一、软件生命周期

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每阶段的基本任务:

1. 问题定义－－ 要解决的问题是什么?
2. 可行性研究－－ 对于上一个阶段所确定的问题有行得通的解决办法吗?
3. 需求分析－－ 确定目标系统必须做什么，记录需求。
4. 总体设计－－ 提出几种实现方案（低成本、中成本、高成本），选择最佳方案并制定详细计划。
5. 详细设计－－ 具体设计实现细节，包括算法和数据结构。
6. 编码和单元测试－－编写程序模块并进行单元测试，确保代码正确、可读、易维护。
7. 综合测试－－通过各种类型的测试(及相应的调试)使软件达到预定的要求。
8. 软件维护－－通过各种必要的维护活动使系统持久地满足用户的需要。

二、数据流图DFD

DFD ------Data Flow Diagram

1. 定义与本质：一种图形化技术，用于描述信息与数据从输入到输出过程中的变换过程。
2. 逻辑性：仅描述数据流动与处理的逻辑过程，不涉及任何物理实现细节，是系统逻辑功能的图形化表示。
3. 设计视角：关注系统“必须完成的基本逻辑功能”，不考虑“如何具体实现”。
4. 作用：是后续软件设计的良好起点

2.1、数据流图四种基本符号

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2.2、最小的简单数据流图示例

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注意：

绘制DFD应采用分层结构，通过自顶向下、逐层分解的方式，将系统分解为多个层次的细节。这种层次化的表达方法能清晰展示系统结构，便于理解。

1. 规模控制：单张图的处理不宜超过9个，过多时应拆分画图。
2. 信息连续：分解前后，对应的输入输出数据流必须完全相同。

2.3、举例

假设一家工厂的采购部每天需要一张订货报表，报表按零件编号排序，表中列出所有需要再次订货的零件。对于每个需要再次订货的零件应该列出下述数据：零件编号，零件名称，订货数量，目前价格，主要供应者，次要供应者。零件入库或出库称为事务，通过放在仓库中的CRT终端把事务报告给订货系统。当某种零件的库存数量少于库存量临界值时就应该再次订货。

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思考：DFD分解到什么时候结束？

每个主要功能都细化为一张数据流分图！

当进一步分解将涉及如何具体实现一个功能时就不应该再分解了！！

2.4命名

一、为数据流（或数据存储）命名

1. 名字需代表整体内容，而非部分成分
2. 避免使用 “数据”“信息”“输入” 等空洞、无具体含义的名字
3. 命名遇困难，大概率是数据流图分解不当，可尝试重新分解

二、为处理命名

1. 先给数据流命名，再为关联处理命名，贴合 “由表及里” 的人类思考习惯
2. 名字要反映处理的整体功能，而非部分功能
3. 优先用 “具体及物动词 + 具体宾语” 的形式，避免 “加工”“处理” 等空洞词汇
4. 名字若仅含一个动词，需拆分则拆为两个处理更恰当
5. 命名遇困难，多是分解不当，应重新分解

三、数据源点 / 终点命名

1. 无需在开发目标系统时设计实现，属于系统外围环境
2. 采用问题域中习惯的名字（如 “采购员”“仓库管理员”）

2.5数据流图用途

1. 交流工具：描绘现有 / 目标系统逻辑，供相关人员审查确认；
2. 易理解性：符号简洁（仅 4 种基本符号）、无物理实现细节，降低沟通门槛；
3. 设计辅助：聚焦系统功能，支撑物理系统的分析与设计。

辅助物理系统设计时的自动化边界划分！

1. 划分依据：以数据流图中各处理的定时要求为核心指南；
2. 操作结果：可划分多组自动化边界，每组可能对应一种物理系统；
3. 核心目的：根据系统逻辑模型考虑物理实现。

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三、实体-联系图(ER)

