基于JAVA的考试系统中题库设计及组卷算法陈泽琳.pdf

第 24卷 V o l . 24 第 3期 N o . 3 重 庆 理 工 大 学 学 报( 自然科学) J o u r n a l o f C h o n g q i n gU n i v e r s i t yo f T e c h n o l o g y ( N a t u r a l S c i e n c e ) 2010年 3月 Ma r .2010 收稿日期: 2009-12-08 项目基金: 广东省南沙区中学生网络教学考试系统设计项目( x 2r j -d 8090110) 作者简介: 陈泽琳( 1962 ) , 女, 广东广州人, 博士, 副教授, 主要从事计算机应用技术以及办公自动化研究。 基于 J A V A 的考试系统中题库设计及组卷算法 陈泽琳 ,张庆彪 ( 华南理工大学 软件学院, 广州 510006) 摘 要 : 设计了基于 J A V A 的考试系统中的题库子系统 。系统采用拆分设计方案, 组卷部分 采用了 2种组卷算法 ,即抽取组卷算法和基于洗牌算法的组卷算法。论述了题库的设计方案和 抽取选题的组卷算法的设计过程,并给出相应的代码。该系统具有较强的通用性与可推广性。 关键词 : J A V A ; 网络考试系统 ; 题库设计 中图分类号 : T P 311 文献标识码: A文章编号: 1674- 8425( 2010) 03 - 0048 - 08 T e s t - b a n kD e s i g na n dA l g o r i t h m o f T e s t S y s t e m B a s e do nJ A V A C H E NZ e - l i n, Z H A N GQ i n g - b i a o ( S c h o o l o f C o mp u t e r S o f t w a r e , S o u t hC h i n aU n i v e r s i t yo f T e c h n o l o g y , G u a n g z h o u510006, C h i n a ) A b s t r a c t :T h i s p a p e r d e s ig n s a s u b s y s t e mo f t e s t - b a n ki nt h et e s t i n gs y s t e mb a s e do nJ A V A .T h e s u b s y s t e me m p l o y s s p l i t d e s i g ns c h e m e w h il ei t s t e s t p a p e r g e n e r a t i n gs e c t i o na d o p t s t w oa l g o r i t h m s : e x t r a c t io na l g o r i th ma n da n a l g o r i t h mb a s e do n s h u f f l e a lg o r i t h m .T h is p a p e r a l s o d i s c u s s e s t h e t e s t - b a n kd e s i g n p l a na n dt h e d e s i g np r o c e s s o f te s t p a p e r g e n e r a ti o n a l g o r i t h mb a s e d o ne x t r a c t i o no f q u e s - t i o n s , a n dp r e s e n t s c o r r e s p o n d in gc o d e s .T h es y s t e mh a s a s t r o n g v e r s a t i l i tya n dr e p li c a b i l i t y . K e yw o r d s : J A V A ;n e t w o r kt e s t s y s t e m ;t e s t - b a n kd e s i g n ;a l g o r i t h m 随着 I n t e r n e t 的普及和发展, 网络教学越来越 流行。网络教学具有信息量大, 内容丰富 、生动, 教与学不受时间、地域的限制等诸多优点。网络 考试系统是网络教学系统的重要组成部分, 其开 发目的是在共享教师 、 学生、管理员、课程、学期及 其关系数据等信息的基础上实现考试网络化 1 。 网络题库设计以及试卷的组织则是网络考试的基 础 。本文中设计了基于 J A V A 的考试系统中题库 子系统 。