可视化并行程序开发平台的设计与实现

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大数据平台下的可视化分析系统设计与实现

大数据平台下的可视化分析系统设计与实现

大数据平台下的可视化分析系统设计与实现随着大数据时代的到来,企业和组织面临着海量数据的挑战和机遇。

为了从海量数据中获取有价值的信息,大数据平台下的可视化分析系统成为必不可少的工具。

本文将介绍大数据平台下的可视化分析系统的设计与实现。

一、设计目标大数据平台下的可视化分析系统的设计目标是通过可视化的方式帮助用户快速、直观地理解和分析海量数据,从而支持决策制定和业务优化。

具体地,设计目标包括:1. 提供直观的数据可视化界面,以便用户能够轻松地浏览和理解数据。

2. 支持多样化的数据展示方式,如表格、图表、地图等,以满足不同用户的需求。

3. 提供灵活的数据筛选和过滤功能,以帮助用户在海量数据中找到感兴趣的信息。

4. 支持交互式数据分析和探索,以便用户能够深入挖掘数据中的隐藏模式和规律。

5. 支持数据的实时更新和动态展示,以及数据的历史记录和比较分析。

二、系统架构大数据平台下的可视化分析系统的架构应该具备高性能、可扩展和易用性等特点。

一种常见的系统架构包括以下几个关键组件:1. 数据采集与存储:负责从各种数据源中采集、清洗和存储数据。

这一部分可以利用大数据平台的技术,如Hadoop、Spark等。

2. 数据处理与分析:负责对采集到的数据进行预处理、分析和建模。

这一部分需要结合统计分析、机器学习和人工智能等技术,提取数据中的有用信息。

3. 可视化界面:负责将数据处理和分析的结果以可视化的方式呈现给用户。

这一部分可以利用Web技术和数据可视化工具,如D3.js、Tableau等。

4. 用户交互与操作:负责接收用户的请求和操作,并与后台系统进行交互。

这一部分需要提供直观友好的用户界面和交互方式,如拖拽、下拉框、点击等。

5. 安全与权限管理:负责保障系统的安全性和数据的隐私性,同时管理用户的权限和角色。

这一部分需要结合身份认证和访问控制等技术,确保系统的可靠性。

三、实现过程大数据平台下的可视化分析系统的实现过程包括以下几个步骤:1. 数据采集与存储:首先,确定需要采集和存储的数据源,并设计相应的数据模型和表结构。

C语言实现可视化人机界面的有效方法

C语言实现可视化人机界面的有效方法

C语言实现可视化人机界面的有效方法C语言是一种通用的编程语言,被广泛应用于嵌入式系统、操作系统和应用程序的开发中。

尽管C语言本身并不直接支持图形用户界面(GUI)的开发,但通过结合一些第三方库和技术,我们可以实现C语言的可视化人机界面。

在C语言中实现可视化人机界面的有效方法包括以下几种:1.使用图形库:使用图形库可以使界面更加友好,并允许用户通过鼠标和键盘进行交互。

常用的图形库包括SDL、GTK+和Qt等。

这些图形库提供了丰富的绘图、事件处理和界面元素库,方便开发者创建具有各种功能和样式的界面。

2.使用控制台窗口:控制台窗口是C语言程序的默认界面,可以通过在控制台上输出文本、表格和图形来实现可视化界面。

控制台窗口的优势是简单易用,无需额外的库和依赖,适用于简单的界面需求。

3. 使用基于Web的界面:在C语言中,可以通过内嵌Web服务器的方式实现基于Web的可视化人机界面。

通过这种方式,可以使用HTML、CSS和JavaScript等Web技术创建动态交互的界面。

例如,可以使用C语言编写一个带有内嵌Web服务器的程序,然后通过浏览器与用户进行交互。

4.使用ASCII字符界面:ASCII字符界面是使用ASCII字符和控制字符进行界面渲染的一种简单但有效的方式。