ER------------Entity Relationship Diagram

1. ER 图：数据模型的建模工具；
2. 数据模型：面向用户、反映现实环境、与实现无关的问题导向模型；
3. 核心构成：数据对象（实体）、属性、实体间关系（三者相互关联）。

• 数据对象：是对软件需理解的复合信息的抽象，单个值的事物不属于数据对象。
• 属性：用于定义数据对象的性质。
• 联系：指数据对象间相互连接的方式，也称为关系。（一对一，一对多，多对多）

3.1实体-联系图的符号

1. ER 图 3 种基本成分：实体、关系、属性；
2. 符号对应：
   • 实体：矩形框；
   • 关系：连接实体的菱形框；
   • 属性：椭圆形 / 圆角矩形（含实体属性、关系属性）；
3. 连接规则：实体 / 关系与对应属性用直线连接。

3.2举例

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四、模块独立

1. 核心定义：软件中每个模块的独立特性；
2. 两大体现：仅负责具体子功能、与其他模块接口简单。

警告

模块独立程度的定性度量标准：耦合、内聚；

模块的独立性的优点

1. 开发层面：便于开发出有效模块化的软件；
2. 维护层面：独立模块更易测试与维护。

4.1耦合

定义：模块之间相互依赖、相互关联的紧密程度

耦合性高低的核心决定因素：模块接口复杂程度、模块调用方式、通过接口的数据

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耦合程度强弱

按耦合程度从低到高排序

1. 无耦合：模块完全独立，无需彼此即可工作，无任何连接；
2. 数据耦合：仅通过参数交换简单数据，耦合性最低（常用且推荐）；
3. 控制耦合：交换信息含控制信息，中等耦合，增加程序复杂性；
4. 特征耦合：传递整个数据结构，但被调用模块仅使用部分元素；
5. 公共环境耦合：通过共享公共数据（如全局变量）关联，耦合度较高；
6. 内容耦合：直接访问模块内部数据 / 跳转内部 / 代码重叠 / 多入口，耦合度最高（最不推荐）。

注意

尽量使用数据耦合， 少用控制耦合和特征耦合， 限制公共环境耦合的范围， 完全不用内容耦合。

4.2内聚

定义：模块内部各个元素之间彼此关联的紧密程度

注意

理想内聚的模块只做一件事情！

内聚与耦合的关系：模块内高内聚往往意味着模块间松耦合。

内聚的分类及特征

层级	类型	核心特征
低内聚	偶然内聚	模块任务关联松散，修改困难、出错概率高
	逻辑内聚	任务在逻辑上属同类 / 相似，功能混杂，修改易影响全局
	时间内聚	任务需在同一时间执行，比逻辑内聚略优
中内聚	过程内聚	处理元素相关且需按特定次序执行
	通信内聚	模块元素使用同一输入数据 / 产生同一输出数据
高内聚	顺序内聚	处理元素与同一功能密切相关，且顺序执行（前一元素输出为后一元素输入）
	功能内聚	模块元素属于整体，完成单一功能，是最高程度的内聚

内聚评分

功能内聚 10 分＞顺序内聚 9 分＞通信内聚 7 分＞过程内聚 5 分＞时间内聚 3 分＞逻辑内聚 1 分＞偶然内聚 0 分。

提示

1. 核心结论：实践验证，高内聚比低耦合对模块独立性更重要；
2. 设计侧重：软件设计应优先聚焦于提高模块的内聚性

五、程序复杂程度的定量度量—McCabe方法

• 基本原理：根据程序控制流的复杂程度定量度量程序的复杂程度（称为程序的环形复杂度）。

• 采用“流图”：仅描绘程序的控制流程，完全不表现对数据的具体操作及分支或循环的具体条件

5.1McCabe方法 基本步骤

1. 将程序流程图或PDL等映射为流图。
2. 基于流图计算环形复杂度，以定量度量程序的复杂程度。

5.2流图

定义：仅仅描绘程序的控制流程

基本符号：

• 圆：表示结点，代表一条或多条语句。
• 箭头线：边
• 区域：由边和圆围成的面积。

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将程序流程图或PDL等映射成流程的基本原则:

