.1问题01

介绍数据流图在分层细化过程中遵循的数据平衡原则应该怎么理解数据平衡原则总结

2.4)

层间平衡数据流个数一致方向一致。

图内平衡有输入无输出的黑洞有输出无输入的奇迹输入不足的灰洞层间平衡图内平衡示例总结

一、08.06

的一个非常流行的包管理器可以用来安装各种软件。

如果您还没有安装

Homebrew

https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)安装

Scala

$HOME/.sdkman/bin/sdkman-init.sh使用

SDKMAN!

编写程序了。

如果您在安装过程中遇到任何问题请随时告诉我我会帮助您解决。

scala

会在安装时自动为您处理这个步骤。

如果这一步没有自动完成您可以手动添加。

zsh

PATH/usr/local/opt/scala/bin:$PATH如果您使用的是其他编辑器如

vim

PATH/usr/local/opt/scala/bin:$PATH保存文件并退出编辑器。

对于

CtrlX然后按

ARM芯片匹配的java8安装包否则虽然java本身能使用但是在

idea中使用

scala语言时会有你说的这个报错java8-arm下载地址https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-mac

2.3)

DFD是一种图形化的表示方法用于描述系统的数据流动和处理过程。

它主要用于需求分析阶段来建模系统的逻辑流程。

在构建数据流图的过程中遵循一个重要的原则叫做“数据平衡原则”。

数据平衡原则

数据平衡原则指的是在一个数据流图中父图更高层次的图与子图更低层次的细化图之间必须保持数据流的一致性。

具体来说

输入输出一致性

在高层次的数据流图父图中的每个输入数据流必须在低层次的数据流图子图中找到对应的输入数据流。

同样地父图中的每个输出数据流也必须在子图中有对应的输出数据流。

数据流守恒

进入一个处理框的数据流应该能够从该处理框以某种形式流出。

也就是说不能有无端消失或突然出现的数据流。

细化一致性

当对某个处理框进行细化时细化后的子图中的处理应该能够反映原处理框的功能并且输入和输出数据流要保持一致。

假设我们有一个简单的系统它接收用户输入并生成一份报告。

在高层次的数据流图中我们可以看到一个处理框Process它接收一个数据流“用户输入”并产生一个数据流“报告”。

如果我们对这个处理框进行细化那么细化后的子图中应该包含能够实现同样功能的处理步骤同时确保所有进入的“用户输入”数据流都经过处理后变成了“报告”数据流。

在创建和细化数据流图时始终需要保证输入数据流和输出数据流的平衡这有助于确保模型的完整性和准确性。

数据流图的分层细化是通过逐步分解处理过程来实现的而数据平衡原则则是保证这一过程正确性的关键。

通过这种方式可以确保整个系统的逻辑结构清晰、准确便于后续的设计和开发工作。

2.4)

层间平衡数据流个数一致方向一致。

图内平衡有输入无输出的黑洞有输出无输入的奇迹输入不足的灰洞

这些术语是对数据流图DFD中数据平衡原则的一种形象化描述。

下面我将解释这些术语的具体含义

层间平衡

数据流个数一致这意味着在一个高层次的数据流图父图和它的低层次细化图子图之间对于任何给定的处理框其输入和输出数据流的个数应该是相同的。

方向一致在父图和子图中数据流的方向也应该是相同的。

如果数据流是从外部实体流向处理框在父图中是这样在子图中也应该如此。

图内平衡

有输入无输出的黑洞如果一个处理框只有输入数据流而没有相应的输出数据流则称为“黑洞”。

这违反了数据流图中的数据平衡原则因为数据似乎消失了。

有输出无输入的奇迹如果一个处理框只有输出数据流而没有相应的输入数据流则称为“奇迹”。

这也违反了数据平衡原则因为数据似乎凭空产生。

输入不足的灰洞如果一个处理框的输入数据流不足以支持其输出数据流则称为“灰洞”。

例如如果一个处理框需要两个输入才能产生一个输出但只接收到一个输入那么这就构成了一个“灰洞”。

P1它接收来自实体

P1那么对于任何内部处理框输入和输出数据流的数量和方向都应该符合上述定义。

层间平衡确保了高层次和低层次之间的数据流数量和方向的一致性。

图内平衡则关注单个处理框内的数据流是否符合逻辑避免出现“黑洞”、“奇迹”或“灰洞”的情况。

通过遵循这些原则可以确保数据流图的逻辑完整性和一致性从而帮助开发者更准确地理解和设计系统的行为。