c++代码命名规范

变量命名的通用规则 目录 一、参考 一 、普通变量: 一 、 MFC中ID 一 、vc资源名字定义格式: 一 、 MFC 消息命名 一、注意: 1、变量名只能是字母(A-Z,a-z)、数字(0-9)或下划线。 1、第一个字母不能是数字,例如2Lerver这不是一个合法的C++变量。 1、不能是c++关键字,例如不能用class这个单词来命名一个变量。 1、区分大小写,例如iA和i... 阅读详情

在软件开发过程中,代码的命名规范是一项很突出的内容。一套定义完整、结构清晰明了的命名规范将大大提升源代码的可读性和软件的可维护性。

据考证,没有一种命名规则可以让所有的程序员都满意,程序设计教科书一般也不会指定命名规则。但是制定一套令开发组成员基本满意的命名规则,并在项目中贯彻实施,也是团队开发一项必不可少的工作。

我将我的团队的实际工作中的命名规则整理如下:

 

第一部分:共性规则

共有八项。作为指导供成员采纳。

【规则1】标识符应简单明了,望文知意。

标识符采用英文单词。切忌使用汉语拼音来命名。程序中的英文单词一般不要太复杂,用词应当准确。例如不要把CurrentValue写成NowValue。

尽量不要使用单词缩写或首字母缩写。只有当标识符过长时才考虑使用单词缩写。在使用缩写时,不要自创缩写,尽量使用被广泛接受的缩写。

 

【规则2】标识符长度应当符合“min-length && max-information”原则。

一般的讲,长名字能更好地表达含义,所以函数名、变量名、类名长达十几个字符不足为怪。但是名字也不是越长越好。例如:变量名maxval就比maxValueUntilOverflow更好用。单字符的名字也是有用的,常见的如i,j,k,m,n,x,y,z等,它们通常用作函数内的局部变量。

 

【规则3】命名规则尽量与所采用的操作系统或开发工具的风格保持一致。

例如Windows应用程序的标识符通常采用“大小写”混排的方式,如AddChild。而Unix应用程序的标识符通常采用“小写加下划线”的方式,如add_child。别把这两类风格混在一起用。

 

【规则4】程序中不要出现仅靠大小写区分的标识符。

例如:int  x和int  X;void foo() 和void FOO() 等。

 

【规则5】避免在不同级别的作用域中重名。

程序中不要出现标识符完全相同的局部变量和全局变量,尽管两者因作用域的不同而不会发生语法错误,但会使人产生误解。

 

【规则6】正确命名具有互斥意义的标识符。

使用正确的反义词组命名具有互斥意义的变量或相反动作的函数。

如:"MinValue"和"MaxValue","GetName()" 和 "SetName()"

 

【规则7】尽量避免名字中出现数字编号。

如Value1,Value2等,除非逻辑上的确需要编号。这是为了防止程序产生无意义的名字,降低程序的可读性。

 

【规则8】使用库标志

在开发动态库时,为了防止软件库中的一些标识符和其它软件库中标识符冲突,可以为各种标识符加上能反映软件性质的前缀。

例如三维图形标准OpenGL的所有库函数均以gl开头,所有常量(或宏定义)均以GL开头。

 

第二部分:细则

      我采用了一部分的“匈牙利”法命名规范,但没有照搬。“匈牙利”法最大的特征就是类型前缀。例如:

int nNum = 0; // n 为类型信息,表明 nNum 是一个 int 类型

class CUser;  // C 为类型信息,表明 CUser 是一个类

但是正因为如此,“匈牙利”法命名规范也给人一种繁琐的感觉。例如:

int i, j, k; 

float x, y, z;

倘若采用“匈牙利”命名规则,则应当写成:

int iI, iJ, ik; // 前缀 i表示int类型

float fX, fY, fZ; // 前缀 f表示float类型

对于此类情况,我的处理方式是不加类型前缀。而对于下列情况我会加:

int iHeigh;

Bool bFlag;

总之,在我的命名规范中,类型前缀是一个可选的命名规则。下面分类进行详细的规范。

 

一、        类和接口

1、           命名:类名都以大写字母“C”开头,后跟一个或多个单词。每个单词的首字母要大写。接口以大写"I"开头,代表Interface。

2、           组成形式:推荐用"名词"或"形容词+名词"的形式,例如:"CAnalyzer", "CFastVector" ....