通过C语言的输出函数,可以直接在控制台上绘制字符界面,包括文本、边框、按钮等。

虽然ASCII界面的交互性和表现力有限,但它适用于一些简单的控制台应用程序。

5. 使用跨平台的界面库:C语言的一个优势是跨平台性,开发者可以使用一些跨平台的界面库来实现可视化界面。

这样一来,可以在不同的操作系统上运行相同的C语言程序,并保持一致的界面体验。

跨平台的界面库包括FLTK、wxWidgets等。

在实现可视化人机界面时,除了选择适合的技术和库之外,还有一些其他的注意事项:1.设计良好的用户界面:用户界面应该易于使用、直观和符合用户的习惯。

在设计界面时,需要考虑用户的需求和使用习惯,合理布局界面元素,提供明确的操作指引和反馈。

《高性能并行运行时系统:设计与实现》随笔

《高性能并行运行时系统:设计与实现》随笔

《高性能并行运行时系统:设计与实现》读书随笔目录一、内容综述 (2)1.1 背景与动机 (3)1.2 高性能并行运行时系统的意义 (3)二、并行运行时系统的基本概念 (4)2.1 并行计算与并行运行时系统 (6)2.2 并行运行时系统的组成部分 (7)三、高性能并行运行时系统的设计要素 (9)3.1 性能优化策略 (10)3.2 可扩展性与可维护性 (12)3.3 容错与稳定性 (13)四、典型高性能并行运行时系统分析 (15)4.1 MapReduce及其应用场景 (16)4.2 Spark的工作原理与应用 (17)4.3 分布式内存计算系统TBB (19)五、并行运行时系统的实现技术 (21)5.1 编程模型与语言支持 (22)5.2 数据存储与管理 (24)5.3 网络通信与通信协议 (25)六、高性能并行运行时系统的测试与调试 (27)6.1 测试方法与工具 (28)6.2 常见问题与解决方案 (30)七、总结与展望 (31)7.1 本书主要内容回顾 (32)7.2 对未来发展的展望 (34)一、内容综述《高性能并行运行时系统:设计与实现》是一本关于高性能并行计算的经典著作,作者是著名的计算机科学家和教授。

本书详细介绍了高性能并行运行时系统的设计与实现过程,旨在为读者提供一套完整的理论框架和技术方法,以便在实际项目中构建高效、可扩展的并行计算系统。

本书共分为五个部分,分别是:并行计算基础、并行编程模型、并行数据结构与算法、并行运行时系统设计及实例分析和总结。

在前三部分中,作者首先介绍了并行计算的基本概念、原理和技术,包括共享内存模型、消息传递接口(MPI)等;接着详细讲解了并行编程模型,如任务划分、同步与互斥、负载均衡等;作者还介绍了一些常用的并行数据结构与算法,如哈希表、B树、红黑树等。

在第四部分中,作者深入探讨了并行运行时系统的设计与实现,包括线程管理、进程管理、资源分配等方面。

通过一系列实例分析,作者展示了如何根据具体问题选择合适的并行计算模型和编程技术,以及如何在实际项目中实现高效的并行运行时系统。

可视化数据运营平台解决方案

可视化数据运营平台解决方案

数据可视化运营平台解决方案二0二二年十月目录一、项目目标 (3)二、数字可视化运营平台解决方案 (5)3.1总体网络架构及功能节点布置图 (5)3.2技术路线 (6)3.2技术支撑 (7)三、可视化大屏展示效果 (8)四、实施与售后、培训 (8)4.1部署实施 (8)4.2售后服务 (9)4.3人员培训 (9)4.4安装部署与优化 (10)4.5知识产权 (10)附件一:显示屏功能特点................................................................................错误!未定义书签。

