MCM-ICM_Toolkit/docs/03-roadmap.md

# 路线图与开发纪律

> 依据：`01-suggestion-review.md` §6–§8。
> 进度看根目录 `STATUS.md`，本文件只定义"做什么、做到什么程度、什么不做"。

---

## 一、功能清单分级

### L0 —— 第一周必做（12 个）

没有这 12 个，工具箱根本跑不起来；有了这 12 个，已经能应付大部分题目。

| 函数 | 所在模块 | 档位 |
|---|---|---|
| `Result` | `core/result.py` | A |
| `get_rng` / `set_seed` | `core/random.py` | A |
| `load_table` | `data/io.py` | A |
| `clean_missing` | `data/clean.py` | A |
| `detect_outliers` | `data/clean.py` | **S** |
| `normalize` | `data/transform.py` | A |
| `standardize` | `data/transform.py` | A |
| `describe` | `stats/descriptive.py` | A |
| `correlation_matrix` | `stats/inference.py` | A |
| `bootstrap_ci` | `stats/bootstrap.py` | **S** |
| `monte_carlo` | `solve/simulate.py` | **S** |
| `save_figure` | `viz/export.py` | A |

> `correlation_matrix` 有两个**伴随函数**（决策 41）：`correlation_pvalues` 给 p 值矩阵、
> `correlation_table` 给"系数 + 星标"的论文表格。三者共用同一套入参守卫与**成对删缺失**口径。

### L1 —— v0.1（共约 40 个）

在 L0 基础上补齐：

| 模块 | 函数 |
|---|---|
| `core` | `check_array` `check_same_length` `check_probability` `check_square_matrix` |
| `data` | `impute_missing` `winsorize` `log_transform` `one_hot_encode` `train_test_split` `kfold_split` `bootstrap_sample` |

> `core.validate.as_array`（**统一入口**，决策 44）已提前落地。它不是"多一个公开 API"，
| `stats` | `zscore` `coefficient_of_variation` `confidence_interval` `t_test` `anova` `chi_square_test` `fit_distribution` `goodness_of_fit` `bootstrap_statistic` |
| `models` | `rmse` `mae` `mape` `smape` `r2_score` `adjusted_r2` `compare_models` `fit_linear` `fit_polynomial` `fit_nonlinear` `predict` `exponential_smoothing` `fit_arima` `forecast` `fit_forest` `fit_logistic` `kmeans` `pca` `cross_validate` |
| `solve` | `minimize` `linear_program` `integer_program` `dynamic_programming` `knapsack_dp` `simulated_annealing` `pareto_front` `monte_carlo_probability` `monte_carlo_integral` `random_walk` `markov_simulate` `markov_steady_state` `mm1_metrics` `local_sensitivity` `one_at_a_time` `parameter_sweep` `robustness_test` `sobol_analyze` `morris_analyze` |
| `decision` | `equal_weights` `entropy_weights` `critic_weights` `ahp_weights` `ahp_consistency_ratio` `topsis` `grey_relational_analysis` `gm11_fit_predict` |
| `viz` | `mcm_style` `plot` `plot_correlation_matrix` `plot_residuals` `plot_convergence` `save_table` |

### L2 —— v0.2

- `solve/graph.py`：`build_graph` `shortest_path` `min_spanning_tree` `betweenness_centrality` `pagerank` `max_flow` `community_detection`
- `solve/dynamics.py`：`solve_ode` `solve_system` `find_equilibrium` `local_stability`

**触发条件**：在真题里真的用到了，或者要为 MCM A / ICM D 备赛时再写。

---

## 二、永久不做（防膨胀清单）

> 原文用"建议不要"，这里写成**硬规则**。往这个清单里加东西，必须先改这份文档。

- 不重写 SciPy 的优化器、`scipy.stats` 的分布、`scipy.integrate` 的积分器
- 不重写 sklearn 的 estimator（`fit/predict` 之外一律不做）
- 不重写 statsmodels 的时间序列框架
- 不重写 NetworkX 的图算法
- 不重写 SALib 的 Sobol / Morris / FAST
- 不实现 NSGA-II / SPEA2 等完整多目标进化算法（用 pymoo）
- 不实现符号计算引擎（用 SymPy）
- 不实现完整离散事件仿真引擎（`simulate_queue` 那种）
- 不做深度学习 / PyTorch 相关任何东西
- 不做 GUI、不做 Web 界面、不做 CLI 之外的产品化
- 不做自动微分、不做 GPU 后端
- 不为"完整性"补函数——**没在真题里用过三次的函数不写**

---

## 三、开发纪律

### 3.1 文档两档制

**S 档**（招牌算法，自实现）：完整函数卡片，模板见 `dev/function-card-template.md`。
覆盖：`detect_outliers` `bootstrap_ci` `monte_carlo` `monte_carlo_probability`
`monte_carlo_integral` `dynamic_programming` `knapsack_dp` `simulated_annealing`
`local_sensitivity` `sobol_analyze` `entropy_weights` `topsis` `ahp_weights`
`gm11_fit_predict`。约 15 个。

**A 档**（薄封装）：docstring 里一句话数学含义 + 一句话什么时候用 + 一条 pytest。

判断标准：**我会不会去改它的内部实现？** 会 → S 档。

### 3.2 每写一个函数

1. 先想"这道题里它替代了哪段手写代码"——想不出来就先不写。
2. 先在 `tests/` 里写一条会失败的断言（测已知解析解，不测实现细节）。
   - 参数类型注解按 `02-architecture.md` §4.7 写全；非法类型抛 `TypeError`，不静默兜底。
3. 实现到测试通过。
4. 在 `examples/` 里加一行最小用法。
5. 更新 `STATUS.md`。

### 3.3 提交前

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m pytest -q
.venv\Scripts\python.exe -m ruff check src tests
```

---

## 四、时间盒

| 周 | 目标 | 完成标志 |
|---|---|---|
| 1 | `core` + `data` + `stats`；S 档先写 `bootstrap_ci` `monte_carlo` `detect_outliers` | L0 全部通过测试 |
| 2–3 | `models` + `solve/optimize` + `solve/simulate` | `compare_models` 出对比表 |
| 4 | `solve/sensitivity` + `decision` + `viz` | 一条端到端 example |
| 5–6 | 用一道真题走完整流程，反向补函数 | `problems/<年份>_<题号>/` 完成 |
| 之后 | 每做一题沉淀 1～3 个函数 + 对应 test | 仓库自然长大 |

**核心原则：先跑通一条完整链路，再补宽度。**