该系统采用拆分设计方案 , 增强了系统 的灵活性, 提高了效率 。系统组卷部分采用了 2 种组卷算法: 一种是用来生成试卷的抽取组卷算 法; 另一种是为了打乱试卷中试题的顺序确保每 个考生的试题顺序不同, 防止相互抄袭的基于洗 牌算法的组卷算法。 1 题库的拆分设计方案 题库设计是网络考试系统数据库设计中最重 要和最复杂的部分。首先 ,题目有多种属性( 如课 程代码、 考点 、 难度系数 、 选中频度 、 题干、答案、出 题人、日期、题目分值等) , 要求能够按照各种属性 快速检索 ; 题目类型包括单选、多选、判断 、填空、 论述、简答等 ; 题目的出题形式可能是文本 、 声音、 图像、视频等; 题目答案可能是 ( 单选、多选 、判 断 、 填空) 简单的字符 ,也可能是大的文本 ( 论述) 。 题目类型、 题干和答案的格式的多样性, 题目各属 性采用什么样的数据类型和字节长度, 以及如何 组织这些属性为一个或多个表格 , 从而达到既满 足要求 ,同时又能够快速检索的目的, 这些都是需 要认真思考的问题。 目前,各种考试系统都有自己的题库设计方 案 ,一些考试系统把所有的信息集成到一个表中, 每个字段都以满足最大的字节长度需求为基 准 2 ,本文中称之为简单题库设计方案。该方案 的优点是一个表中记录了题目的所有信息, 缺点 是检索效率非常低、 浪费空间、实用性小等 。 经过对题库需求仔细分析后,本文中采用如图 1 所示的设计方案。该拆分设计方案将题目属性分为 3个部分: 检索常用的基本信息、 题干和答案。 1) 检索常用的基本信息部分 。检索常用的 信息或参数存放在题目基本信息表 ( Q u e s t I n f o ) 中 , 包括题目编号 ( 唯一标识每个题目和主键 ) 、 课程编号、 考点编号、难度系数 、 出现频度、题目分 值 、 答案类型 、 题干格式、出题教师 、 题目生成或最 后一次修改日期等。 2) 题干部分 。题目内容或题干部分包括 2个 表 : 大对象题干表 ( Q u e s t B l o b ) 和普通文本题干表 ( P a p e r Q u e s t ) 。 2个表分别包括编号 I D 、题目编 号 、 题目内容 3个字段,主键为 I D 字段 。这 2个表 的主键为 I D , 而不是题目编号 Q u e s t I D ,这是为了 适应一个题目可以由多个题干组成, 或是一个题 干由多个图像、 音频组成的 情况。 拆分为 2个表的原因 : 为了适应不同题干 格式的空间需求 ,节省空间 ,加快检索。如文本类 题干题目内容的数据类型为 v a r c h a r ( 100) 变 长字符类型, 字节长度 100字节。而大对象类题 干题目内容为 B l o b ( 10M) 二进制大对象类 型 ,字节长度 l 0M字节。 适应同一题目包含多 个题干的情况, 如同时包括 3个文本题干或 4个 大对象题干的情况。 3) 题目答案部分。题目答案也包括客观题 答案表( Q u e s t a n s ) 和主观题答案 ( P a p e r A n s ) 表 。 答案部分拆分为 2个表的原因与题干部分类似 。 客观题答案包括单选 、 多选、 判断、填空 。拆分为 2 个表不仅可以灵活的分配空间, 而且可以满足题 目包括多个子问题和子问题答案的情况 。 图 1 拆分设计方案 本文中方案设计的依据下 : l ) 题库形成后最主要的应用是抽题组卷进行 考试 ,即按照参数快速检索。而题目检索常用检 索信息和题干 、 答案无关。所以, 题目将检索信息 和题干、 答案拆分有利于提高查找效率 , 同时 , 满 足了一个试题有多个子问题和子答案的情况 。 49陈泽琳, 等: 基于 J A V A 的考试系统中题库设计及组卷算法 2) 将题干和答案分离 , 有利于试卷的批改。 根据题目编号 ,批改程序很容易检索到相应的答 案 。对于像英语听力试题等题干为音频大对象的 情况, 拆分有利于提高系统性能 。 3) 有利于根据答案类型分析题目类型。一 般题目分为单选 、多选 、判断、填空 、问答, 所以题 目是以答案为基础进行严格意义的分类。 4) 根据题干格式划分题目的媒体格式 ,一般 考试试题的多种媒体格式是针对题干而言的。 方案优点: 1) 题库适应有若干子问题的题目和单题干答案 的情况,如英语阅读中每个阅读内容有若干问题。 2) 检索信息和题干、答案分离, 普通文本和 二进制大对象分离,灵活地适应不同空间需求 ,方 便快速检索 。 3) 主观和客观题答案分离, 减少统一字节长 度空间浪费 ,方便快速检索, 并灵活地适应 2种不 同的改卷方式: 客观题自动改卷 ( 字符串比较) 和 主观题教师批改 。 