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数据流图在软件工程中的概念与步骤.pdf

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简介:
本PDF文档详细介绍了数据流图(DFD)的概念及其在软件工程设计阶段的应用,并阐述了绘制和分析DFD的基本步骤。 数据流图(Data Flow Diagram,DFD)是从系统输入处理到输出的角度出发的一种分析工具,通过图形化的方式描述逻辑输入经过加工后转化为逻辑输出的过程。 一、概念: DFD由四个基本元素构成:数据流、加工、数据存储和数据源。其中,数据流代表一组固定成分的数据沿着特定路径从一个实体传递给另一个;加工是系统处理的核心环节,将输入转换为输出;而数据存储则是暂存这些流动中的信息的地方。 二、DFD的要素: 1. 数据流:除了流向或来自数据存储的数据流外,其余都需要命名。 2. 加工:每个加工都有编号和名称,并且其输入与输出不能同名,即使成分相同。 3. 数据存储:每一份数据都应有唯一的标识符。如果一个新出现的存储只涉及单个处理,则通常被视为该处理的一部分。 4. 数据源/目的地:这些可以是外部用户、硬件设备或其他系统,它们负责提供给系统的输入或接收系统输出。 三、绘制步骤: 1. 确定所有可能的输入和输出数据流。 2. 从整体出发构建顶层DFD,展示整个系统的边界以及与外界的数据交换关系。 3. 自顶向下逐步细化并分解复杂加工为更小的部分,形成分层结构以提高清晰度。 四、注意事项: 1. 加工的输出不应与其输入同名,即使它们包含相同的信息。 2. 允许一个处理有多条数据流流向另一个处理,并且允许相同的输出流向不同的目的地。 3. 如果首次出现的数据存储仅与单一加工有关,则将其视为该加工的一部分。 DFD在软件工程中具有重要作用,它帮助团队成员理解系统需求、指导设计及实施过程。通过有效的使用和解释DFD,可以清晰地呈现工作流程并减少沟通障碍,从而提高开发效率和质量。

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    本PDF文档详细介绍了数据流图(DFD)的概念及其在软件工程设计阶段的应用,并阐述了绘制和分析DFD的基本步骤。 数据流图(Data Flow Diagram,DFD)是从系统输入处理到输出的角度出发的一种分析工具,通过图形化的方式描述逻辑输入经过加工后转化为逻辑输出的过程。 一、概念: DFD由四个基本元素构成:数据流、加工、数据存储和数据源。其中,数据流代表一组固定成分的数据沿着特定路径从一个实体传递给另一个;加工是系统处理的核心环节,将输入转换为输出;而数据存储则是暂存这些流动中的信息的地方。 二、DFD的要素: 1. 数据流:除了流向或来自数据存储的数据流外,其余都需要命名。 2. 加工:每个加工都有编号和名称,并且其输入与输出不能同名,即使成分相同。 3. 数据存储:每一份数据都应有唯一的标识符。如果一个新出现的存储只涉及单个处理,则通常被视为该处理的一部分。 4. 数据源/目的地:这些可以是外部用户、硬件设备或其他系统,它们负责提供给系统的输入或接收系统输出。 三、绘制步骤: 1. 确定所有可能的输入和输出数据流。 2. 从整体出发构建顶层DFD,展示整个系统的边界以及与外界的数据交换关系。 3. 自顶向下逐步细化并分解复杂加工为更小的部分,形成分层结构以提高清晰度。 四、注意事项: 1. 加工的输出不应与其输入同名,即使它们包含相同的信息。 2. 允许一个处理有多条数据流流向另一个处理,并且允许相同的输出流向不同的目的地。 3. 如果首次出现的数据存储仅与单一加工有关,则将其视为该加工的一部分。 DFD在软件工程中具有重要作用,它帮助团队成员理解系统需求、指导设计及实施过程。通过有效的使用和解释DFD,可以清晰地呈现工作流程并减少沟通障碍,从而提高开发效率和质量。
  • 应用
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    数据流图是软件工程中用于表示系统内数据流动和处理过程的一种图形工具。通过它可以帮助开发团队清晰地理解系统的功能需求,并设计出有效的解决方案。 数据流图是软件工程学中的一个重要概念,适合用于学习。
  • 详解
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    简介:本文详细介绍数据流图在软件工程中的应用与重要性,阐述其基本概念、绘制方法及其如何帮助分析和设计系统。 数据流图(Data Flow Diagram,简称 DFD)是一种逻辑模型的工具,在软件工程中用于描述系统逻辑模型的重要组成部分之一。它能精确地在逻辑上描述系统的功能、输入、输出以及数据存储等信息,并且不涉及物理内容的具体细节。 在进行系统分析阶段时,需要全面而准确地收集和整理与该系统相关的所有数据及其流程。这一过程往往工作量巨大,因此要求研发人员不仅具备技术能力还要熟悉业务管理知识,以便能够深入实际工作中配合相关人员完成资料的搜集任务。 获取这些信息可以通过多种途径实现:现行组织机构、当前系统的运作方式、决策模式以及各种表格和报告等都是重要的数据来源渠道。此外,还可以通过查阅正式文档或者从外部引入相关数据来丰富我们的数据库资源库。 收集所需的数据可以采用不同方法进行,如阅读档案记录、开展面对面访谈调查或发放问卷表单等方式;同时也要考虑实际操作中采取的措施以确保所获取信息的真实性和有效性。在这一环节里,需要明确输入和输出的信息细节(包括但不限于名称、用途以及时间周期等),并详细记录下存储方式及代码规则等方面的内容。 接下来是数据分析阶段,在此过程中将收集到的各种原始数据转化为可用于系统设计的实际资料。这一步骤中会涉及到围绕目标系统的深入研究与现有业务流程的全面审查,从而进一步明确信息需求和特征分析的重要性。 其中的数据特征分析环节尤为关键,它为后续的设计工作奠定了基础。该部分主要关注于识别并记录下各类具体数据的特点(如类型、长度以及安全性等),以此保证最终设计出的产品能够在实际应用中发挥最佳性能。 总之,通过使用数据流图这一工具,并结合有效的信息收集与处理策略,能够帮助我们更加清晰地理解系统逻辑模型的设计思路和需求背景。这不仅有助于提高工作效率,还能确保所开发的软件产品具有更高的质量和实用性。
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    本PPT详细介绍了软件工程中的概要设计阶段,重点讲解了HIPO图和数据流图的应用与制作方法,帮助理解系统结构及信息流程。 本段落介绍了软件概要设计的基本任务、原理以及优化准则,并探讨了面向数据流的设计方法与基于IDEFO图的设计方法。此外,文章还提到了另一种用于表示软件结构的图形工具——HIPO图。在进行软件概要设计时,主要目标是构建整个系统的架构,涵盖所有程序和数据库模块。文中提供的多种设计策略和工具有助于读者更有效地完成软件概要设计任务。
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    概念漂移资源集:数据与软件合辑汇集了应对机器学习中数据分布变化挑战的各种工具和数据集,旨在帮助研究人员和开发者更有效地识别、适应这些变化。 该存储库包含概念漂移数据集与软件资源的集合。如果您有任何想要添加的数据集或软件,请随时发起拉取请求。 **数据集** - NOAA 天气数据 - SEA 概念 - Kuncheva 的概念漂移数据集 - Minku 的概念漂移数据集 **软件工具** - 基于分层 ICI 的变化检测测试 Learn++.NSE (Matlab) - Learn++.NSE (Java) - 海量在线分析 - 在线非平稳提升反复出现的概念漂移框架 - 可扩展的高级大规模在线分析 - 变化检测的自相似性
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