一、项目目标方案主要围绕建设集中运营管理平台,通过智通数据治理控制平台,结合MES系统构建的生产运营体系,融合物联网、大数据、数字孪生、知识图谱等技术,以及微服务化、组件化架构设计,整合厂区现有信息系统的数据资源,打造“智能工厂可视化运营中心”,实现数字孪生工厂、运营指挥、园区管理、安环监控、能源管控、异常监控、产线中控、立库作业、安防监控等关键指标分析与呈现,有效提高厂区综合监管能力、降低企业厂区运营成本,实现管理精细化、决策科学化和服务高效化。

1.互通互联,打通生产执行系统(MES),工作流管理平台(Worktasks/Workflow Management),信息发布平台,以及智慧园区等系统,实现数据链条贯通、管理业务横向互联,制造业务纵向集成,数据信息上下互通;为可视化运营提供数据支撑。

2.生产过程可视化,通过三维可视化技术对厂区进行精细化建模,打造整个厂区环境,从园区、车间、生产流水线、设备的逐级可视。

实现生产指标动态可视化监控,通过获取生产实时信息及制约信息,提升生产效率,为降本增效提供有效支撑;生产订单、原辅料耗用、质检等信息的动态收集与应用,辅助生产业务协同效率提升、挖掘生产过程改善点。

3.管理精益化,通过对奶仓,半成品,暂存罐、订单完成情况、质检时间等数据的分析,实时体现物料消耗情况,订单完工率,质检的综合分析。

可视化智能平台建设实施方案

可视化智能平台建设实施方案

可视化智能平台建设实施方案实施方案概述:可视化智能平台建设的目标是开发一个集成多种数据来源和智能分析技术的可视化平台,以提供直观、实时的数据可视化呈现,帮助用户更好地理解和分析数据,支持决策制定和业务管理。

本文将提出一个基于以下步骤实施该方案的详细方案:1. 需求分析:-明确用户需求和目标业务场景。

-确定数据来源和类型,包括结构化和非结构化数据。

-识别必要的数据处理和分析需求。

2. 数据集成:-建立数据集成框架,支持从不同的数据源中提取、转换和加载数据。

-实现数据清洗和预处理,包括数据清理、格式转换和缺失值处理。

-确保数据的准确性、完整性和一致性。

3. 可视化设计:-选择适当的可视化工具和技术,包括图表、图形和地图。

-设计可视化界面和交互功能,使用户能够快速获取和解释数据。

-考虑多种用户需求,提供灵活的可视化选择和自定义功能。

4. 智能分析模型集成:-选择合适的智能分析技术,如机器学习、深度学习和自然语言处理。

-构建和训练智能模型,包括数据特征提取和模型优化。

-将智能模型集成到可视化平台中,实现自动化的数据分析和推断。

5. 平台开发与测试:-根据需求和设计制定平台开发计划,包括前端和后端的开发工作。

-进行系统测试和性能优化,确保平台的稳定性和可靠性。

-与用户进行沟通和反馈,及时修复和改进平台功能。

6. 部署与维护:-选择合适的部署方式,包括本地部署和云平台部署。

-定期进行系统维护和更新,保证平台的安全性和性能。

-持续监测和优化平台的运行效果,根据用户需求进行功能扩展和改进。

通过以上步骤,可视化智能平台建设实施方案可以确保高质量的可视化结果和智能分析功能,提供强大的数据分析和决策支持能力。

可视化数据结构与算法的实现方法

可视化数据结构与算法的实现方法

可视化数据结构与算法的实现方法可视化数据结构与算法是一种利用图形化界面展示各种数据结构和算法的工具,它可以帮助开发人员更直观地理解和调试代码,提高代码的可读性和可维护性。

