1 我们做了什么？

1.1 明确了课程设计目标

即采用结对编程的形式完成一个游戏项目——黄金点游戏： $N$ 个同学（ $N$ 通常大于 $10$ ），每人写一个 $0\sim100$ 之间的有理数 (不包括 $0$ 或 $100$ )，交给裁判，裁判算出所有数字的平均值，然后乘以 $0.618$ （所谓黄金分割常数），得到 $G$ 值。提交的数字最靠近 $G$ （取绝对值）的同学得到 $N$ 分，离 $G$ 最远的同学得到 $-2$ 分，其他同学得 $0$ 分。

黄金分割点

基础要求：

采用单机方式实现，需要为用户提供便利的输入界面。
该游戏每次至少可以运行10轮以上，并能够保留各轮比赛结果。

后续，软件功能可以不断地扩展迭代，例如：

在课堂上玩，用Excel 纪录成绩
做成简单的 client/server，用户从手机上输入数字。研讨 client/server 的API 应该怎么设计，如何认证用户？如何开发client App？如何在服务器/客户端做时钟同步？如果获得第一名的多个用户的数字相同，如何排定次序？（可以考虑提交时间，历史成绩）
如何设计测试用例，保证server 的正确性，效率，压力测试（如何模拟上千个客户端，从不同的端口，提交不同的数字？）
让client 从人输入数字，进化到client程序利用 AI 算法提交数据。原来是每个人通过client App，手动提交一个数字，然后看谁赢，再继续玩下一轮。client 程序能访问所有以前的历史记录，它再推测下一个数字是多少，然后提交。相当于自动下棋外挂。
如果数字很小 0.00000000000000000001, 下溢了，怎么办？应该提交的是 double, float, 还是 string 类型？
全班同学每人写一个程序，玩一万轮，服务器要能快速处理。如何在服务器和客户端都做到高效，能多少秒钟就比完一轮，并把数据传给所有客户端？客户端是通过什么接口来接受比赛数据，或者从某个公共来源去读取数据？
修改规则，每个用户每次可以提交两个数字，其他规则一样，再玩一万轮。这个时候，有程序会不会提交一个大的数字，来保证自己的另一个数字比较接近 golden number?
让互联网的用户可以通过网站注册，然后用某种 domain specified language 写这个AI 的规则，然后他们也可以通过网站玩这个游戏。设计这种 DSL，并解释执行。例如， DSL 可以支持：① 我每一轮都提交上一轮所有数字的平均值 * 0.618 * 0.618；② 如果我上一轮的提交的数值小于当轮的 golden number，那我的下一个数字要是上个数字的两倍。
扩展到全球，服务器能 24/7 不断主持游戏，并记录成绩。

1.2 在GitHub上创建了repo

该项目Github链接：https://github.com/SleepSupreme/Golden-Point-Game
后续项目的版本控制将通过github进行管理，项目有关代码统一提交到该repo下。该repo拥有者以外的成员通过pull request的方式提交代码。

1.3 完成了项目的第一次迭代

本次迭代实现了黄金点游戏的最基础的功能，如1.1节所述。整局游戏在命令行进行输入、输出。

import re
import numpy as np


def isSatisfiedNum(x) -> bool:
    value = re.compile(r'[0-9]+(\.)?[0-9]*')
    isnumber = value.match(x)
    
    if isnumber:
        x = float(x)
        return 0 <= x <= 100
    else:
        return False


if __name__ == '__main__':

    G, GOLDEN = 0, 0.618
    print("请输入参与游戏的人数：", end='')
    N = int(input())
    print("请输入游戏的轮数：", end='')
    M = int(input())
    grades = np.zeros((M, N))
    for x in range(M):

        print("--------------------------------------------------")
        print("第%3d轮:" % (x+1))
        print("请玩家依次输入一个0~100的有理数")

        i, inputs = 1, []
        while (i <= N):
            print("玩家%3d：" % i, end='')
            number = input()

            if not isSatisfiedNum(number):
                print("请重新输入0~100的有理数！")
            else:
                number = float(number)
                i += 1
                inputs.append(number)

        G = sum(inputs) / N * GOLDEN
        bias = np.abs(np.array(inputs) - G)

        grades[x][bias == np.max(bias)] = -2
        grades[x][bias == np.min(bias)] = N

        print("本轮各位玩家的得分如下：")
        for i in range(N):
            print("玩家%3d：" % (i+1), end='')
            print("【%3d】分" % grades[x][i])


    all_grades = np.sum(grades, axis=0)
    print("--------------------------------------------------")
    print("各位玩家的最终得分如下：")
    for i in range(N):
        print("玩家%3d：" % (i+1), end='')
        print("【%3d】分" % all_grades[i])

其中，最重要的函数是判断输入数字是否为 $0\sim 100$ 的有理数，我们使用正则表达式[0-9]+(\.)?[0-9]*完美的完成了这一判断。

2 我们将要做什么？

每周固定开展两次讨论，分享各自的进展与新的想法
明确该软件项目使用的语言以及整体框架；进一步的，确定除了基础功能外，将要实现哪些扩展功能。
开始进行黄金眼游戏 Version2.0的开发，该版本在实现该游戏最基础的功能基础上，加入图形用户界面，但并不做过多扩展。

3 软件工程小知识

结对编程

在软件的开发中，代码复审能发现很多问题，那么，如果我们每时每刻都处在代码复审的状态，那不是更好吗？事实上，极限编程（Extreme Programming - XP）正是这一思想的体现——为什么不把一些卓有成效的开发方法用到极致（Extreme）? 结对编程就是一个例子。
在结对编程模式下，一对程序员肩并肩地、平等地、互补地进行开发工作。两个程序员并排坐在一台电脑前，面对同一个显示器，使用同一个键盘，同一个鼠标一起工作。他们一起分析，一起设计，一起写测试用例，一起编码，一起单元测试，一起集成测试，一起写文档等。
结对编程让两个人所写的代码不断地处于“复审”的过程，复审是不断地审核，提高设计和编码质量的过程，结对编程让复审随时随地发生，这样才能及时地发现问题和解决问题，避免把问题拖到后面的阶段。
在结对编程中，任何一段代码都至少被两双眼睛看过，两个脑袋思考过。代码被不断地复审，这样可以避免牛仔式的编程。同时，结对编程避免了“我的代码”还是“他的代码”的问题，使得代码的责任不属于某个人，而是属于两个人，进而属于整个团队，这样能够帮助建立集体拥有代码的意识，在一定程度上避免了个人英雄主义。
结对编程的过程也是一个互相督促的过程，每个人的一举一动都在别人的视线之内，所有的想法都要受到对方的评价。由于这种督促的压力，使得程序员更认真地工作。结对编程“迫使”程序员必须频繁地交流，而且要提高自己的技术能力以免被别人小看。

课程设计记录（一）