将Java代码转换为UML图

osh3o9ms 于 2023-04-10 发布在 Java

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我必须将下面的Java代码转换为UML图，但是我不确定我是否正确地完成了类之间的关联。请您告诉我UML图是否正确。

public class Booking {

    private String name;

    private Time time;

    private Table[] tables;

    public Booking ( String n, int st, int en, int num ){
    }

    public int getStart (  ){
        return 1;
    }

    public int getEnd (  ){
        return 1;
    }

    public Table[] getTables (  ){
        return new Table[3];
    }

    public int getBookingSize (  ){
        return 1;
    }
}

public class Time {

    private int startHour;

    private int endHour;

    public Time ( int st, int en ){
    }

    public int getStart (  ){
        return 1;
    }

    public int getEnd (  ){
        return 1;
    }
}

public class Table {

    private int number;

    private int seats;

    public Table ( int num, int sz ){
    }

    public int getNumber (  ){
        return 1;
    }

    public int getSeats (  ){
        return 1;
    }
}

public class Restaurant {

    private Booking[] bookings;

    public void makeBooking ( String n, int st, int en, int s ){
    }

    public void cancelBooking ( String n ){
    }

    public Table[] getTables ( String n ){
        return new Table[2];
    }

    public int getStTime (String n) {
        return 1;
    }

    public int getEndTime (String n) {
        return 1;
    }
}

Java

来源：https://stackoverflow.com/questions/34222857/converting-java-code-to-a-uml-diagram

2条答案

按热度按时间

pn9klfpd1#

我将忽略方法和属性，因为它们是琐碎的，不有趣的（理想情况下应该省略getter）。

您的图表有几个不同之处：

Restaurant可能根本没有任何预订，因此应该是*，而不是1..*
Booking只需要一个Time，因为Time已经包含了开始和结束
我不知道为什么Restaurant有开始和结束时间。我假设它是为了显示开放时间（这是Time的单个示例）。
根据您的代码，您可以在多个Table上拥有Booking。在您的图中，只有一个是可能的。
一个Table可能有多个Booking。在图中，它可能只有一个。（当然，存在运行时约束，即两个Booking不应该在同一个Time周期内预订相同的Table，但这应该用OCL或注解表示）
已将角色名称添加到关联端点（period、openingHours ...）

更多说明：

Time应该包含单个时间，或者应该将其重命名为Period或TimeInterval。当前命名令人困惑。
从Time开始的关系的另一边的多重性可以省略（因为它们在这里没有太多意义）。

赞(0）回复(0）举报 2023-04-10

swvgeqrz2#

+------------------+                     +--------------------+
 |  Input Text     |                     |  Pre-processing   |
 | (Plant Symptoms)|                     | (Tokenization,    |
 |                  |                     |  Embedding, etc.) |
 +--------+---------+                     +--------+-----------+
          |                                          |
 +--------v-----------+         +--------------------v-------------+
 |  Language Model    |         |    Convolutional Neural Network  |
 | (ULM)               |         |       (CNN) for Image Analysis  |
 |                     |         |                                |
 |    +------------+   |         |   +-------------+  +--------+ |
 |    | LSTM Layer |   |         |   | Convolution |  | Fully  | |
 |    | 1          |   |         |   |  Layers     |  |   Connected| |
 |    +------------+   |         |   +-------------+  |  Layers  | |
 |          |          |         |            |        +----------+ |
 |    +-----v-----+    |         |   +--------v-------+            |
 |    | LSTM Layer |    |         |   |   Pooling Layer |            |
 |    | 2          |    |         |   |    (e.g. Max)    |            |
 |    +------------+    |         |   +------------------+            |
 |          |          |         |            |                       |
 |    +-----v-----+    |         |   +--------v-------+            |
 |    | LSTM Layer |    |         |   |  Flatten Layer  |            |
 |    | 3          |    |         |   +------------------+            |
 |    +------------+    |         |            |                       |
 |          |          |         |   +--------v-------+            |
 |    +-----v-----+    |         |   | Fully Connected |            |
 |    |  Output    |    |         |   |    Layers for    |            |
 |    |  Layer     |    |         |   |  Classification  |            |
 |    +------------+    |         |   +------------------+            |
 |          |          |         |            |                       |
 +----------v----------+         +------------v-----------------------+
            |                                      |
 +----------v----------+                           |
 |  Softmax Activation |                           |
 |  (Output Probabilities)|                        |
 +----------------------+                           |
                                                  |
                                    +------------v----------------+
                                    |    Disease Prediction    |
                                    |    (e.g. Healthy,       |
                                    |     Diseased, etc.)     |
                                    +--------------------------+

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