PSP表格

PSP2.1 | Personal Software Process Stages |预估耗时（分钟）|实际耗时（分钟）

| :-: | -:
Planning |· 计划| 1440|1980|
· Estimate | · 估计这个任务需要多少时间 |1440| 1980
Development| · 开发| 600|1000|
· Analysis|· 需求分析 (包括学习新技术)|180|180|
· Design Spec | · 生成设计文档 | 1440||
· Design Review|· 设计复审 |1440|
· Coding Standard| · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) |30 |30|
· Design|· 具体设计 |120|180|
· Coding|· 具体编码)|600||
· Code Review |· 代码复审|60 ||
· Test| · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） |180|
· Reporting|· 报告 | ||
· Test Repor|· 测试报告|||
· Size Measurement|· 计算工作量|||
· Postmortem & Process Improvement Plan|· 事后总结, 并提出过程改进计划|60||
· |· 合计|7560||

# 预备知识学习 #

JSON

由于本次的输入输出需要使用到JSON，所以迫不得已去学习了一下，以下是我学习json的一些资源分享

https://blog.csdn.net/cpongo4/article/details/86613947JSON解析库MoShi学习
https://www.cnblogs.com/dmego/p/9033080.html FastJson的使用总结

2.正则表达式

需要利用正则表达式分割信息中的level、name、phoneNumber

这是在知乎上看到的github上的一个超过2w星的正则表达式学习项目

https://github.com/ziishaned/learn-regex

一个在线测试正则表达式的平台

https://regex101.com/

解题过程

本次编程作业的解题过程真的太难了（我太菜了），多亏我的一位热心同学全程给予我很多帮助，帮我配置gradle和教我git的使用（虽然我每次commit都是让他帮我弄），还有编程过程遇到的一些问题占用了他很多时间，非常感谢这位热心同学.

思路

由于涉及到杂乱字符串信息的提取，所以想到用正则表达式分割。
题目要求里有部分地址缺失，有点难定义一个完整的正则式来处理所有情况，所以想到通过全国地图信息（省市县镇）来进行匹配。该地图为一个json文件，每级地址（除最后详细地址）下都有一个数组包含其下辖地址，通过逐级匹配来分割信息。
调用高德地图api，可惜不会。

设计实现过程

主要类

个人信息类Person
地图信息类MapData
分割信息工具类Trim
Province类
City类
County类
Town类
Street类

主要函数 # ：

MapData.readMap():读取地图信息
void Trim.setNewInformation(String information):读取个人信息
void Trim.trimPhoneNumber():分割电话
void Trim.trimLevel():分割等级和姓名
void Trim.trimProvince():分割省份
void Trim.trimCity(Province province):分割城市
void Trim.trimCounty(City city):分割县级地区
void Trim.trimTown(County county):分割镇级地区
void Trim.trimStreet():分割镇以下地区
String Trim.trimInformation：去掉比较过的信息并返回新的信息

关键代码

public void trimProvince() {
try {				
MapData.readMap();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
person.setName(this.personName);//初始化姓名
person.setPhoneNumber(this.phoneNumber);//初始化手机
// 福建福州市鼓楼区鼓西街道湖滨路110号湖滨大厦一层.
String provinceInformation = this.newInformation.substring(0, 2);//福建

String provinceName =null;

for (Province province : MapData.getProvinces()) {
   provinceName = province.getProvinceName().substring(0, 2);//福建
if (provinceInformation.equals(provinceName)) {

if (provinceName.equals("北京") || provinceName.equals("重庆") ||
provinceName.equals("天津") ||provinceName.equals("上海")){
//
person.setProvince(province.getProvinceName());
} else {
person.setProvince(province.getProvinceName());
this.newInformation = trimInformation(this.newInformation, province.getProvinceName());
}
this.province=province;
break;
}
}
if(this.province!=null){
trimCity(this.province);
}else {
person.setProvince("""");
}
}

分割省份：先读取整个地图数据，截取信息的前两位用于省份匹配，遍历地图数据的省份，将provinceName与真实省名比较，如果相同则将信息与省名相同的部分去掉返回新的信息，并设置个人的省份，（ps：如果为直辖市，则只设置省份信息，方便后续用于城市信息的匹配），然后继续匹配城市。
```
 if(this.city!=null){
   trimCounty(this.city);
 }else{
  person.setCity("""");
 if(this.province!=null){
  List<City> cityList = this.province.getCities();
  for(City city:cityList){
  trimCounty(city);
  }	 } }
```

由于城市以下的地址可能为空，所以匹配完进行判断。如果不为空继续判断，否则通过去遍历此
省份的所有城市去匹配其下辖的县级地区，后面类似。

 private void trimStreet() {
 if (this.level == 1) {
 person.setRestAddress(this.newInformation);//五级地址直接将镇以下赋值
 } else if (this.level == 2 || level == 3) {
 String regex1 = "(\D+)(\d+号)";//匹配路名和门牌号
 Pattern pattern = Pattern.compile(regex1);
 Matcher matcher = pattern.matcher(newInformation);
 String restAddress = null;
 if (matcher.find()) {
 restAddress = matcher.replaceFirst("");
 this.newInformation = matcher.group();
 String regex2 = "\d+号";
 String gateNumber = null;
 String roadName = null;
 Pattern pattern1 = Pattern.compile(regex2);
 Matcher matcher1 = pattern1.matcher(this.newInformation);
 if (matcher1.find()) {
 gateNumber = matcher1.group(0);//匹配门牌号
 roadName = matcher1.replaceAll("");//匹配路名
 }
 if(roadName!=null){
 person.setRoadName(roadName);
 }else {
 person.setRoadName("""");
 }
 if(gateNumber!=null){
 person.setGateNumber(gateNumber);
 }else{
 person.setGateNumber("""");
 }
 if(restAddress!=null){
 person.setRestAddress(restAddress);
 }else{
 person.setRestAddress("""");
 }
 }
 }

根据等级处理镇以下的地址信息，如果level=1，直接将镇以下的地址信息全部输出；如果是level2&level3，就继续利用正则分割为路、门牌号、详细地址（虽然我不知道是不是所有例子的门牌号都是以号结尾）

性能分析

说真的我看不懂更别说改进了，能有结果就不错了

异常处理说明

@Test
public void testTrimLevel(){
    Trim trim=new Trim();
    trim.setNewInformation("1!宗衬缝,湖南省长沙市浏阳市古港镇024乡道古港镇梅田湖村村民委员15590409121会.");
    trim.trimLevel();
    System.out.println(trim.getLevel());
}

public void trimLevel() {

    String regexLevel = "[!,]";

    String[] split = this.newInformation.split(regexLevel);

    this.level = split[0];

    personName = split[1];

    this.newInformation = split[2];
    person.setName(this.personName);
}

一开始level定义为int类型，截取后通过Integer.parseInt（）转为int类型，后面改来改去不知道为什么就会出现NumberformatException，找了半天找不到原因。就只好level定义为String类型就好了。

	try {
        MapData.readMap();
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    String provinceInformation = this.newInformation.substring(0, 2);
    List<Province> provinceList = MapData.getProvinces();
    **for (Province province : provinceList) **

一开始每级的分割地址*号部分经常出现nullpointerexception，原因是忘了先读取地图。

第一次个人编程作业