《重构》摘要

本文深入探讨了重构软件设计的重要性及其最佳实践,包括改进代码可读性、定位并修复bug、提高编程效率等关键步骤。同时,阐述了在不同场景下进行重构的时机,并详细介绍了性能优化策略,如时间预算法、持续关注法以及利用统计数据进行实际测量。文章还列举了代码中的常见“坏味道”现象,如重复代码、过长函数等问题,并提供了针对性的解决方案。

1. 为何重构?

(1)改进软件设计。

(2)使软件更易被理解。

(3)帮助你找到bug。

(4)帮助你提高编程速度。

 

2. 何时重构?

(1)添加功能时。

(2)修补错误时。

(3)复审代码时。

 

3. 何时不该重构?

(1)现有代码根本不能正常运作,需要重写。

(2)如果项目已近最后期限,应该避免重构。

 

4. 性能优化

(1)时间预算法。

(2)持续关切法。

(3)利用统计数据,应该去真正的测量,而不是猜测。

 

5. 代码的坏味道

(1)Duplicated code(重复的代码)

(2)Long method(过长的函数)

(3)Large class(过大的类)

(4)Long parameter list(过长参数列)

(5)Divergent change(发散式变化)

(6)Shotgun Surgery(散弹式修改)

(7)Feature envy(依恋情结)

(8)Data clumps(数据泥团)

(9)Primitive Obsession(基本型别偏执)

(10)Switch statments(switch 惊悚现身)

(11)Parallel inheritance hierarchies(平行继承体系)

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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