• 合并原则：顺序处理框和菱形判定框、顺序处理框序列分别合并映射成流图中的一个结点。
• 分解原则：复合条件分解为若干个简单条件，每个简单条件映射成流图中一个结点。
• 其他情况下的框映射成流图中的一个结点。

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5.3计算环形复杂度的方法

McCabe方法基于流图中程序控制流的复杂程度定量度量程序的复杂程度，称为程序的环形复杂度。

（1）流图中的环形复杂度V(G)=区域数。

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（2）流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2,其中，E是流图中边的条数，N是结点数。

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（3）流图G的环形复杂度V(G)=P+1，其中，P是流图中判定结点的数目。

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5.4环形复杂度的用途

• 可以用于比较两个算法的优劣。对测试难度的一种定量度量。
• 作为模块规模的精确限度。环形复杂度高的程序往往是最困难、最容易出问题的程序。实践表明，模块规模以V(G)≤10为宜

六、编码风格

命名约定

缩进与空格

注释规范

语言特定规范

1. 源程序文档化
2. 数据说明
3. 语句结构
4. 输入／输出
5. 效率

6.1源程序文档化

6.1.1、标识符的命名

1. 贴合实际意义，见名知义；
2. 简洁精炼，避免冗余；
3. 缩写规则一致，必要时加注释；
4. 变量单一用途。

6.1.2、程序的注释

程序注释是程序员与后续读者的重要通信手段，不可或缺；正规程序中注释行占比可达 1/3 至 1/2 甚至更多，注释分为序言性注释和功能性注释两类。

注释类型	位置	核心作用	关键词（抓重点）
序言性	模块开头	整体说明（导览）	标题、功能、算法、接口、开发信息
功能性	代码中间	局部解释（明细）	代码段功能、意图、格式清晰

• 序言性：开头写 “说明书”（给模块做整体介绍，让人快速了解 “这是什么、能干嘛、怎么用”）
• 功能性：中间标 “操作注”（给代码块做具体说明，让人知道 “这段代码在干嘛、为啥这么写”）

6.1.3、视觉组织: 空格、空行和移行

合理运用空格可突出运算优先级、避免运算错误；程序段间用空行分隔；选择 / 循环语句内的程序段需阶梯式向右缩格，以清晰呈现程序逻辑结构。

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6.2数据说明

1. 说明次序标准化（常量→简单变量→数组→公用数据块），提升查阅、测试、调试和维护效率；
2. 同一语句中多个变量说明按字母顺序排列；
3. 复杂数据结构需用注解说明其方法和特点。

6.3语句构造

1. 每个语句简单直接，不因追求效率导致程序过度复杂；
2. 不刻意追求技巧性，避免程序编写过于紧凑。

语句构造需遵循以下规则，让语句简单明了：

1. 一行仅写一个语句，不为节省空间合并；
2. 简化复杂条件测试，剔除冗余逻辑；
3. 减少 “非” 条件测试，避免读者理解绕弯；
4. 避免大量循环嵌套和条件嵌套；
5. 借助括号明确逻辑 / 算术表达式的运算次序，提升直观性。

6.4输入输出

1. 验数据合法性；
2. 格式简单、提示明确；
3. 格式严则统一、报表清晰，数据加标志。

6.5效率

定义

程序效率 = 执行速度 + 内存占用

提高准则

• 基准：以需求为纲，不盲目堆人力
• 关键：靠良好设计，而 非硬凑代码
• 底线：不丢可读性，不做无谓优化

编码时提高程序运行效率的主要规则

1. 简表达式：写代码前先简化算术 / 逻辑表达式，减少计算量；
2. 移循环：嵌套循环 “内层语句外移”，避免重复执行；
3. 避指针：尽量不用指针，减少内存寻址开销与风险；
4. 不混类型：不同数据类型不混用，避免隐式转换损耗；
5. 优先整数布尔算：运算优先用整数、布尔表达式，效率高于浮点 / 复杂表达式。

