果您使用的是 Windows，可能需要尋找可以擷取 tar.gz 的公用程式檔案。下一步是編譯程式庫。切換至 cppunit 目錄。這個 INSTALL 檔案會提供具體指示。這些廣告活動您必須執行

./configure
make install

如果您遇到問題，請參考 INSTALL 檔案的說明。通常會有可在 cppunit/src/cppunit 目錄中找到。如要檢查編譯是否正常運作請前往 cppunit/examples/simple 目錄，然後輸入「make」。如果一切都沒問題，這樣就大功告成了！

您可找到合適的教學課程請按這裡。請逐步執行這個教學課程，並建立複數類別及其相關聯的單元測試cppunit/examples 目錄中還有幾個其他範例。

為什麼要這麼做？

單元測試在業界中相當重要，原因如下。您都很熟悉一個原因：除了檢查工作外，開發程式碼即使在開發人數極小的程式撰寫某種檢查工具或驅動程式，確保程式正常運作。

從長遠的經驗來看，工程師都知道程式能發揮作用因為第一次嘗試很小單元測試是根據這個概念為基礎這些程式會自我檢查以及可重複執行的計畫斷言會取代也會檢查輸出內容此外，由於測試結果相當容易檢查是否通過或失敗) 即可不斷執行測試增強程式碼的彈性

讓我們具體說明一下：當您初次將完成的程式碼提交至 CVS 的效率無庸置疑而且會繼續完美運作一段時間接著其他人會變更你的程式碼其他人會在不久後失去程式碼。你認為他們會自行注意到嗎？不太可能。但當你有些系統可以每天自動執行，方便您編寫單元測試這些稱為持續整合系統。當工程師 X 打破你的程式碼，系統會傳送騷擾電子郵件給他們，直到問題修正為止基礎架構即使 X 工程師是你也一樣！

這項解決方案除了可協助開發人員開發軟體，如有變更，單元測試會：

建立可執行的規格，以及保持同步的說明文件呼叫程式碼換句話說，您可以閱讀單元測試來瞭解以及模組支援的行為。
可協助您將需求與實作項目區隔開來。因為你要斷言從外顯現狀，您有機會仔細思考而不是混合如何實作行為
支援實驗。如果有安全網提醒你找出模組的行為後，就更有可能嘗試然後重新設定設計
提升設計效果。編寫完整的單元測試通常需要您讓程式碼更易於測試可測試的程式碼通常模組化，比起無法測試的程式碼更加完善再也不是件繁重乏味的工作
維持高品質。重大系統中的小錯誤以損失數百萬美元甚至在使用者的滿意度或信任度上下降就能降低這類可能性。擷取錯誤還讓品質確保團隊能把時間投入在更複雜且困難上而不是回報明顯故障

請花點時間在 Composer 資料庫應用程式中使用 CPPUnit 編寫單元測試。如需相關說明，請參閱 cppunit/examples/ 目錄。

《Google 模式》

簡介

想像一下中世紀的少女看著數以千計的手稿封存與歷史「哪裡是阿里斯托爾的...」

收藏圖書館

幸好，手稿是依照內容和旁白進行排序帶有特殊符號，方便擷取包含於如果沒有這類機構，我們很難找出手稿。

儲存和擷取大型集合中寫入資訊的活動稱為「資訊擷取 (IR)」。這類活動越來越普遍對這些新技術至關重要，特別是紙張和印刷品等發明媒體。過去只有少數人會住。現在，但每天都有數億人參與資訊檢索作業使用者經常透過搜尋引擎或電腦搜尋資料

資訊檢索入門

蘇斯博士在過去 30 年內為 46 本童書撰寫了 46 本童書，他讀書時貓、牛、大象、誰、小妖精和怪物。你還記得嗎？哪個故事包含哪些生物？除非你是家長，否則只有孩子可以告訴你哪一組蘇斯博士的故事擁有這些生物：

(COW 和 BEE) 或 CROWS

我們將應用一些傳統的資訊檢索模型來解決這個問題問題。

顯而易見的方式就是開始暴力：取得 46 博士博士學位的故事，然後開始讀取。記下每本書中哪些包含 COW 和 BEE 的字詞，以及同時，尋找含有 CROWS 一詞的書籍。電腦就比我們更快如果我們能拿到蘇斯博士的書本，或是文字檔等數位格式換像是蘇斯博士的書等小館，這種技巧就很好。

不過，在很多情況下，我們需要更多的理由。例如：集合目前線上的所有資料中有 40% 的資料過大，無法 grep 處理。我們也單純想尋找符合條件的文件而我們已經習慣根據關聯性排序廣告