下面将介绍数据结构和算法可视化的实现方法。

一、数据结构可视化的实现方法:1.静态可视化:通过绘制图形或使用表格等形式,展示数据结构的结构和关联关系。

可以使用一些绘图库或图表库来实现,比如Graphviz、D3.js等。

这种方法适用于简单的数据结构,可以帮助开发人员更加直观地了解数据结构的组成和内部关系。

2.动态可视化:通过动态展示数据结构的增加和删除操作,以及数据结构的遍历过程,实时反映数据结构的变化。

可以使用一些图形库和动画库来实现,比如Tkinter、Pygame等。

这种方法适用于复杂的数据结构,可以帮助开发人员更加直观地了解数据结构的操作过程和效果。

3.可交互式可视化:通过用户的操作,实时调整和修改数据结构,并展示修改后的结果。

可以使用一些用户界面库和图形库来实现,比如PyQt、JavaFX等。

这种方法适用于需要用户自定义操作的数据结构,可以帮助开发人员更加直观地了解数据结构的交互过程和效果。

二、算法可视化的实现方法:1.静态可视化:通过绘制算法执行过程的图形或使用表格等形式,展示算法的执行过程和中间结果。

可以使用一些绘图库或图表库来实现,比如Matplotlib、D3.js等。

这种方法适用于简单的算法,可以帮助开发人员更加直观地了解算法的执行过程和结果。

2.动态可视化:通过动态展示算法的执行过程,实时反映算法的变化。

可以使用一些图形库和动画库来实现,比如Tkinter、Pygame 等。

这种方法适用于复杂的算法,可以帮助开发人员更加直观地了解算法的执行过程和效果。

3.可交互式可视化:通过用户的操作,实时调整和修改算法的参数和输入,并展示修改后的执行结果。

可以使用一些用户界面库和图形库来实现,比如PyQt、JavaFX等。

基于R语言的数据可视化与分析平台建设

基于R语言的数据可视化与分析平台建设

基于R语言的数据可视化与分析平台建设一、引言随着大数据时代的到来,数据分析和可视化变得越来越重要。

R语言作为一种开源的数据分析工具,具有强大的数据处理和可视化能力,因此在数据科学领域得到了广泛应用。

本文将介绍如何基于R语言搭建一个高效的数据可视化与分析平台,帮助用户更好地理解和利用数据。

二、环境搭建在搭建数据可视化与分析平台之前,首先需要搭建好R语言的开发环境。

用户可以选择在本地安装R语言的开发环境,也可以选择使用在线的R编程平台。

无论是本地还是在线环境,都需要安装相关的R 包和工具,以便进行数据处理和可视化操作。

三、数据导入与处理在搭建平台的过程中,首要任务是导入数据并进行必要的处理。

R语言提供了丰富的数据导入函数,可以轻松导入各种格式的数据文件,如CSV、Excel等。

同时,R语言也提供了强大的数据处理函数,用户可以对数据进行清洗、筛选、聚合等操作,以便后续的分析和可视化。

四、数据可视化数据可视化是数据分析过程中至关重要的一环。

通过可视化手段,用户可以直观地展示数据的特征和规律,帮助用户更好地理解数据。

在R语言中,有许多优秀的可视化包,如ggplot2、plotly等,用户可以根据需求选择合适的包来创建各种类型的图表,如折线图、柱状图、散点图等。

五、统计分析除了数据可视化外,统计分析也是数据分析平台不可或缺的一部分。

R语言作为一种统计计算工具,提供了丰富的统计函数和算法,用户可以利用这些函数进行描述性统计、假设检验、回归分析等操作。

通过统计分析,用户可以深入挖掘数据背后的规律和关联性。

六、交互式应用开发为了提升用户体验和操作便捷性,可以考虑开发交互式应用来展示数据分析结果。

在R语言中,Shiny包提供了快速开发交互式Web应用的能力,用户可以通过简单的代码编写实现交互式应用的功能。

这样用户不仅可以通过静态图表展示数据结果,还可以通过交互式应用进行动态探索和交互操作。

七、部署与分享当平台搭建完成后,需要考虑如何部署和分享给其他用户。

并行程序设计

并行程序设计

将不同的任务或函数组织成流水线,使得 任务的执行可以相互重叠,提高整体吞吐 量。
04
常见并行程序设计模型
OpenMP模型
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共享内存并行编程
OpenMP是一种支持多平台共享内存并行编程的 API,适用于对称多处理器(SMP)和分布式共 享内存(DSM)系统。
编译器指令和库函数
OpenMP通过编译器指令和库函数来实现并行化 ,程序员可以使用这些指令和函数来标识并行代 码块和同步点。
优化同步机制
选择合适的同步机制,如锁、信号量等, 以减少同步开销并提高并行程序的执行效 率。