七、集成测试

集成测试：测试和组装软件的系统化技术。

渐增式测试：每次将一个待测试模块与已测试完成的模块结合测试，反复迭代直至所有模块全部测试完毕。

提示

单元测试需编写大量驱动程序和存根程序，为降低开销，可在渐增式测试过程中同步完成模块的详尽测试。

渐增式测试包括:自顶向下集成和自底向上集成

7.1自顶向下集成

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存根程序：模拟被依赖模块的 “最小必要行为”，让被测试模块能独立跑起来

首先，自顶向下集成的核心逻辑是：从软件结构的 顶层模块（比如图里的 M1） 开始，逐层把下层模块集成进来测试。过程中，还没开发好的低层次模块，会用 “存根模块”（图里虚线框的 M5、M6、M8 这类）临时替代，模拟它们的功能，先推进顶层模块的测试。

接着看它的不足：

因为用存根代替了真实的低层次模块，存根只是简易模拟（不是真实底层逻辑），所以软件结构里缺少 “自底向上的真实数据流”，会影响测试的真实性。

对应的解决办法：

要么等真实的低层模块开发完成、替换存根后，再做完整测试；要么结合 “自底向上集成” 的方法，先把底层模块组装好，再和顶层模块衔接测试。

7.2自底向上集成

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先看 “自底向上集成” 的核心逻辑：

它是从软件结构的最底层模块开始集成测试：

• 先把底层模块组合成 “族”（比如图里的 “族 1、族 2、族 3”），先测试这些底层模块的组合功能；
• 过程中，如果需要调用上层模块，会用 “驱动程序”（图里虚线框的 D1、D2、D3）临时替代，模拟上层的调用逻辑，先把底层功能验证好，再逐层向上和更高层模块集成。

再看 “混合法”（结合自顶向下 + 自底向上）：

因为自顶向下、自底向上各有优缺点，混合法是为了互补：

1. 对软件顶部两层模块用 “自顶向下” 方法：能减少 “驱动程序” 的编写（自底向上需要写驱动，自顶向下用存根，顶部用前者更省成本）；
2. 对软件较下层模块用 “自底向上” 方法：可以更早发现底层模块的错误，还能按 “族” 拆分测试任务，充分利用人力并行测试。

警告

• 存根程序：替「被测试模块依赖的模块」干活（被动响应）；
• 驱动程序：主动调用「被测试模块」，给它喂测试数据、捕获结果（主动发起）。

Alpha和Beta测试

• Alpha 测试：用户在开发者场所、受控环境下进行，开发者指导并记录问题。
• Beta 测试：最终用户在真实、非受控环境中使用，自行记录并反馈问题。

八、白盒测试技术

白盒测试（结构测试） 的核心是：基于程序内部代码逻辑、结构和路径设计测试用例，验证代码执行流程和逻辑是否符合预期。

测试用例:为测试设计的数据。主要由测试输入数据和预期的输出结果两部分组成。

8.1逻辑覆盖

以程序的逻辑结构为基础设计测试用例的技术。

按测试数据覆盖程序逻辑的程度划分成

1. 语句覆盖
2. 判定覆盖
3. 条件覆盖
4. 判定/条件覆盖
5. 条件组合覆盖
6. 路径覆盖

8.1.1语句覆盖

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定义：每条语句至少执行一次

测试目标：覆盖语句 1、语句 2

测试用例：

输入数据A B X	预期输出A B X
2 0 4	2 0 3

面临的问题:

