पहिले लिखित कोड कायम राख्न कति प्रोग्रामरहरू लाग्छन्?

केही समय अघि, मेरो र मेरो एक असल साथी बीच कुराकानी भयो जसमा निम्न वाक्यांशहरू सुनिएका थिए:

— प्रोग्रामरहरूको संख्या निरन्तर बढ्दै जानेछ - किनकि कोडको मात्रा बढ्दै गइरहेको छ, र अधिक र अधिक विकासकर्ताहरूलाई निरन्तर समर्थन गर्न आवश्यक छ।
- तर कोड पुरानो हुँदै गइरहेको छ, यसको केहि अब समर्थित छैन। यो पनि सम्भव छ कि त्यहाँ एक प्रकारको सन्तुलन छ।

केहि दिन पछि तिनीहरूलाई सम्झेर, मैले सोचें कि कोड कायम राख्न, समय संग अधिक र अधिक स्रोतहरु को आवश्यकता छ, अन्ततः नयाँ कार्यक्षमता को विकास को पक्षाघात गर्न सक्छ, वा प्रोग्रामर को संख्या मा असीमित वृद्धि को आवश्यकता छ? गणितीय विश्लेषण र विभेदक समीकरणहरूले विकासमा सहयोग रकमको निर्भरतालाई गुणात्मक रूपमा मूल्याङ्कन गर्न र प्रश्नहरूको उत्तर खोज्न मद्दत गर्यो।

प्रश्न एक। सबै विकास स्रोतहरू "खाने" समर्थन गर्न सक्छ?

प्रोग्रामरहरूको टोलीलाई विचार गर्नुहोस् जसमा सहभागीहरूको संख्या स्थिर छ। उनीहरूको कामको समय साझा गर्नुहोस् () नयाँ कोड विकास गर्न खर्च गरिन्छ, र समय को बाँकी हिस्सा समर्थन गर्न जान्छ। मोडेलको धारणा भित्र, हामी मान्दछौं कि पहिलो प्रकारको गतिविधि कोडको भोल्युम बढाउनको लागि हो, र दोस्रो यसलाई परिवर्तन गर्ने उद्देश्य हो (त्रुटिहरू सुधार गर्दै) र कोडको भोल्युममा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्दैन।

बुझौं समय मा त्यो बिन्दु सम्म लेखिएको कोड को सम्पूर्ण मात्रा । कोड लेखन को गति समानुपातिक छ मान्दै , हामीले पायौ:

यो मान्न स्वाभाविक छ कि कोड कोयम राख्न को लागी श्रम लागत यसको मात्रा को समानुपातिक छ:

वा

कहाँ बाट

हामीले एक भिन्न समीकरण प्राप्त गर्छौं जुन सजिलै संग एकीकृत गर्न सकिन्छ। यदि समयको प्रारम्भिक क्षणमा कोडको मात्रा शून्य छ भने, त्यसपछि

मा समारोह र । र यसको मतलब नयाँ कार्यात्मकताको विकासमा समयको साथमा शून्यमा क्रमिक कमी र समर्थन गर्न सबै स्रोतहरूको स्थानान्तरण हो।

यद्यपि, यदि समयमा कोड अप्रचलित हुन्छ र समर्थन गर्न बन्द हुन्छ, त्यसपछि एक समयमा समर्थन आवश्यक कोडको मात्रा पहिले नै बराबर छ त्यसपछि

а विलम्बित तर्क संग एक विभेदक समीकरण को एक समाधान हो [1]:

यस्तो समीकरणको समाधान विशिष्ट रूपमा मानहरू निर्दिष्ट गरेर निर्धारण गरिन्छ "समयको सुरुवात अघि" । हाम्रो अवस्थामा, प्रारम्भिक क्षण भन्दा पहिले कोड अझै लेखिएको थिएन मा .