减少通信开销
采用高效的通信算法和数据结构,减少通 信次数和数据量,降低通信延迟对性能的 影响。
调试和测试工具介绍
01
调试工具
02
GDB:GNU调试器,支持多线程和并行程序的调试,提 供断点、单步执行、变量查看等功能。
THANKS
感谢观看
可移植性和可扩展性
MPI具有良好的可移植性和可扩展性,可以运行在各种不同的硬件和 操作系统平台上。
CUDA模型
01
GPU加速计算
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的一种 GPU加速计算平台,利用GPU的强大 计算能力来加速应用程序。
其他领域
生物信息学、金融工程、网络安全等 。
并行计算挑战与机遇
挑战
并行计算的复杂性、通信开销、负载均衡等问题。
机遇
随着硬件技术的不断发展,并行计算的规模和性能不断提升,为解决大规模计 算问题提供了更多可能性。同时,新兴应用领域如人工智能、大数据等也为并 行计算带来了新的发展机遇。
02
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2∞7年工程图学学报2∞7第1期JoURNALoFENGINEERINGGRAPHICSNo.1可视化并行程序开发平台的设计与实现刘晓平,王恩柱,郑利平,卫兴武(合肥工业大学计算机与信息学院可视化与协同计算(vcc)研究室,安徽合肥230009)摘要:从方便用户进行并行程序设计的角度出发,开发了一个基于图形的可视化并行程序开发平台。

该平台由3层构成:在应用层,用户通过图形的方式确定各进程间的通信关系;在进程层,使用平台提供的图标完成相应的程序设计;在代码层,通过代码产生器生成并行程序。

图形方式隐藏了并行机制,降低了并行程序设计的难度。

关键词:计算机应用;并行程序开发平台;图形抽象;并行计算;可视化中图分类号:TP311.52文献标识码:A文章编号:1003一0158(2007)01一0129一05DesignandImplementation0faⅥsualParallelProgrammingPlatf;I口rmLIUXiao—ping,WANGEn—zhu,ZHENGLi—ping,WEIXing—wu(VCCDiVision,SchoolofComputerandInfoⅡnation,HefeiUniversi够oflbchn0109y,HefeiAnhui230009,China)Abstract:InordertoimproVethepamllelprogrammingenVironmentforusers,aVisualparallelpro伊ammingplatfombasedongr叩hisdeVeloped.Tlleplatfomismadeupby衄ee1ayers:usercanexpressaparallelapplicationt0describetherelationshipofpmcess’scommunicationonthefirst印plicationlayer;candescribetheprocesseswithicontoaccomplishpro铲ammingonthesecondprocesslayer;andcanobtainparallelcodebycodegeneratoronthirdcodelayer.Parallelmechanismishidedby鲫handicon,soitmakestheparallelprogrammingeaSy.Keywords:coInputerapplication;parallelpro铲ammingplatf-o瑚;graphabs仃action;parallelcomputing;Visualization随着科学技术的发展,人们逐渐认识到单机性能不能满足大规模科学与工程计算的要求,高性能计算机是实现高性能计算,解决挑战性计算问题的唯一途径。

高性能并行计算机的研制和应用水平的提高,一直是各国家共同追逐的目标,收稿日期:基金项目:作者简介:已经成为衡量一个国家科技、经济和国防综合实力的重要标志‘¨。

但是,并行计算的发展却存在着一定程度上的不平衡,这表现在:并行计算软件的发展落后于并行计算体系结构的发展,并行计算的运用落2006一07—24国家自然科学基金资助项目(60573174):安徽省教育厅自然科学研究资助项目(2004kj097);安徽省高等学校青年教师科研资助计划项目(2005jql014);合肥工业大学研究生教育创新实践基地资助项目刘晓平(1964一),男,山东济南人,教授,主要研究方向为cAD/cG,并行计算。

