反for-if编程模式

这些年来,我看到过大量的反编程模式。我感觉应该向大家分享一些。

今天,我要介绍的是被我称作反for-if编程模式的反模式「如果感兴趣可以查看一下这篇文章:for 循环为何可恨?」,也就是人们所说的”我们卖给你整个座位,但你需要的只是一个边。”

这是一个特殊的反for-case模式,其中所有的情况中只有一次会是null。

  1. for (int i = 0; i < 100; i++) {  
  2.   if (i == 42) { do_something(i); }  
  3. }  

这种情况可以简单的写成

  1. do_something(42);  

这个反for-if模式可以表现成各种各样的形式。比如:

  1. foreach (string filename in Directory.GetFiles("."))  
  2. {  
  3.     if (filename.Equals("desktop.ini", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))  
  4.     {  
  5.         return new StreamReader(filename);  
  6.     }  
  7. }  

它是在一个目录里遍历查找一个指定文件,如果找到了,就返回文件的数据流。这段代码的一种不是那么折腾的写法是

  1. if (File.Exists("desktop.ini"))  
  2. {  
  3.     return new StreamReader("desktop.ini");  
  4. }  

请注意,两个版本的代码片段具有相同的竞争条件:如果这个desktop.ini本来是存在的,但在你创建Stream­Reader之前被删掉了, 你就会得到一个File­Not­Found­Exception错误。

再举一个例子:

  1. foreach (object o in hashtable.Keys)  
  2. {  
  3.     if (o == "target"return hashtable["target"];  
  4. }  

等同于

  1. return hashtable["target"];  

我猜测这些家伙不喜欢在图书馆里通过书名找一本书,因为他们的做法是如此的繁琐:

他们来到图书馆里员面前说,“把你所有的书都给我,”然后他们拿着装满了上千本书的篮子,坐到墙角里自言自语:

“不是,这本书的书名不对”,

“不是,这本也不是”,

“标题还是不对。”

“这本书呢?”

”不是,也不是这本。“

”老天,我要这样一本一本翻到什么时候…“

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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