总体上 ,拆分方案提高了考试系统的适用范 围 ,增强了系统灵活性 ,并在大对象题目和普通题 目共存情况下提高系统查找效率。 方案的缺点 : 由于将题库从单个表拆分为多个表 , 在相当 程度上增加了程序实现的复杂性增加了一些多表 检索的性能开销 。 2 组卷算法 2. 1 组卷算法 自动组卷是考试系统自动化或半自动化操作 的核心目标之一 ,而如何保证生成的试卷能最大 程度的满足用户的不同需要 ,并具有随机性 、 合理 性 ,这是实现中的一个难点 。而常采用的方法有 随机选取法 、 回溯试探法和遗传算法 3 。 1) 随机选取法。随机选取法根据状态空间的控 制指标,由计算机随机抽取一道试题放入试题库,此 过程不断重复,直到组卷完毕,或已无法从题库中抽 取满足控制指标的试题为止。该方法结构简单,对于 单道题的抽取运行速度较快,但是对于整个组卷过程 来说组卷成功率低,即使组卷成功,花费时间也令人 难以忍受。尤其是当题库中各状态类型平均出题量 较低时,组卷往往以失败而告终。 2) 回溯试探法 。回溯试探法是将随机选取 法产生的每一状态类型记录下来, 当搜索失败时 释放上次记录的状态类型, 然后再依据一定规则 ( 正是这种规则破坏了选取试题的随机性 ) 变换一 种新的状态类型进行试探, 通过不断的回溯试探 直到试卷生成完毕或退回出发点为止。这种有条 件的深度优先算法 , 对于状态类型和出题量都较 少的题库系统而言, 组卷成功率较好。 3) 遗传算法描述 。遗传算法是一种并行的 、 能够有效优化的算法 ,以 M o r g a n 的基因理论及 E l - d r i d g e 与 G o u ld 间断平衡理论为依据 ,同时融合了 M a y r 的边缘物种形成理论和 B e r ta l a n f f v 一般系统 理论的一些思想 , 模拟达尔文的自然界遗传学的 继承 ( 基因遗传 ) 进化 ( 基因突变 ) 优胜劣汰 ( 优的基因大量被遗传复制, 劣的基因较少被遗传 复制 ) 的思想,其实质就是一种把自然界有机体的 优胜劣汰的自然选择、适者生存的进化机制与同 一群体中个体与个体间的随机信息交换机制相结 合的搜索算法 。运用遗传算法时首先需将所要求 解的问题表示成二进制编码, 然后根据环境进行 基本的操作 : s e l e c ti o n , c r o s s o v e r , m u ta t i o n , 这 样进行不断的所谓 “生存选择 ”, 最后收敛到一个 最适应环境条件的个体上 ,得到问题的最优解。 2. 2 选题组卷算法的设计 网络考试系统要求从题库中抽取一定数量的 题目 ,试卷整体上满足题型 、 难度系数和考点的比 例等组卷参数的要求 , 同时也满足题库要求 。借 鉴数据仓库的多维数据立方体的概念 4 , 本文中 将题库视为一个多维的数据立方体 。对于自动抽 题组卷而言 , 题型、考点 、难度系数是最重要的 3 个维度。由于每个题目有特定题型、考点 、难度 值,所以题库这个大的数据立方体实际上由若干 个相同题型、 相同考点、相同难度系数的题目集合 组成。本文中将同一题型、同一考点 、 同一难度系 数的题目集合称为小的数据立方体 。而题库中小 数据立方体的数量是 k i j 个。将题库中每个 小数据立方体的题目数量记录在一个 3维的整型 50重 庆 理 工 大 学 学 报 数据 r e s o u r c e I n t k i j 中。其中: k 表示题库的 题型总数; j 表示题库中考点总数 ; i 表示题库中共 有 i 种难度 ,如图 2所示。 k . 第 k 类题目类型, i . 第 i 种难度, j . 第 j 种考点 图 2题库数据立方体示意图 r e s o u r c e I n t k i j : 题库中第 k 类题目第 i 种难度第 j 种考点的题目数量 。 r e s u l t I n t k i j : 试卷中第 k 类题目第 i 种 难度第 j 种考点的题目数量。 Nd k i : 组卷要求抽取的第 k 类题型第 i 种难度的题目数量。 Nk k j : 组卷要求抽取的第 k 类题型第 j 种 考点的题目数量 。 所以从题库中随机抽题实际上是从每个小数 据立方体中随机抽取若干道题目 。要满足试卷要 求 ( 总题目数量、各题型的题目数量 、各考点的题 目数量占总题目数量比例 、各难度的题目数量占 总数量比例 ) 和题库的实际情况, 需要首先确定每 个小数据立方体应该抽取多少题目, 即要确定一 个整型 3维数组 r e s u l t I n t k i j 。该数组的每 个元素表示每个小数据立方体应抽取的题目数 量 ,而且每个元素必须符合题库的要求, 即 r e s u l - t I n t k i j r e s o u r c e I n t k i j 。