能比较全面地检验每个语句，但是无法检测逻辑运算问题（如：AND 写成 OR， X>1 写成 X <1 ），因此，语句覆盖是最弱的逻辑覆盖。

8.1.2判定覆盖

定义：每个判定的真分支和假分支至少执行一次

测试目标：判定1和判定2的真假分支

测试用例示例1：

输入数据A B X	预期输出A B X	覆盖分支
2 0 4 真	2 0 3 真	ce
1 0 1 假	1 0 1 假	bd

测试用例示例2

输入数据A B X	预期输出A B X	覆盖分支
3 0 3 真	3 0 1 假	cd
2 1 1 假	2 1 2 真	be

面临问题：

该测试用例仍无法检测内部条件的错误（如将X>1误写成X<1）

8.1.3条件覆盖

定义：每个条件的真假至少取一次

测试目标：A>1的真/假。B=0的真/假，A=2的真/假。X>1的真/假

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测试用例：

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8.1.4判定/条件覆盖

定义：所有判定的真假分支都覆盖 + 所有条件的真假取值都覆盖

测试用例：

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8.1.5条件组合覆盖

定义：每个判定中所有条件的可能组合至少出现一次

测试用例：

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8.1.6路径覆盖

定义：覆盖程序的所有可能执行路径

测试用例：

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注意

即使做到了路径测试，也不能保证程序的正确性。测试的目的不是证明程序是正确的，而是尽力找出尽可能多的错误。

九、黑盒测试技术

1. 核心：侧重测试软件功能；
2. 关系：与白盒测试互补，不可相互取代；
3. 优势：能发现白盒测试难察觉的特定类型错误。

黑盒测试重点排查 5 类错误：

1. 功能问题（不正确 / 遗漏）；
2. 界面错误；
3. 数据 / 数据库访问错误；
4. 性能错误；
5. 初始化 / 终止错误。

设计黑盒测试方案时，应该考虑下述问题：

1. 测试阶段：白盒测试（早期），黑盒测试（后期）；
2. 黑盒测试方案设计 6 大核心问题：
   1. 功能有效性如何验证？
   2. 哪些输入构成优质测试用例？
   3. 系统对特定输入是否敏感？
   4. 数据类边界如何划分？
   5. 系统可承受的数据率 / 量是多少？
   6. 数据特定组合对系统运行有何影响？

9.1等价类划分法（等价分配）

• 背景：穷尽黑盒测试不现实，需选取代表性输入数据；
• 核心思想：将输入域划分为若干等价类（同类数据效果一致）；
• 目标：以少量用例覆盖更多错误，降低测试代价。

警告

1. 划分范围：覆盖所有有效 + 无效输入数据；
2. 划分结果：拆分为若干等价子集（别名：等价类别 / 区间）；
3. 核心特性：子集内任一典型值的测试效果，与该子集所有其他值完全一致。

9.1.1如何划分等价类

研究程序的功能说明，确定

• 有效等价类(合理等价类)
• 无效等价类(不合理等价类)

9.1.2划分等价类的主要规则

(1)如果输入条件规定了取值范围，可定义一个有 效等价类和两个无效等价类。

例 输入值是学生成绩，范围是0～100

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(2)如果输入条件规定了输入数据的个数，可定义一个有效等价类和两个无效等价类。

例 输入关键词个数只允许是3~5个

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(3)如规定了输入数据的一组值，且程序对不同输 入值做不同处理，则每个允许的输入值是一个 有效等价类，并有一个无效等价类(所有不允 许的输入值的集合)。

例：输入条件说明学历可为:专科、本科、硕士、博士四 种之一，则分别取这四个值作为四个有效等价类， 另外把四种学历之外的任何学历作为无效等价类。

9.1.3用等价类划分法设计测试用例步骤：

步骤1：有效等价类覆盖：单个用例尽可能多覆盖未覆盖的有效类，重复至所有有效类全覆盖；

步骤2：无效等价类覆盖：单个用例仅覆盖一个未覆盖的无效类，重复至所有无效类全覆盖。

9.1.4例子

例:某报表处理系统要求用户输入处理报表 的日期，日期限制在2003年1月至2008年 12月，即系统只能对该段期间内的报表 进行处理，如日期不在此范围内，则显 示输入错误信息。 系统日期规定由年、月的6位数字字符组 成，前四位代表年，后两位代表月。

