第8章 胸有成竹

第8章 胸有成竹

标签： 人月神话

实践是最好的老师。 ————普布利乌斯
实践是最好的老师，但智者还能从其他的地方有所收获————《穷理查年鉴》

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 系统编程需要花费多长时间？需要多少工作量？如何进行估计？

 先前，我推荐了计划进度、编码、构件测试和系统测试的比率。首先，需要指出的是，仅仅通过对编码部分的估计，然后应用上述比率，是无法得到对整个任务的估计的。编码大约只占了问题的1/6左右，编码估计或者比率的错误可能会导致不合理的荒谬结果。
 第二，必须声明的是，构建独立小型程序的数据不适用于编程系统产品。

 Nanus和Farr在System Development公司所做的研究，结果表明这个指数为1.5

工作量 = 常数 * 指令的数量 ^ 1.5

编程工作量是程序规模的函数

Portman的数据

• Charles Portman 发现他的编程队伍落后进度的大约1/2，每项工作花费的时间大约是估计的2倍。
• 日志显示，他的团队仅用了50%的工作周进行实际的编程和调试，估算上的失误完全可以由该情况解释。其余的时间包括机器的当机时间、高优先级的无关琐碎的工作、会议、文字工作、公司业务、疾病、事假等。

Aron的数据

• Joel Aron根据程序员（和系统部分）之间的交互划分这些系统，得到了如下的生产率：

    非常少的交互        10000指令每人年    少量的交互          5000    较多的交互          1500

Harr的数据

• 生产率同样地被划分为两个类别：控制程序的生产率大约是600指令每人年，语言翻译大约是2200指令每人年。

OS/360的数据

• 就控制程序组的经验而言，生产率的范围大约是600~800（经过调试的指令）/人年，语言翻译小组所达到的生产率是2000~3000（经过调试的指令）/人年。

&emspAron、Harr和OS/360的数据都证实，生产率会根据任务本身复杂度和困难程度表现出显著差异。其指导原则是：编译器的复杂度是批处理程序的3倍，操作系统的复杂度是编译器的3倍。

Corbato的数据

• 意味着两个重要的结论：
  
  1. 对常用的编程语句而言，生产率似乎是固定的。这个固定的生产率包括了编程中需要注释并可能存在错误的情况。
  2. 使用适当的高级语言，编程的生产率可以提高5倍。