例如: r e - s o u r c e I n t k i j = 15, r e s u l tI n t k i j = 8表 示 : 题库中第 k 类题目第 i 种难度第 j 种考点的题 目数量为 15道; 试卷中第 k 类题目第 i 种难度第 j 种考点的题目数量为 8道。用以下例子说明在题 库中按照参数要求抽题组卷需要解决的问题。 某课程题库中有 M个( M= 120) 题目 ,有 K 类 题型( K= 5, l k 5) , 考点有 J 种 ( J =6, l j 6) ,难度有 I 种 ( I = 3, l i 3) 。组卷要求试卷满 足以下条件 : 题目总数 N= 40; 题型有一种 k =1, 则题型一数量 N 1 =40; 各考点的题目比例 为 18%, 10%, 12%, 20%, 15%, 25%, 即 x 1 = 18%, x 2 =10%, x 3 =12%, x 4 =20%, x 5 = 15%, x 6 =25%; 各难度比例为 y 1 = 40%, y 2 = 25%, y 3 = 35%。 要确定一个三维数组 r e s u lt I n t 1 3 6每 一个元素的值 ,同时每个元素 r e s u l tI n t k i j 必须满足题库中的实际情况。 r e s u l t I n t 1 i 1 =Nk 1 1 =40 18%( 试卷中考点 1的题目数量题目 ) 。 r e s u l t I n t 1 i 2 =Nk 1 2 =40 10%( 试卷中考点 2的题目数量 ) 。 r e s u l t I n t 1 i 3 =Nk 1 3 =40 12%( 试卷中考点 3的题目数量 ) 。 r e s u l t I n t 1 i 4 =Nk 1 4 =40 20%( 试卷中考点 4的题目数量 ) 。 r e s u l t I n t 1 i 5 =Nk 1 5 =40 15%( 试卷中考点 5的题目数量 ) 。 r e s u l t I n t 1 i 6 =Nk 1 6 =40 25%( 试卷中考点 6的题目数量 ) 。 r e s u l t I n t 1 1 j = Nd 1 i = 40 40% ( 试卷中难度 1的题目数量) 。 r e s u l t I n t 1 2 j = Nd 1 i = 40 25% ( 试卷中难度 2的题目数量) 。 r e s u l t I n t 1 3 j = Nd 1 i = 40 35% ( 试卷中难度 3的题目数量) 。 r e s u l t I n t k i j r e s o u r c e I n t k i j k = 1, l j6, l i 3 r e s u l t I n t k i j : 试卷中第 k 类题型第 i 种 考点 j 种难度实际抽取的题目数量。 r e s o u r c e I n t k i j : 题库中第 k 类题型第 i 种考点 j 种难度的题目数量 。 根据上述算法得出各类题型不同考点和难点 题目的个数,从题目基本信息表 ( Q u e s t i n f o ) 中随 机抽出相应个数的题目, 放到原始试卷表 ( P a p e r in fo ) 中 ,组卷算法的效率根题库题目数量和分布 以及组卷模板的参数有关 。在一定程度上, 题库 题目数量不十分充足 ,各题型难度、考点的分布比 例均衡时该算法组卷成功率较好。 51陈泽琳, 等: 基于 J A V A 的考试系统中题库设计及组卷算法 算法的逻辑流程 : 第 1步 获取参数 , 方法是 : Nd k i = ( i n t ) ( N k x j ) ; Nk k j = ( i n t ) ( N k y i ) ; 在题目数量不足时, 再随机决定某些 Nd k i = Nd k i + 1或 Nk k j = Nk k j + 1, 其中: N k 为试卷第 k 类题型的题目数量; Nd k i 为组卷仍需抽取的第 k 类题型第 i 种难度的题 目数量 ; Nk k j 为组卷仍需抽取的第 k 类题型 第 j 种考点的题目数量。 第 2步 初始化三维数组 r e s u l tI n t K I J 。由概率论有关原理 , 依据考题类型的数量 N k 、 各考点分布比例 x j 、难度系数比例 y i 来初步抽取, 结果保存在 r e s u lt I n t k i j 中。 r e s u l t I n t k i j = ( i n t ) N k x j y i ; r e s u l t I n t k i j =m i n ( r e s u l t I n t k i j , r e s o u r c e I n t k i j ) 。