如何用等价类划分法设计测试用例, 来测试程序的日期检查功能？

第一步：等价类划分

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第二步：为有效等价类设计测试用例

对表中编号为1,2,3的3个有效等价类用一个测试

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第三步：为每一个无效等价类设至少设计一个测试用例

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例子2

例:对招干考试系统“输入学生成绩”子模块 设计测试录入准考证号的测试用例

准考证号数据格式定义：共6位数字组成，其中第一位为专业代号:1-行政专业,2-法律专业，3-财经专业后5位为考生顺序号，编码范围为：

行政专业准考证号码为:110001～111215

法律专业准考证号码为:210001～212006

财经专业准考证号码为:310001～314015

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9.2边界值分析法

测试临近边界的合法数据,以及刚超过边界的非法数据。

越界测试: 对于最大值，通常简单地加1或很小的数。对于最小值，通常减1或很小的数。

边界值分析示例

	输入	预期输出
(1)使输出刚好等于最小的负整数	-32768	-32768
(2)使输出刚好等于最大的正整数	32767	32767
(3)使输出刚好小于最小的负整数	-32769	错误——无效输入
(4)使输出刚好大于最大的正整数	32768	错误——无效输入

9.3错误推测法

1. 核心思想 错误推测法是一种高度依赖测试人员经验、直觉和创造力的测试用例设计技术。它并没有固定的公式或步骤，而是基于测试人员对软件系统、类似项目、常见编程缺陷以及过往测试经验的理解，主动“猜测”程序在哪些地方可能隐藏着错误，并据此设计针对性的测试用例。

十、面向对象建模

1. 核心要求：需构建 3 类模型，覆盖数据、控制、功能维度；
2. 具体模型：
   • 【对象模型】：描述系统数据结构，是最基本、最核心的模型；
   • 【动态模型】：描述系统控制结构；
   • 【功能模型】：描述系统功能。

10.1对象模型

用统一建模语言UML表达的对象模型由**类图(类和类间关系)**构成。

10.1.1类图的基本符号

[可见性] 属性名： 类型名=初值

——属性的[可见性]： 公有的(public) （+） 、私有的(private) （-）、 保护的(protected) （#）

——类型名表示该属性的数据类型，它可以是基本数据类型，也可以是用户自定义的类型。

——{性质串}明确地列出该属性所有可能的取值，也可以说明属性的其他性质。

e.g. “+婚否：布尔=假{真，假}”

10.2功能模型

1. 工具：UML 用例图（面向对象方法下，需求分析 + 功能建模的核心工具）；
2. 用例模型本质：从用户视角，描述外部行为者（actor）所理解的系统功能。

10.2.1用例图

用例建模的元素：

1. 系统：建模的目标对象；
2. 行为者（Actor）：系统外，通过边界与系统交互的人 / 事物（角色）；
3. 关系：用户与用例的通信联系、用例之间的关联；
4. 用例（Use Case）：表示系统提供的服务，主要刻画系统如何被行为者使用。

10.2.2用例建模步骤（4步）

1） 识别参与者

2）识别用例

3）识别关系

4）建模

十一、面向对象分析

11.1面向对象分析的基本过程

面向对象分析

（1） 其关键是识别出问题域内的类与对象，并分析它们相互间的关系，最终建立起3种模型。

（2）对象模型最基本、最重要、最核心

3个子模型：对所解决问题的描述角度进行划分：

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5个层次：

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面向对象分析的过程

• 寻找类与对象
• 识别结构
• 定义属性
• 建立动态模型
• 定义服务

面向对象分析不可能严格地按预定顺序进行，大型、复杂系统的模型需要反复构造多遍才能建成。先构造模型的子集，再到完全地理解整个问题，最终建立整个模型。

Gantt图有什么缺点

复杂项目可读性差
缺乏灵活性
不体现任务优先级
不适合敏捷 / 迭代型项目
维护成本高

直观简明和容易掌握、容易绘制的优点

软件配置管理的过程

标识、版本控制、变化控制、配置审计和报告

三个简答题：每题10分

三个分析题：每题10分

两个设计题：每题20分

用例图和类图

六种白盒测试