工程图学学报后于并行计算技术的发展。

因而大力发展并行计算软件和大力推广并行计算的应用成为研究的热点。

并行程序设计涉及到任务的划分、处理机的分配与映射、处理机问的通信与同步等问题,与串行程序设计相比要复杂得多,这是造成并行计算发展不平衡的一个重要原因。

当前主要的消息传递软件系统有:MPI【2|、PvM【3J等,这些并行软件主要解决系统核心的底层问题,尽管考虑了应用程序的接口,但易用性仍然不够。

目前并行程序设计可以分为两类,一类是基于共享内存,另一类是基于消息传递;不论哪一种,对非专业人员来说,开发并行程序是困难的。

对于中、低端高性能计算用户的计算量通常没有高端用户那么大,因此,他们并不单一地追求程序的运行效率。

由于没有对并行机理和多机通信方式进行深入的理解,他们更加关注于并行用户环境的易用性和编程过程的简单性【3J。

并行用户环境是并行计算机用户的工作平台,它直接影响到高性能计算机的应用和推广。

因而开发出简单易用、界面友好的并行程序设计环境必将促进并行计算的普及和推广【4】。

该文基于消息传递机制设计实现了一个网络环境下的可视化并行程序开发平台。

1平台功能及特点1.1平台功能描述整个平台通过抽象出的图形和图标对用户隐藏了并行机制,所谓图标就是把进程层抽象出的用来表示控制流的图形符号。

用户通过该环境的图形界面方式完成并行程序的本地编辑、远程提交,然后在服务器端的高性能计算机进行编译和运行,服务器在计算完毕之后把结果反馈给客户端,整个过程对用户完全透明,用户不必关心并行程序具体的运行方式和远端计算服务器的软硬件环境。

可视化编程具有的所见即所得的特点可以使用户在使用计算机时直接面向问题域,而不用花更多精力去学习编程语言,特别是对于非专业用户能更方便地使用计算机解决他们领域内的问题。

平台对用户来说完成的是图形、图标及串行代码的编辑,通过代码产生器自动产生基于MPI的并行C代码及并行Fortran,通过该平台提供的远程提交模块实现与远程高性能计算机交互。

1.2平台特点(1)图形隐藏并行机制实现图标和源代码的绑定,由图形隐藏底层消息传递系统(MPI)的实现细节。

使用直观的图形界面辅助用户设计并行程序,用户只需关注整个程序的结构,通过图形描述整个程序的并行性,而串行部分则由用户自己完成。

(2)逐步求精的编程过程所实现的编程平台具有层次式设计思想,从上到下分为3层,应用层编程,进程层编程,代码层编程,平台中的3层设计结构是一个逐步求精的过程,它们互相补充,共同完成并行程序的设计和开发。

(3)图形和图标的抽象在应用层用图形从功能和逻辑上来表达并行机制,在进程层用抽象出的图标来表达程序结构,通过这些图标可以构造一段程序。

(4)并行代码的自动产生用户通过3个层次的编辑和串行代码的编写,平台能自动产生基于MPI的并行代码。

(5)远程提交与计算的安全性系统能保证C1ient和Server之间传输数据的安全性,能提供稳定的网络环境,方便本地用户访问远端计算机上的计算资源。

2平台构架及实现平台采用面向对象的思想进行分析、设计和开发,按照功能模块可以分为以下两个部分:并行程序编辑模块和远程提交计算模块,而并行程序编辑模块又由以下几部分组成:应用层编辑器、进程编辑器和代码产生器。