同时 , 改变 Nd k i 和 Nk k j的值, 使得 Nd k i 和 Nk k j记录需 要继续抽取的题目数量。 第 3步 选择最合适的继续抽取题目的区域。 构造二维数组 c h o i c e i j 。令 c h o i c e i j = Ndk i + Nkk j 。这样每个 c h o i c e 数组的元素 c h o i c e i j 表示第 i 种难度第 j 种考点仍需选出题目数量 和。用冒泡排序法对 c h o ic e i j 排序,返回结果数 据 s 2 I J 。按照线性优化的思想, s 数组依次记 录了最适合抽取的 i , j 值顺序。 第 4步 对 r e s u l t I n t K I J 进行修正 。方 法为根据步骤 3的结果 s 3 , i =s 0 0 , j =s 1 0 , 对考点 j 难度 i 的题目集多取一道题目 。 题库满足条件时 ,即 r e s u l tI n t k i j +1 = r e s u l t I n t k i j 时,r e s u l t I n t k i j = r e s u l t I n t k i j + 1。 同时, Nd k i = Nd k i - 1; Nk k j = Nk k j - 1; 如果数据库不能满足 i , j, 则选取 i = s 0 1 , j = s l 1 , 直到所有 i , j 均不满足, 提示题库不能满足要求。 第 5步 循环执行第 3步和第 4步 ,直到题目 抽取完毕或题库不能满足条件 。 算法流程如图 3所示。 组卷抽取算法的实现 : 1) 抽取参数 : 图 3 组卷抽取算法流程 p u b li ci n t g e t P a r a m( i n tN , d o u b l e r a ti o ) in t s i z e = r a t i o . l e n g t h ; in t t e m p = n e win t s i z e ; fo r ( i n t i = 0; i = 1) in t t = M a t h . r a n d o m ( ) s i z e ; N t = N t + 1; m- ; r e t u r nte m p ; 52重 庆 理 工 大 学 学 报 2) 初始化三维数组 r e s u l t I n t k i j : p u b l icv o i dc r e a t e R e a u l t I n t ( i n t r e s o u r c e I n t , i n t N , d o u b l e r a t i o ) d o u b l e d i f f r a t i o = g e t D i ff r a t i o ( d b o ) ; d o u b l e k e y r a t io = g e t K e y r a ti o ( d b o ) ; i n t N= g e t P a r a m ( N , r a t i o ) ; i n t s i z e = N . l e n t h ; N d = n e wi n t s iz e k e y r a t i o . l e n tt h ; N k = n e wi n t s iz e d i ff r a ti o . l e n t t h ; i n t r e a u l t I n t = n e w i n t s i z e k e y r a t i o . l e n t t h d i f f r a t i o . l e n t t h ; f o r ( i n t i = 0; i r e s u l t I n t k k i i jj ) r e s o u r c e I n t k k i i j j = r e s o u r c e I n t k k ii j j - r e s u l tI n t k k i i jj ; e l s e r e s u lt I n t k k ii j j =r e s o u r - c e I n t k k ii j j ; r e s o u r c e I n t k k ii j j = 0; N k k k j j = N k k k j j - r e s u l t I n t k k i i j j ; N d k k i i = N d k k i i - r e s u l t I n t k k i i j j ; 3) 选择最合适的继续抽取题目的区域 : p u b l i c i n t c r e a t e C h o i c e ( ) in t c h o i c e = n e w c h o i c e