软件工程中的pdl、判定树和判定表。-ITADN社区

软件工程中的PDL、判定树和判定表

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本文章探讨了在软件工程中PDL（过程设计语言）、判定树与判定表的应用及其重要性，帮助读者理解并掌握这些工具以提高程序设计效率。软件工程课程中的练习及答案对于考试前的复习很有帮助。

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本课程涵盖多种软件工程中的逻辑设计工具与方法，包括流程图、N-S图、PAD图、判定表、伪码(PDL)及HIPO图等，旨在帮助学生掌握清晰表达程序结构的技能。流程图、N-S图、PAD图、判定表、PDL（过程设计语言）以及HIPO图是软件工程与程序设计领域常用的设计工具和技术。这些方法各有特点，在不同的应用场景中发挥着重要作用，帮助开发者清晰地表达逻辑结构和工作流程。 - 流程图：通过图形化的方式展示算法或业务流程的步骤及其相互关系。 - N-S（Nassi-Shneiderman）图：一种改进自流程图的形式，能够更直观、明确地表示程序控制流。 - PAD（Problem Analysis Diagram）图：用于详细描述问题分析和解决方案的设计工具，特别适用于大规模项目的模块化设计与文档编写。 - 判定表/决策表：通过表格形式列出各种条件组合及其对应的行动方案，帮助识别复杂情况下的所有可能情形，并为每种情景规定相应的处理措施。 - PDL（Process Design Language）：一种过程描述语言或伪代码，介于自然语言和编程语言之间，用于表达程序逻辑而忽略具体语法细节。 - HIPO图(Hierarchical Input Process Output) ：是一种层次化的系统设计方法和技术，它将系统的输入、处理及输出以分层的方式进行组织与表示。这些工具和技术有助于软件开发人员更好地理解需求分析结果，并在此基础上构建出高质量的软件产品。

决策树与判定表

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决策树与判定表是结构化分析和设计中的重要工具。决策树通过图形方式展现决策过程及结果；判定表则详细列出条件组合与行动方案的关系，两者在软件工程中广泛应用于需求分析、系统设计等领域。 **判定树与判定表是两种常用的逻辑决策工具，在软件工程、数据分析和管理决策等领域广泛应用。** 一、**判定树（Decision Tree）** 判定树是一种图形化表示决策过程的方法，通过树枝状结构展示各种可能的路径及其结果。例如在检查订货单时，根据客户的订单金额是否超过5000元以及是否有超过60天的赊欠钱款来决定是否批准订单、发货和发送催款通知书。 1. **判定树的基本结构**： - **根节点**：代表主要决策条件，如客户订单金额。 - **内部节点**：表示次级决策条件，例如客户拖延未还账超过60天的情况。 - **叶节点**：展示每个路径的最终结果，比如是否批准、发货或发送催款通知书。 2. **判定树构建步骤**： - 分析问题并确定决策变量和可能的结果。 - 根据逻辑关系自顶向下构造树枝状结构。 - 每个分支代表一个条件测试，叶子节点表示具体操作或决定结果。二、**判定表（Decision Table）** 判定表是一种矩阵形式的工具，用于展示多条件下各种规则。它将影响决策的所有可能情况和行动组织成表格，以便于理解复杂逻辑关系。 1. **判定表组成**： - **条件项**：列出所有影响决策的因素。 - **动作项**：表示每个组合下的具体操作或结果。 - **条件值**：每种因素的取值可能性。 - **规则行**：每个可能情况下的行动方案。 2. **构建步骤**： - 列出所有相关的条件和可能的动作选项。 - 对于每一个条件组合，填写相应的动作。 - 清晰地展示不同条件下对应的决策规则。在检查订单程序中，判定表帮助清晰对应条件金额、赊欠时间和相应操作，便于理解和执行决策逻辑。三、**实际应用** 这些工具在软件设计中的作用是表达复杂的业务逻辑，减少编程错误，并使代码易于维护。同时，在风险评估和质量管理等场景下也有广泛应用价值。总结来说，判定树与判定表作为直观展示复杂决策的有力工具，在简化问题解决过程的同时提高了工作效率。特别是在处理如检查订单这类情境时，它们能够有效指导决策流程并确保程序正确性和效率。

利用判定树解释加工逻辑-软件工程常见问题

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本篇文章通过介绍判定树的概念和应用，详细讲解了如何在软件工程中利用判定树来清晰表达和解析复杂的加工逻辑，帮助解决常见的设计与开发难题。 5. 使用判定树描述加工逻辑：学校的奖学金分为两种类型，分别记为奖学金A和奖学金B。对于奖学金A： - 如果各科成绩平均分在88分及以上、单科成绩不低于75分且英语平均分数达到或超过80分，则可以申请一等奖学金（金额400元）。 - 若不满足上述条件但各科成绩平均分在85分以上，单科成绩不低于70分并且英语平均分数达到或超过80分，则可申请二等奖学金（金额300元）。

NLP中肯定句和否定句的判定

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本文探讨了在自然语言处理（NLP）领域中识别文本句子为肯定或否定的方法和技术。通过分析语义特征与情感倾向，提供了一种有效区分肯定句与否定句的模型框架。使用Python语言，并基于神经网络（pybrain）来分类肯定句与否定句。提供了一段训练代码及样本数据供读者自行修改并进行训练。

判定两棵二叉树的相等性

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本文章介绍了如何通过编程实现判断两棵二叉树是否相等的方法。包括了递归和非递归两种算法，并附有代码示例。从键盘输入字符建立两棵二叉树，并对这两棵树的每个节点进行比较以判断它们是否相等。

判定两个二叉树的同构性

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本段介绍了一种算法用于判断两棵二叉树是否结构相同但节点标签可能不同。探讨了递归方法在解决此类问题中的应用。使用方法：若现在有一个二叉树，根节点是A，左孩子B,无右孩子，则在程序中按先序遍历挨个输入AB$$$,其中，$代表空节点。

三角形判定的软件测试作业

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本课程作业聚焦于利用软件测试技术评估和优化三角形判定程序，通过编写测试案例来确保算法正确性和效率。软件测试作业要求编写程序来判定输入的三条边能否构成三角形以及构成何种类型的三角形。

判定二叉树是否为完全二叉树

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本题探讨如何通过编程方法判断给定的二叉树是否符合完全二叉树的定义。文中将介绍算法思路及实现代码。在二叉树类binarytree中增加一个功能，用于判断该二叉树是否为完全二叉树（使用自定义的队列类完成）。

判定素数的LabVIEW程序

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本程序利用LabVIEW开发环境编写，旨在高效判断整数是否为素数。通过图形化编程界面实现算法逻辑，适用于数学研究与工程应用中的数值分析需求。判断素数有多种方法。一种简单的方法是试除法，即检查从2到该数平方根的所有整数是否能将其整除。如果存在这样的一个数，则它不是素数；否则它是素数。另一种高效的方法是使用埃拉托斯特尼筛法（Sieve of Eratosthenes），这是一种用于找出一定范围内所有素数的算法，通过逐步标记列表中的合数来实现。此外还有米勒-拉宾素性测试等随机化方法，在实际应用中可以用来快速判断大整数是否为素数。这种方法基于概率理论，并且在大多数情况下非常准确。每种方法都有其适用场景和优缺点，在编程实践中可以根据具体需求选择合适的算法来进行素数的判定工作。

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