除了 grep 以外，另一種方法是在集合中為文件建立索引再開始搜尋IR 中的索引類似於教科書的背面我們會一份清單，列出每個字詞中的所有字詞 (或條款) Seuss 博士的故事，留下「the」、「and」和其他相關字句介系詞等等 (稱為停止字詞)。接著，我們會代表也更容易找到這些字詞但對於故事

其中一種可能的表示法列出的字詞欄中如有「1」，代表字詞已出現在顯示該欄位的故事

書本和字詞表

我們可以以位元向量的形式查看每個資料列或資料欄。資料列的位元向量表示您要在報導中提及「搜尋字詞」一詞資料欄的位元向量可指出字詞出現在故事中

返回原始問題：

(COW 和 BEE) 或 CROWS

我們以位元向量輸入這些字詞，然後依序執行位元 AND 和在結果加上位元的 OR。

(100001 和 010011) 或 000010 = 000011

答案：「先生棕色 Can Moo！你能嗎？」以及《The Lorax》這是插圖 布林擷取模式 (即「完全比對」模式)。

假設我們擴大矩陣範圍，納入蘇蘇斯博士的所有故事，在報導中列出相關字詞矩陣會大幅增加觀察次數大多為 0矩陣在各方面可能不理想表示法因此我們想辦法只保存這 1 人！

部分強化功能

而 IR 中用來解決這個問題的結構稱為「反向索引」。我們會為字詞建立字典，每個字詞都有一份清單。記錄字詞發生所在文件。這份清單稱為貼文 list。私有連結的清單非常適合用來反映這種結構，如圖所示。

如果不熟悉連結清單，只要在「已連結」您會看到許多資源說明如何建立這個 YAML 檔案以及如何運用相關細節將於後續單元中詳細說明。

請注意，我們使用文件 ID (DocIDs) 而不是故事我們也會排序這些 DocID，以便處理查詢。

我們如何處理查詢？對於原始問題，我們會先找到 COW 的張貼內容和 BEE 的貼文清單然後進行「合併」：

將標記維護在兩份清單中，並逐步說明兩份發布清單。
在每個步驟中，比較兩個指標指向的 DocID。
如果兩者相同，請將該 DocID 加入結果清單；如果沒有，請將指標往前推指向小型 docID。

以下說明如何建立反向索引：

為每份感興趣的文件指派 DocID。
為每個文件找出相關字詞 (權杖化)。
為每個字詞建立由字詞 (文件 ID) 組成的記錄。找到，並在該文件中出現頻率。請注意。
按字詞排序記錄。
處理單一記錄以建立字典和張貼清單與類似搜尋字詞的而非一份文件建立 DocID 的連結清單 (按照排序順序)。每項字詞也具有頻率，也就是所有記錄的總和。

專案內容

尋找多個可進行實驗的冗長純文字文件。都是使用相同。此外，您還必須建立用於輸入查詢的介面並提供處理引擎的引擎您可以在論壇中尋找專案合作夥伴。

以下是完成這項專案的可能程序：

首先，請定義在文件中識別字詞的策略。列出您可想到的所有停用字詞，並編寫函式讀取檔案中的字詞、儲存字詞，並排除非檢索用字。當您在檢閱清單中從疊代擷取出來的字詞
編寫用於測試函式的 CPPUnit 測試案例，並編寫 makefile 來提供所有共同建構檢查檔案為 CVS，尤其是在與合作夥伴攜手合作建議您研究如何開啟 CVS 執行個體遠端工程師
新增處理程序來納入位置資料，也就是檔案和位置檔案名稱為何？建議你算出計算結果頁碼或段落編號。
請編寫 CPPUnit 測試案例，以測試這項額外功能。
建立反向索引，並將位置資料儲存在每個字詞的記錄中。
編寫更多測試案例。
設計可讓使用者輸入查詢的介面。
使用上述搜尋演算法，處理反向索引和然後將位置資料傳回給使用者。
請務必在最後部分中加入測試案例。

和所有專案一樣，請透過論壇和即時通訊尋找專案合作夥伴並分享想法

額外功能

在許多 IR 系統中，常見的處理步驟稱為「字根」。主要概念是：使用者會搜尋「擷取」相關資訊對於包含「擷取」資訊「擷取」、「擷取」等等系統可能容易出錯不容易理解，所以這有點棘手舉例來說，使用者可能會收到標題為「金購資訊」的文件「重試」。詞幹的實用演算法是 Porter 演算法。

應用程式：隨時隨地！

歡迎參閱以下概念應用技術應用範例： Panoramas.dk。

C++ 深入 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。