N d 0 . l e n g t h N k 0 . l e n g t h ; fo r ( i n t k = 0; k 0 N k k j 0 N d k i 0) i = s 0 t ; j = s l t ; b r e a k ; i f ( t = s . l e n g t h ) s y s t e m . o u t . p r i n t l n ( “题库不能满足要求 ,请手动 53陈泽琳, 等: 基于 J A V A 的考试系统中题库设计及组卷算法 添加!”) f la g = 1; e l s e r e s u l tI n t k i j = r e s u lt I n t k i j + 1; r e s o u r c e I n t k i j =r e s o u r c e I n t k i j - 1; N k k j = N k j - l ; N d k i = N d i - 1; r e t u r nf l a g ; 2. 3 洗牌算法的特征 网络考试必须具有与一般考试一致的特性, 即公平公正性 ,也即是说所有考生均是在相同的 情形下完成了相同题目的解答任务。由于利用计 算机进行网上考试的特殊性 , 即一般是采用一机 一人的方式 , 这样考生间的间距就在一定程度上 小于在普通教室内进行的一般考试时的间距, 势 必使考生很容易地看到邻近考生屏幕上的题目及 答案。为了在一定程度上避免这种情况的发生, 本文中基于洗牌算法将已经生成到原始试卷表 ( P a p e r i n f o ) 中的试卷的题号顺序打乱后再发送 至每位考生的屏幕进行二次组卷 , 使每位考生的 试卷在试题出现的顺序上都有所不同, 但又保证 了整个考试中所有考生均完成了相同的题目, 充 分地体现了考试的公平公正性 。 洗牌算法源于日常的扑克牌游戏 , 即在大家 玩牌的时候 ,每一局之前都需要重新洗牌, 一次洗 牌指将牌分为左右 2垛然后穿插放牌, 使洗牌后 的牌局基本上随机分布。洗牌的目的就是通过洗 牌使洗牌前后的牌局完全不同。对于一幅 N 张牌 的扑克牌来说, 总共存在着 N !种牌局 , 即在洗牌 后可能出现 N ! - 1 种与原牌局不同的新牌局 5 。 通过对洗牌算法的了解可以看出 , 洗牌算法 实际上是对一初始数列中各元素的位置进行重新 调整 6 , 以得到新的数列 。本文中把整个过程简 化 ,在计算机中可按如下方式来进行 : 已知: 一副牌有 N 张,将洗牌前的牌局放于数 组 A r r a y N 中。 1) 令 i = N ; 2) 初始化随机数发生器 ,随机选取 1 i 之间 的一张,与 A r r a y i 交换; 3)i 减 1; 4) 若 i 大于 1,跳到步骤 2) ; 5) 完成洗牌。 算法流程如图 4所示 。 图 4 洗牌算法流程 整个过程类似于从原牌局中每次随意抽取一 张放在一边 ( 按抽取顺序堆叠在一起 ) ,直至所有的 牌都被抽完为止,则新堆叠的牌的顺序就为新的牌 局。可见,通过上述步骤也就达到了洗牌的目的。 由于采用该算法是将余下的牌中最后一张牌 直接调整位置到刚抽掉的位置上, 而非将抽掉牌 的后序部分全部前移, 因此在时间复杂度及空间 复杂度方面都有较好的表现, 整个算法的实现只 需一次循环即可,因此其时间复杂度为 O ( n) 。 由于考生在登录考试系统时通过洗牌算法将 本次考试中同一类型的试题序号打乱, 对于有 N 道题目的考试来说 ,可以组合成 N ! 种试卷形式 , 54重 庆 理 工 大 学 学 报 因此, 这保证了相邻考生乃至整个考场内考生所 得到的试卷中试题出现的顺序均不同, 从根本上 杜绝了考生直接偷看相邻考生屏幕以获取答案的 情况, 保证了考试的公平、公正 。 实现此算法的源代码如下 : / p a r a m c o m m o n Y w V oC o m m o n Y w V o 从前 台传来的数据生成的 v o p a r a md b oI D B O p e r a te 由 e j b 提供对数据 库操作的类 p a r a me r r o r s E r r o r s 用于存储程序执行过 程中返回的错误 r e t u r n v o id / p u b l icv o i ds e t S t u a n s ( C o m m o n Y w V oc o m m o n Y w - V o , I D B O p e r a t e d b o , E r r o r s e r r o r s ) S tr i n g A r r a y = C o m m o n U t i l . c r e a t e P a p e r - A r r a y ( d b o ) ; 