许多舍近求远的教训总结

本文分享了作者在编程过程中遇到的一些常见问题,如过度使用jQuery、不充分利用CSS和JavaScript特性、数据库操作不当等。通过实例分析,提出了改进方法,强调了在日常开发中采用更高效、简洁的编程技巧的重要性。文章旨在帮助开发者减少代码冗余,提高代码可维护性和效率。

今天才发现,在以往自己的代码有的真有点好笑,明明几行代码搞定的事情,我却写了一大串,而且写的还不利于维护,所以针对这些缺点吧,还是要进行总结一下。

1:关于a标签,有时候有这样的需求就是要求鼠标经过变色,还是产生下划线等,笨的我竟然用JQuery去选择元素了,而且,为了不互相影响不得不每个都得区,

就这样写了好多的代码,当时就感觉肯定有更好的办法,甚至想到了用循环遍历的方法,现在看来确实是走了弯路,但是,给自己的教训还是不错的,之所以走弯

路,是因为a变迁还有hover这个东西,我试图去应用它,顿时感觉自己太笨了,这样的话,就完全的避免了影响,虽然说css和javascript要尽量的明确分开,但是

我绝得变色这东西虽然属于特效但为了减少大量的代码,这样做坏处不是太大。

2:当我把元素一个一个选择的时候,自己都感觉不耐烦了,之前学的东西没有完全应用,想父子,兄弟,等选择器,或者说用过滤的方法都是不错的选择,给我的经验就是,在日常的开发过程中,尽可能的用以下简单点的方法,养成一个好的习惯。

3:不仅如此,要说的还有数据库,我之前的dql和dml是一条条的,想起来都好笑,虽然简单,但看着不爽,mysqli的批量操作我是知道的,预编译也是知道的,但就是在平时不怎么用,就是说,宁可舍近求远,也不给自己找麻烦。这个想法是非常不对的。要做出深刻的检讨。。。。

还有很多很多的地方,就不一一列举了。

3. 数学建模法 采用整数规划模型对前置仓选址问题进行求解,具体决策变量、目标函数、约束条件如下: 参数 1.( m ):选取前置仓的数量 2.( n ):备选前置仓数量 3.( D ):需求点集合(已用K-means算法进行聚类后) 4.( F_i ):选中的前置仓( i )的建设成本 5.( C ):需求点( j )从前置仓( i )的配送成本 6.( W_j ):需求点( j )的需求量 7.( L_i ):前置仓( i )的人工成本 8.( D_{ij} ):前置仓( i )到需求点( j )的距离 决策变量 [ Xi = \begin{cases} 1, & \text{前置仓 } i \text{ 被选中} \ 0, & \text{前置仓 } i \text{ 未被选中} \end{cases} \quad i=1,2,3\ldots n ] [ Y{ij} = \begin{cases} 1, & \text{需求点 } j \text{ 由前置仓 } i \text{ 配送} \ 0, & \text{需求点 } j \text{ 不由前置仓 } i \text{ 配送} \end{cases} \quad i=1,2,3\ldots n,\ j=1,2,3\ldots d ] 目标函数 [ \text{Min } Z = \sum{i=1}^{n} Fi Xi + \sum{i=1}^{n}\sum{j=1}^{d} \left( C \cdot Wj \cdot D{ij} \right) Y{ij} + \sum{i=1}^{n} Li X_i ] 约束条件 9.前置仓选取约束:( \sum{i=1}^{n} Xi = m ) 10.每个需求点都能够被覆盖到:( \sum{i=1}^{n} Y{ij} = 1,\ \forall j \in D ) 11.配送范围在3公里以内:( Y{ij}=0,\ \forall j \in D,\ \forall i=1,2,3\ldots n ) 且 ( D{ij} \geq 3 ) 12.( Xi \in {0,1},\ Y{ij} \in {0,1} ) 我问老师说“对于我写的这个论文我还是有点问题想要问一下老师,就是昨天提到的生鲜和这个模型的关联度,我的想法是先用了K-means对需求点聚类,能够贴近需求密集区,能够减少配送因为成本舍近求远而导致的时效问题,再接下来模型中覆盖三公里范围,这个是《前置仓管理规范》里面提到的,用这个配送距离的可控性去保证生鲜的时效性,想问一下老师这样去解释能不能行得通[可怜],因为感觉如果再加时间约束可能我可能也求解不出来” 然后老师说“或者把距离也加入约束或目标考虑呢,距离远的话配送也远,新鲜程度低”这个怎么修改这个模型呀
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