结对编程项目-马尔科夫
需求分析
1、实现对文章的拆分
2、建立单词对后面可能跟的单词的映射 3、根据需求生成文章 4、控制篇幅 5、避免出现环
设计思路
首先是对文章进行学习-分为两步：第一步是记录下文章中出现的所有单词，第二步是建立单词之间的映射。
接下来进行的是文章的生成。 最后一步是检查文章。一、拆分
在对文章进行分析的时候要先分析文章所有的单词，这也就需要对文章进行拆分下面的ArcToSec类负责以句号为间断，把文章拆成句子。
package Markov;import java.util.StringTokenizer;public class ArcToSec { public String [] ats (String article){ StringTokenizer token = new StringTokenizer(article); int n = article.length(); int j = 0, l = 0; //分析句子个数 for (int i=0;i 而SecToWor类是用于以空格为依据把句子拆分成单词
package Markov;import java.util.StringTokenizer;public class SecToWor { public String[] stw (String write){ StringTokenizer token = new StringTokenizer(write); int n = write.length(); int j = 0, l = 0; //分析单词个数 for (int i=0;i 然而后来我发现，拆分文章的类实属多余，会增加使用时的复杂性。
在建立映射关系的时候使用Hashtable<K, v>方法，我计划把拆分以后的所有单词放到一个集合里面，然后再转换成数组，K处放单词对应数组中的位置。然后逐一分析单词，两个一组，v处放第二个单词。但是因为临近期末，有很多科目需要复习，项目做到这里就中止了。 UML图
这仅仅是一个相对完整的思路，其中Learner类负责对文章的学习，会引用SecToWor类来拆分单词，然后学习的结果由Data来保存。然后在生成文章的时候，由Creativer类调用Data中的数据生成文章。
PSP
| PSP2.1 | Personal Software Process Stages | 预估耗时（分钟） | 实际耗时（分钟） |
|---|---|---|---|
| Planning | 计划 | ||
| · Estimate | · 估计这个任务需要多少时间 | 1000 | 190 |
| Development | 开发 | ||
| · Analysis | · 需求分析 (包括学习新技术) | 40 | 30 |
| · Design Spec | · 生成设计文档 | 40 | 20 |
| · Design Review | · 设计复审 (和同事审核设计文档) | 30 | 10 |
| · Coding Standard | · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) | 50 | 0 |
| · Design | · 具体设计 | 100 | 60 |
| · Coding | · 具体编码 | 100 | 60 |
| · Code Review | · 代码复审 | 100 | 0 |
| · Test | · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） | 200 | 10 |
| Reporting | 报告 | ||
| · Test Report | · 测试报告 | 20 | 10 |
| · Size Measurement | · 计算工作量 | 20 | 0 |
| · Postmortem & Process Improvement Plan | · 事后总结, 并提出过程改进计划 | 40 | 10 |