5分钟用C# List构建待办事项应用原型

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    快速开发一个C#控制台版的待办事项管理器,使用List<string>存储任务。功能包括:1) 添加新任务;2) 删除任务(按索引);3) 标记任务为完成;4) 显示所有任务及状态;5) 保存到文件和从文件加载。实现简单的控制台菜单系统来操作这些功能。确保代码简洁但功能完整,适合作为原型展示。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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最近在学C#基础语法时,发现用List 可以快速实现一个功能完整的待办事项管理器。整个过程不到5分钟就能跑通核心功能,特别适合用来练手或演示基础数据结构应用。下面分享具体实现思路和关键步骤,你会发现用List做数据容器真的很方便。

  1. 项目初始化 新建一个C#控制台项目后,首先声明一个List 来存储任务项,再创建另一个List 来记录任务完成状态。这种平行列表的结构既简单又直观,避免了自定义类的复杂性。

  2. 主菜单设计 用while循环包裹switch-case结构搭建交互框架,显示数字选项菜单:1添加/2删除/3标记完成/4查看所有/5保存/6加载。Console.ReadLine()获取用户输入后,通过int.Parse转换选项数字。注意要处理非数字输入的异常情况。

  3. 核心功能实现

  4. 添加任务:直接调用list.Add()方法,同步初始化对应状态为false
  5. 删除任务:先显示带序号的任务列表,根据用户输入的索引调用list.RemoveAt(),记得同步移除状态列表的对应项
  6. 标记完成:修改状态列表中指定索引的值为true,建议在展示时用[✓]符号直观表示
  7. 列表展示:用for循环同时遍历任务和状态列表,格式化输出如"1.[ ] 买菜"这样的可读格式

  8. 数据持久化 使用System.IO的File.WriteAllLines同时保存任务和状态到两个文本文件,每行对应一个条目。读取时先用File.Exists检查文件,再通过File.ReadAllLines恢复列表数据。状态需要做string到bool的类型转换。

  9. 交互优化细节

  10. 在每个操作后添加Console.Clear()保持界面清爽
  11. 删除/标记前先检查索引是否有效(>=0且<list.Count)
  12. 保存文件时添加时间戳防止覆盖,例如tasks_20240515.txt
  13. 加载数据前提示用户确认,避免意外覆盖当前任务列表

在测试过程中,我发现这种轻量级实现有几个实用技巧:平行列表虽然简单,但在显示时要注意索引对齐;文件存储用竖线分隔数据和状态会更易解析(如"买菜|false");添加输入验证能让原型更健壮。虽然没用到数据库,但已经能满足临时任务管理的需求。

整个过程在InsCode(快马)平台的在线编辑器中一气呵成,不需要配置本地环境就能编写调试。特别适合快速验证想法——写完代码直接运行,还能随时分享链接给同事测试。对于想练习基础语法的新手,这种即时反馈的开发体验真的能节省大量时间。

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如果后续要扩展功能,可以考虑:添加任务分类标签、设置优先级、实现日期提醒,或者用Dictionary代替平行列表来提升查询效率。不过作为10分钟搞定的原型,当前版本已经很好地演示了List的基础应用场景。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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