केही उदाहरणहरू हेरौं। हामी वर्षहरूमा समय नाप्नेछौं, र हजारौं लाइनहरूमा कोडको मात्रा। त्यसपछि को लागी दसको क्रमको मानहरू स्वीकार्य छन्, हामी 50 र 100 लिनेछौं। त्यो हो, एक वर्षमा विकास टोलीले क्रमशः पचास र एक लाख लाइन कोडहरू लेख्नेछ। को लागी स्वीकार्य मानहरू हुन सक्छन्: , , । यसको मतलब विकास टोलीले एक वर्षमा लेख्ने कोडको मात्रालाई समर्थन गर्न सक्छ, चाहे त्यो एक चौथाई, आधा, वा पूर्ण समय होस्। कोडको औसत जीवनकालको रूपमा, हामी निम्न मानहरू सेट गर्नेछौं: 1, 2 र 4 वर्ष। संख्यात्मक रूपमा समीकरण समाधान गर्दै, हामीले प्रकार्यको व्यवहारको उदाहरणहरू प्राप्त गर्छौं केही प्यारामिटर संयोजनहरूको लागि .

समारोह को व्यवहार कोडको उमेरसँगै, यो परिवर्तन भएको छ। प्रकार्य अब नीरस छैन, तर उतार-चढ़ाव "शान्त" समय संग, र एक प्रवृत्ति छ। केही स्थिर मूल्यमा। ग्राफहरू देखाउँछन्: अधिक , и , अर्थात्, कोडको उमेर जति ढिलो हुन्छ, नयाँ कोडको विकास जति छिटो हुन्छ र कोडको गुणस्तर जति कम हुन्छ, नयाँ कार्यक्षमताको विकासका लागि त्यति नै थोरै स्रोतहरू छोडिनेछन्। जसमा कम्तिमा एउटा उदाहरण दिने इच्छा थियो "snuggled" शून्य नजिक। तर यसको लागि धेरै कमजोर विकास गुणस्तर सूचकहरू र कोडहरू छनोट गर्न आवश्यक छ जुन लामो समयसम्म पुरानो हुँदैन। तल्लो बायाँ ग्राफमा पनि, नयाँ कार्यक्षमताको लागि स्रोतहरूको एक महत्त्वपूर्ण मात्रा बाँकी छ। त्यसकारण, पहिलो प्रश्नको सही जवाफ बरु यो हो: सैद्धान्तिक रूपमा - हो, यो सम्भव छ; व्यावहारिक रूपमा - शायदै।

जवाफ दिन नसकिने प्रश्नहरू:

1. के यो सत्य हो मा केहि सीमा हुन्छ सबैको लागि ? सबैका लागि होइन भने कसका लागि ?
2. यदि सीमा अवस्थित छ भने, यसको मूल्य कसरी निर्भर हुन्छ ?

प्रश्न दुई। के कोड मर्मतले प्रोग्रामरहरूको संख्यामा असीमित वृद्धि हुन सक्छ?

बुझौं नयाँ कोड विकास गर्न संलग्न प्रोग्रामरहरूको संख्या। माथिको जस्तै, - समय मा एक बिन्दु सम्म लेखिएको कोड को मात्रा ... त्यसो भए

कोड समर्थन व्यस्त राख्नुहोस् प्रोग्रामरहरू। बुढ्यौली कोडलाई ध्यानमा राख्दै,

कहाँ बाट

यदि , त्यसपछि

तसर्थ, दोस्रो प्रश्नको जवाफ नकारात्मक छ: यदि नयाँ कोडको विकासकर्ताहरूको संख्या सीमित छ भने, पुरानो कोडको अवस्थामा, समर्थन प्रोग्रामरहरूको संख्यामा असीमित वृद्धि हुन सक्दैन।

निष्कर्षमा

विचार गरिएका मोडेलहरू "नरम" गणितीय मोडेलहरू हुन् [२]। तिनीहरू धेरै सरल छन्। जे होस्, प्यारामिटर मानहरूमा सिमुलेशन परिणामहरूको निर्भरता वास्तविक प्रणालीहरूको लागि अपेक्षा गरिएकोसँग मेल खान्छ, यसले मोडेलहरूको पर्याप्तता र उच्च-गुणस्तर अनुमानहरू प्राप्त गर्न पर्याप्त शुद्धताको पक्षमा बोल्छ।

सन्दर्भ

1. Elsgolts L.E., Norkin S.B. विचलित तर्क संग भिन्न समीकरण को सिद्धान्त को परिचय। मस्को। प्रकाशन गृह "विज्ञान"। १९७१।
2. अर्नोल्ड V.I. "हार्ड" र "नरम" गणितीय मोडेलहरू। मस्को। प्रकाशन गृह MCNMO। 2004।

स्रोत: www.habr.com