二、        函数

1、           命名:函数的名称由一个或多个单词组成。每个单词的首字母要大写。最长不得超过20个字符。

2、           组成形式:全局函数应当使用"动词"或者"动词+名词"(动宾词组)的形式。例如:"gGetName()", "gDrawBox()"。

类成员函数应当只使用“动词”,被省略掉的名词就是对象本身。例如:

" box->Draw();"。

3、           全局函数:以小写前缀"g"开头。

4、           保护成员函数:开头应当加上一个下划线“_”以示区别,例如:"_SetState()"

5、           私有成员函数:开头应当加上两个下划线“__”,例如:"__DestroyImp()"

6、           虚函数:习惯以“Do”开头,如:"DoRefresh()", "_DoEncryption()"

7、           回调和事件处理函数 :习惯以单词“On”开头。例如:"_OnTimer()", "OnExit()"

三、        变量

变量是程序中使用最多的标识符,变量的命名规范是一套C++命名规范中最重要的部分:

1、           命名:变量名由作用域前缀+类型前缀+一个或多个单词组成。变量用小写字母开头的单词组合而成,第二个单词的首字母要大写。例如:int nDrawMode。变量最长不得超过20个字符。

特殊的:对于某些用途简单明了的局部变量,也可以使用简化的方式,如:i, j, k, x, y, z

2、           组成形式:变量的名字应当使用"名词"或者"形容词+名词"。例如:"nCode", "m_nState","nMaxWidth"," oldValue "," newValue "。

3、           作用域前缀:作用域前缀标明一个变量的可见范围。作用域可以有如下几种:

前缀

说明

例子

无

局部变量

 

m_

类的成员变量(member)

Int  m_width

ms_

类的静态成员变量(static member)

static int ms_initValue;

s_

静态变量(static)

static int s_initValue; 

g_

外部全局变量(global)

int g_howManyPeople;

sg_

静态全局变量(static global)

 

gg_

进程间共享的共享数据段全局变量(global global)

 

说明:作用域前缀不同于下面的类型前缀,应该坚决执行。原因是:

1)变量作用域和链接性改变的情况是很少的,例如,很少的情况下会把一个成员变量改成静态变量

2)编程中使用的工具常常不会直观的显示变量的作用域和链接性

4、           类型前缀:作用域前缀标明一个变量的可见范围。类型前缀标明一个变量的类型,有如下几种:

前缀

说明

例子

b

布尔型变量(bool, BOOL)

bEnable

ch

字符型变量(char TCHAR)

chName

lpsz

LPSTR、LPCSTR、LPCTSTR

lpszName

n

整型和位域变量(int, UINT,__int32,__int64)

nLength

l

long

lOffset

by

BYTE

 

w

WORD

wPos

dw

DWORD

dwRange

f

浮点型变量(float)

 

d

double

 

p

指针型变量和迭代子(pointer)

pDoc

lp

远指针

 

e

枚举型变量(enumeration)

 

pfn

特别针对指向函数的指针变量和函数对象指针(pointer of function)

 

g

数组(grid)

 

h

handle   Windows对象句柄

hWnd

四、        常量

常量名由类型前缀+全大写字母组成,单词间通过下划线来界定,如:cDELIMITER,nMAX_BUFFER。类型前缀的定义与变量命名规则中的相同。

五、        结构体、宏、枚举变量、联合体

全部由前缀+大写字母组成,单词间使用下划线界定。

1、           结构体:加小写前缀"tag",之后以大写字母开头。

例:

typedef struct tagPOINT

{

int x;

int y;

} POINT;

2、           宏:大写字母组成,单词间使用下划线界定

例:#define MAXNUMBER 100

3、           枚举变量:加小写前缀"enum"。 

例:

typedef enum _FILE_OPEN_MODE

{

OPEN_READONLY,

OPEN_READWRITE

}FILE_OPEN_MODE;

4、           联合体:加小写前缀"uni"。

例:

typedef union _VARIANT

{

char unichVal;

int uninVal;

float uniftVal;

} VARIANT;

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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wechat_jump_game 是一个用 Python 写成的微信跳一跳自动跳跃脚本。它通过 ADB(Android Debug Bridge,通俗讲就是一条让电脑代替手指操作手机的通道)连接手机,每跳一次自动截屏、用图像识别算出棋子和下一块台子的坐标,换算出按压毫秒数,再模拟一次长按——全程不用你碰手机。 如果你平时跳一跳总是差那么一点冲不过去,或者想找一个图像识别加自动化操作的完整实战案例

gitblog_01113的博客 579

代码命名规范C++

类名:遵从"大驼峰"形式,UpperCamelCase 风格。 正例: MarcoPolo / UserDO / XmlService / TcpUdpDeal / TaPromotion 反例: macroPolo / UserDo / XMLService / TCPUDPDeal / TAPromotion 函数名、变量名:遵从"小驼峰"形式,lowerCamel...

bijingrui的博客 239

C++命名规范终极指南:10个提升代码可读性的命名策略

在C++开发中,良好的命名规范是提升代码可读性和可维护性的关键。本指南将分享10个实用的C++命名策略,帮助你编写出更清晰、更专业的代码。无论是新手还是有经验的开发者,掌握这些命名技巧都能让你的C++项目更加规范和易于理解。 ## 1. 保持命名风格一致性 一致性是命名规范中最重要的方面。项目中应选择一种统一的命名风格并严格遵守。常见的C++命名风格有: - `CamelCase`:每个单词

gitblog_00684的博客 778
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speedge
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