update：修改convexHull，如果两个点同时处于一条直线则选择距离“初始点”最远的那个
update：增加Person重名判断
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问题理解：本问题要求实现判断一个nxn矩阵是否是一个幻方，并且理解一个针对n为奇数的幻方的生成算法。主要考察点：Java基本语法，文件读写，判断输入的合法性。
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实现思路：
- 使用java输入流读入按行读入文件
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对于每行尝试使用\t进行分割，对于分割之后的每一项，如果不能使用Integer.valueOf成功转化（发生Exception），这有两种可能原因，一种是该矩阵不满足使用\t分隔，一种是该项包含非数字。
- 将第一行的数字个数作为基准数目n，在读入的过程中判断该矩阵是否是nxn的矩阵。
- 如何判断得到的nxn矩阵是否是一个幻方？使用三次for循环分别检查行、列、对角线数字的和是否相等。
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按步骤给出你的设计和实现思路/过程/结果。
思路：使用罗伯法构造一个n为奇数的nxn幻方。罗伯法的算法为
把1（或最小的数）放在第一行正中；按以下规律排列剩下的(n×n－1)个数：
（1）每一个数放在前一个数的右上一格；
（2）如果这个数所要放的格已经超出了顶行那么就把它放在底行，仍然要放在右一列；
（3）如果这个数所要放的格已经超出了最右列那么就把它放在最左列，仍然要放在上一行；
（4）如果这个数所要放的格已经超出了顶行且超出了最右列，那么就把它放在底行且最左列；
（5）如果这个数所要放的格已经有数填入，那么就把它放在前一个数的下一行同一列的格内。
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在这里简要概述你对该任务的理解。
任务理解：该任务要根据代码注释提示补全代码从而实现一个完整的绘制工具Trurtle Graphics。主要考点：计算几何基础知识，正多边形的内角外角，java函数调用绘制多边形，计算向量之间的夹角，计算凸包，使用Junit进行单元测试。
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从github获取代码：网页download
从本地创建git仓库：1.git init初始化本地仓库 2.git add remote origin 添加远程库源 3.在远程仓库创建master分支 4.git pull origin master将远程仓库同步到本地 5.git add->git commit->git push 将本地文件加入本地仓库，将本地仓库同步到远程仓库。
此时git仓库本地与远程可以同步。
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- Problem 3: Turtle graphics and drawSquare
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问题思路：
- forward (steps) 首先根据当前坐标和朝向计算走steps步之后的坐标，根据起始点生成线段类lineSeg，根据朝向以及lineSeg构造Action添加到ActionList中等待执行。
- turn(degrees) 更改当前朝向，向ActionList中添加turn的Action。
- drawSquare，调用drawRegularPolygon(turtle,4,sideLength)
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问题思路：
- calculateRegularPolygonAngle 计算正多边形的内角，（边数-2）/sides。
- drawRegularPolygon ：调用calculateRegularPolygonAngle（sides）计算正多边形的内角为rotation，调用turtle.forward和turtle.turn进行前进和转向。
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问题思路：
- calculateBearingToPoint ：计算（当前点，当前朝向）构成的向量与（当前点，目标点）构成的向量之间的夹角，首先计算（当前点，目标点）构成的向量与y轴之间的tan，使用Math.atan2计算与y轴夹角，与当前朝向夹角（与y轴之间）作差计算两向量之间的夹角，需要注意负角变正角。
- calculateBearings：对列表中的每两个相邻节点调用calculateBearingToPoint计算夹角，列表保存。
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3.2.5 Problem 7: Convex Hulls
问题思路：使用gift-wrapping算法实现convexHull
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问题思路：使用gift-wrapping算法实现convexHull
- 首先根据坐标选出最左下角的点作为点B。添加一个点A，A位于B点稍下的位置。将(A,B)作为向量Vec1。
- 扫描所有的不处于凸包中的点，计算A点与该点之间的夹角，夹角通过两向量点击与向量的模计算cos然后通过acos函数获得，找到形成夹角最小的点，如果有多个选择距离当前直线距离最远的那个点（其实可以选择距离前一个点最远的点）。将点B作为新的A，点C作为新的B，再次循环。
- 当新找到的节点是最左边的初始节点时结束循环。
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使用下面代码实现drawPersonalArt：
turtle.color(PenColor.PINK); for(int i = 0; i < 15; i++){ // i < 15 to limit size of shapes drawRegularPolygon(turtle, i, i*10); drawRegularPolygon(turtle, i*10, i); } -
Git push提交代码
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在这里简要概述你对该任务的理解。