从原始试卷表 ( P a p e r i n f o ) 中得到所有试 题的编码存入数组 A r r a y 中 R a n d o mr a m= n e wR a n d o m ( ) ; i n t c u r r e n t I n d e x ; i n t t e m p V a l u e ; i n t s iz e = A r r a y . l e n g t h ; f o r ( i n t i = s i z e ; i 1; i - ) c u r r e n t I n d e x = r a m . N e x t ( 1, i ) ; t e m p V a l u e = A r r a y c u r r e n t I n d e x ; A r r a y c u r r e n tI n d e x = A r r a y i ; A r r a y i = t e m p V a l u e ; a d d S tu a n s ( c o m m o n Y w V o , d b o , A r r a y , e r - r o r s ) ; 将新数组放到学生答案表( S t u a n s ) 中 / p a r a m c o m m o n Y w V oC o m m o n Y w V o 从前 台传来的数据生成的 v o p a r a md b oI D B O p e r a te 由 e j b 提供对数据 库操作的类 p a r a m A r r a yS t r i n g 存储原始试卷表 ( P a p e r in fo ) 中的试题编码 p a r a me r r o r s E r r o r s 用于存储程序执行过 程中返回的错误 r e t u r nv o i d / p r i v a t ev o ida d d S tu a n s ( C o m m o n Y w V o c o m m o n Y w V o , I D B O p e r a t ed b o , S tr i n g A r r a y , E r - r o r s e r r o r s ) S t r i n g s q l =”d e l e tef r o m s t u a n sw h e r es t u id= ?”; tr y in t s i z e = A r r a y . l e n g t h ; d b o . e x e c Q u e r y ( s q l , n e w S t r i n g c o m m o n Y w V o . g e t F ie l d ( “s t u i d ”) ) ; fo r ( i n t i = 0; i s i z i ; i + ) S t r i n g i d=C o m m o n U t i l . g e t S e q u e n c e s V a l ( “s e q s t u a n s i d ”, e r r o r s ) ; c o m m o n Y w V o . a d d F ie l d ( “id ”, i d ) ; c o m m o n Y w V o . a d d F i e l d ( “q u e s t i d ”, A r - r a y i ) ; g e tO t h e r S t u a n s T o V O ( c o m m o n Y w V o , d b o , e r r o r s ) ; 根据学生 id 将其他信息如 c o u r s e c o d e 等填入 c o m m o n Y w V o 中 if ( e r r o r s . i s N o t E m p t y ( ) )r e t u r n ; c r e a te R e c o r d ( “i d , q u e s t i d , c o u r s e c o d e ,s tu i d ,q u e s t ty p e ”, ” s t u a n s ”, c o m m o n Y w V o , d b o , e r r o r s ) ; 将信息插入 s t u a n s 表中 c a t c h ( E x c e p t i o n ) e r r o r s . a d d E r r o r ( n e wE r r o r ( “生成学生试题答 案表时出错 : ” + e . g e tM e s s a g e ( ) , C o n s t C l a s s . E R - R O R ) ) ; lo g g e r .