循证式日程规划 (Evidence-Based Scheduling) 2：基本代码

EBS的算法超简单，核心的代码只有一个Estimator，当然为了表述历史记录，还有一个叫History的类。项目的Mercurial 仓库地址如下: https://ebsapi.googlecode.com/hg
Estimator的基本结构如下

/**

* 总模拟次数，我想1,000,000次的模拟应该足够了吧

* 速度也不是大问题，百万次的模拟也就是一秒的计算时间，但是需要注意的后续

* 的处理，比如当你要用某个图表API或者Excel来表述这个结果集的话，它们是不

* 是能撑得住。（也许过几天我就会把默认值改到1000什么的）

*/

int repeats

/**

* 设定历史记录

* 程序会根据每条历史记录的权重调整其发生概率

*/

void setHistories(Collection histories) { ... }

/**

* 模拟部分

* @param steps 一连串的任务预估时间，假设一个项目包含了3个任务，分别预计

* 耗时4小时，3小时，5小时，那么steps就是[4, 3, 5]

* @return 列表形式返回所有的模拟结果。列表的每一项都是随机生成的预估时间

*/

def estimate(steps) { ... }

这个类的问题不在于计算，而是如何表述（毕竟谁也没法看1000000行记录然后居然还能保持清醒，50行都不行）。那么下一步就是考虑结果表述了。接下来的几天，我会尝试来实现：

文本表述：用一段文字来说明预估时间的概率分布

Excel图表表述：把结果导入Excel，然后生成图表

jFreeChart表述：利用jFreeChart的API来生成图表

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