实现Person和FriendshipGraph两个类，模拟社交网络，提供添加节点（人），节点之间添加边（社交关系），通过BFS计算两节点之间最短路的功能。主要考点：java类的实现，java基本数据结构，BFS求最短路。
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- 设计/实现FriendshipGraph类
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设计思路：
- 存储结构：使用List<Person> persons存储所有节点。Map<String,Integer> namePool 用于记录所有的用户名字，从而提示重名错误。
- addVertex：添加节点，向persons List中添加一个person对象
- addEdge：调用pa的addNeighbor方法添加一条由pa指向pb的有向边。
- getDistance：特殊判断stPerson是否与edPerson相等，相等则返回0。使用Queue与Map实现BFS求最短路。Map用来存放距离源点的最短路同时作为当前点是否已经访问过的标志。
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- 设计/实现Person类
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设计思路：
- 存储结构：String nameString存放当前Person的名字，List<Person> neighborList存放当前节点为起始点的所有出边的另一端的Person。
- addNeighbor：向neighborList添加新的Person。
- getName()：获得Person的name的getter
- getNeighList()：获得Person的相邻节点列表的getter
- Person重名判断（使用静态Set）
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- 设计/实现客户端代码main()
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没有main函数。
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- 设计/实现测试用例
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测试思路：
- 测试单边联通的特殊情况
- 测试重名的情况
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实现思路：
- getTimespan：如果tweets为空则将当前时间作为始末时间点构造Timespan，否则调用getEarliestTime和getLatestTime分别获得所有tweets中的最早发表时间和最晚发表时间构造Timespan。时间比较调用Time.isBefore和Time.isAfter函数。
- getMentionedUsers：对于每条tweet，使用正则表达式匹配满足username-metion条件的字符串，正则表达式匹配字符串为"@([\\w,-]+)"，这样匹配到的项满足的条件是后面不包含username合法字符，为了保证前面也满足这一条件，还需要对于匹配项的前一个字符进行特殊判断。
- getMetionedHashTags：自实现函数，同样利用正则表达式匹配一条tweet中的所有hash tag，正则表达式字符串为："#([\\w,-]+)"。
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实现思路：
- writtenBy：for循环检查所有tweet，比较author和username在lowercase下是否相同。
- inTimespan：利用Time.isBefore和Time.isAfter进行比较。
- containing：首先spec中对于word的定义为被空格字符包围或者处于string的结束，由定义出发这里不考虑实例中有标点符号位于word尾部的情况。对于一条text，直接调用String.split(“ ”)进行分割，然后检查word的lowercase是否存在于lowercase的words之中。
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实现思路：
- guessFollowGraph：第一种证据思路是如果一名author在tweet中@过其他人，那么该author就会follow这些被@的人。扫描每条tweet，调用Extract.getMentionedUsers提取出该条tweet中所有被@到的人，将这些人加入到Map[author]->Set<Stirng>中。
- influencers：按照社交网络的影响力（follow数目）对所有user进行排名。首先根据followsGraph统计每个人的follow数目，InfluenceList存放所有username String，Map<String,Integer> influencers存放每个人对应的follow数目，然后调用Array.sort对influnceList进行排序，重写comparator为：
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new Comparator<Object>() { public int compare(Object o1,Object o2) { int fl1=influencers.get((String)o1); int fl2=influencers.get((String)o2); if(fl1>fl2) { return -1; } else if(fl1<fl2) { return 1; } return 0; } } -
实现思路
- guessFollowGraph：第二种证据思路是如果两个人有很多共有的hash tag或者共享有一个热度很低的hash tag那么任务两个人会互相影响即互相follow。首先调用Extract.getMetionedHashTags(tweets)提取出每个人发表过的hash tag，然后统计每个hash tag的出现此处作为其热度。对每两人求其hash tag的交集，如果共享tag超过SHARETAGS_THRESHOLD或者共享有一个热度低于UNINFULENCETAG_THRESHOLD则认为两者互相影响。
我是迷人的小尾巴
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