个人编程作业
一，GitHub链接
https://github.com/Lu-Huan/031702513.git
二，PSP表格
| 过程 | 预估耗时（分钟） | 实际耗时（分钟） |
|---|---|---|
| 计划 | 30 | 60 |
| 估计任务时间 | 30 | 60 |
| 开发 | 1200 | 1560 |
| 需求分析 (包括学习新技术) | 60 | 120 |
| 生成设计文档 | 30 | 30 |
| 设计复审 | 60 | 60 |
| 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) | 60 | 30 |
| 具体设计 | 120 | 240 |
| 具体编码 | 720 | 780 |
| 代码复审 | 30 | 60 |
| 测试（自我测试，修改代码，提交修改） | 120 | 240 |
| 报告 | 60 | 60 |
| 测试报告 | 30 | 30 |
| 计算工作量 | 15 | 15 |
| 事后总结, 并提出过程改进计划 | 15 | 15 |
| 合计 | 1290 | 1680 |
三，计算模块接口的设计与实现过程
1.获取地图数据
从GitHub上拉取了中国的行政区数据 https://github.com/artiely/Administrative-divisions-of-China
东西挺多的，我只拿了其中的一份json数据，包括了省份、城市、区县、乡镇，去掉其中的编码后简洁了不少。
2.获取json工具
又去GitHub上找到了一个json工具库 https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp/
前期耗时就在这个库上（各种无法编译），捣鼓一番后在VS里把jsoncpp的源码编译成了lib静态库，加入项目里就可以方便的利用这个工具读写json了
3.地址分割
提取姓名和手机号码都是特别容易的，难度主要在于各级地址的分割，其中又会遇到缺失问题，
利用json库读取地图数据后生成高度为4的字典树，这样就非常方便的进行地址匹配了
graph LR
根-->省/直辖市
省/直辖市-->市/州
市/州-->县/区
县/区-->乡/镇/街道主要的地址寻找算法：
模糊搜索：寻找各级地址的后缀的特征，拿到测试值
精确匹配：把模糊搜索的测试值到字典树里判断是否存在该key(最后一级判断否有value)，如果存在，则说明该级的地址寻找成功
某一级缺失：寻找下一级可能的值，在上一级中进行遍历查找，如果存在则可以找到缺失的地址。如：福建省闽侯县，当发现找不到市级行政区时，模糊搜索到下一级地址：闽侯县，在已经匹配到的福建省这颗树中搜索，发现“福建省”的成员“福州市”中存在“闽侯县”这个值，则找到了缺失的市级行政区“福州市”
4.函数
void GbkToUtf8() //转码
void Utf8ToGbk() //转码
void ReadMapOfChina() //读取中国行政区的数据
void GetName()//获取名字
void GetPhone()//获取电话号码
Json::Value GetAddress()//获取地址，返回json::Value
int FindWord()//寻找一个或多个字符
bool IsNum()//判断是否是数字
bool IsChinese()//判断是否是汉字
bool IsMunicipality()//判断是否是直辖市
string ToSerch()//中间一级缺失搜寻四.计算模块接口部分的性能改进
为了提高模糊搜索的精度我对全国地图数据进行了分析，得到了一些基本信息(其中乡/镇后缀词种类很多，已经做了筛选)
[
"市级后缀词数量",
{
"盟": 3,
"区": 81,
"市": 294,
"县": 12,
"直辖县级行政区划": 4,
"自治州": 30
},
"县级后缀词数量",
{
"区": 447,
"市": 164,
"县": 857
},
"乡镇级后缀词数量",
{
"开发区": 128,
"街道": 2876,
"林场": 121,
"农场": 185,
"乡": 5804,
"镇": 11345
}
]地图数据开始只有一份，读取的时候生成树的过程较慢经常出现null的情况，将地图数据分割成两份后解决问题
数据分析发现JsonValue的读取消耗是最大的，由于匹配过程中不断的与字典树匹配所以消耗较大
五.计算模块部分单元测试展示
测试的一千多条样例结果
部分测试样例展示
2!李四,福建省福州13756899511市鼓楼区鼓西街道湖滨路110号湖滨大厦一层.
1!张三,福建福州闽13599622362侯县上街镇福州大学10#111.
2!王五,福建省福州市鼓楼18960221533区五一北路123号福州鼓楼医院.
3!小美,北京市东15822153326城区交道口东大街1号北京市东城区人民法院.
1!小陈,广东省东莞市凤岗13965231525镇凤平路13号.[
{
"地址" : ["福建省","福州市","鼓楼区","鼓西街道","湖滨路","110号","湖滨大厦一层"],
"手机" : "13756899511",
"姓名" : "李四"
},
{
"地址" : [ "福建省", "福州市", "闽侯县", "上街镇", "福州大学10#111" ],
"手机" : "13599622362",
"姓名" : "张三"
},
{
"地址" : [ "福建省", "福州市", "鼓楼区", "", "五一北路", "123号", "福州鼓楼医院" ],
"手机" : "18960221533",
"姓名" : "王五"
},
{
"地址" : ["北京","北京市","东城区","","交道口东大街","1号","北京市东城区人民法院" ],
"手机" : "15822153326",
"姓名" : "小美"
},
{
"地址" : [ "广东省", "东莞市", "", "凤岗镇", "凤平路13号" ],
"手机" : "13965231525",
"姓名" : "小陈"
}
]
六.计算模块部分异常处理说明
如果找不到指定后缀将返回0
如果一些输入不合法将返回空字符串
如果某级缺失，并且也搜索不到，后面的搜索将不会开始
即使输入格式合法，但地名不合法，将判定缺失。如：输入“一二省”，由于数据表里不存在这个省，将判断省缺失。
七，总结
1.对于后续的改进，难度3里我只寻找了单一级缺失，对于多级缺失，还未做，如果同时缺失了省份和市区，目前没写查找。
2.由于数据量大小的问题，我的地图数据只到了第四级，对于难度三的缺失四级数据补全将无法做到，难度三的很多测试失败也大都是因为这个