剑指offer 第三章 高质量的代码

本文介绍了提高代码质量的方法,包括代码规范性、完整性及鲁棒性的关键要素。详细讲解了清晰书写、合理命名、功能测试等内容,并引入了等价类划分与边界值分析法等测试策略。

代码的规范性

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1. 清晰地书写,在纸上写代码不要太潦草
2. 清晰的布局,注意缩进层次
3. 合理的命名,建议使用完整的英文单词命名变量

代码的完整性

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  1. 功能测试:尽量打破常规思维限制,
  2. 边界值的测试用例:
    1)数组元素的第一个和最后一个
    2)循环的第 0 次、第 1 次和倒数第 2 次、最后一次
  3. 对非法输入的检测。

例题:
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等价类划分,指的是一种典型的、重要的黑盒测试方法。其就是解决如何选择适当的数据子集来代表整个数据集的问题,通过降低测试的数目去实现“合理的”覆盖,以此来发现更多的软件缺陷
通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充,这种情况下,其测试用例来自等价类的边界。

我们就可以对题目进行等价类划分,把数值分成正数、负数和零,把整数分成正整数、负整数和零。
从中就可以找到几个典型的情况:

  1. 0的0次幂不存在,其余的数的零次幂为1
  2. 所有数的正整数次幂都可以连乘算出
  3. 0的负数次幂不存在,正数和负数的负数次幂可以用倒数算出

代码的鲁棒性

鲁棒( robust)是指程序能够判断输入是否合法,对不合法的输入进行合理的处理。
最简单的处理方法就是在程序入口处添加代码验证输入是否合法,但有时候问题并不是这样简单,比如删除链表的倒数第k个节点,如果k大于链表的长度时如何处理。

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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