平台并行程序编辑模块在面向对象的基础上又采用层次式设计思想。

整个程序的编程从上到下分为3层:应用层编程、进程层编程和代码层编程。

环境中的3层设计结构是一个逐步求精、细化的过程,它们互相补充,共同实现并行程序的设计、开发和最终代码的产生。

其中,远程提交计算模块采用C/S方式实现。

2.1应用层编辑器(1)应用层功能第1期刘晓平等:可视化并行程序开发平台的设计与实现应用层是平台并行程序编辑模块的最高一层,进程、遥信端蜀霸通信信道都是在这一层完成定义,因此,对用户来说,必须清楚对实际问题如何接象和分勰。

焉在应瘸层所完成的工{乍只是功能和逻辑上的,不涉及具体的实现,进程的具体实现和整个应用程序的并行机制在这一层被隐藏了。

在这一层用户通过对进程,通信端口,通信信道进行编辑可以定义并行程序的整体逻辑框架,以图形的方式显示并行程序的整体逻辑结构,例如进程的个数,进程间通信的信道个数,端口的个数,并行的方式(例如主从式,管道)等。

实际上,应用层主要的功能是将并行程序的整体逻辑框架用院较壹观的图形表示出来,如图1所示。

图l应鼹层编援视图(2)应用层实现在应瘸层抽象出以下几个类:应用类(CApplication),进程类(CProcess),端口类(CP似)基类和信道类(CChannel)。

应用类是对实际可并行问蘧的赫象;进程类是对一个可并行的实际闽题分解为若干个子问题或子任务的抽象,在应用层中用一个较大的矩形框来表示一个进程;端口类是对子任务间通信数据的抽象,在应用层中用一个小的矩形框来表示一个端口,由于通信的数据分为输入和输潮两穗情况,在实现中焉不同的颜色来表示通信输入端口和通信输出端口;信道类是对子任务闻如何通信酶撼象,在应用层中用一条带箭头的线表示,从输出端口开始指向输入端口。

2.2进程编辑器(1)进程层功能进程层楚编辑模块的中闻层,这一层是壶许多类型的图标组成的图形层次结构,主要处理图形的清息通信部分穗进程内部麴控制流图。

其关键是实现接收和发送数据的代码映射,用户不需要知遵消息函数的具体含义,只需将一个个图标放到进程的控制流图中,然后搬定变量发送到哪里或指定接收的数据存放到哪照即可,并不需要写完整的逶信代码。

(2)进程层实现在进程层捶象毒戬下凡个类:线类、顺序类、选择结构类、循环结构类和通信活动类,它们都是进程层图标的抽象。

由于有很多相似的满性和方法,故可建一基类cBase,馒它们从cBase类派生。

而通信活动又分为通信输入,通信输出和通信选择输入,因此通信活动类又派生出逶信活动输入类、通信活动输出类和通信活动选择输入类。

遴程篡类间逻辑结构东图2所示。

通信活动输入类通信活动输出类选择通信活动输入类图2进程层类结构工程图学学报2007年进程的内部结构由表示控制流的各种图标表示,进程层的图标主要有以下几种:顺序结构(sequences仃ucture),用于表达程序中的串行代码,串行代码在串行图标属性对话框中定义。

循环结构(100pstmcmre),用于表达程序中的任何形式的循环,包括for、whiIe和do—while结构。

该图标由两个像括号一样包围循环体的箭头组成,循环条件在循环属性对话框中定义。

选择结构(switchstmcture),该图标用于表达像if和switch的条件结构,条件表达式在选择属性对话框中定义。

通信输入(communicationinput),通信输入图标通过输入端口执行输入操作,通过相应的端口定义。

通信输出(communicationoutput),通信输出图标通过输出端口执行输出操作。

通信选择输入fcommullicationaltemativeinput)通信选择输入图标在若干个输入端口中选择一个执行输入操作。

在最简单的情形下,通信图标由一个主图标和一个附属图标组成:主图标代表通信的发送或接收动作,附属图标表示进程的端口。

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