陈旧语法密度之一——什么是陈旧语法

本文探讨了陈旧语法在编程中的负面影响,特别是在面向对象语言中,提出了消除这些语法的方法和技术。

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陈旧语法密度

Why为何存在陈旧语法

在面向过程的编程语言中(以C最为典型),有一些语法容易造成代码臃肿、重复、单个函数长度大、代码过于集中或过于分散造成编写、阅读和维护困难。在出现面向对象语言之后(以C++/C#,Java最为典型),一些新语法结构通过封装、继承、多态等措施根本上消除了这些存在问题的语法。然而为了直接调用原有代码模块(如C++调用C),或间接复用原有代码的结构(如将C语言的加密算法原封不动移植到Java中),以及初学者快速学习和适应的需要,这些面向对象语言普遍兼容并允许继续使用这些存在问题的语法。

然而对这些陈旧语法的滥用却阻碍了新语言特性的发挥,甚至可能出现用面向对象语言编写面向过程代码的情况。实际上,绝大多数用现代语言编写的烂代码都可归因于此。由此造成的代码的冗余量可高达90%以上(即90%都是无用代码),而每次亟需重构之处必有陈旧语法的影子。因此有必要对陈旧语法进行严格控制。

What什么是陈旧语法和陈旧语法密度

典型的陈旧语法包括但不限于:

switch-case
if - else if - else
for (int i = 0; i < length; i++)
双重for循环
else(是的,单独的else也可能引发问题)

陈旧语法密度则是指千行代码中包含陈旧语法的个数。具体计算公式是:

(case数 + else数 + for(int i...)数 )/代码行数*1000

其中,else数包括独立的else和if - else if - else中的所有else之和。

消除陈旧语法的方法

所有陈旧语法中,以switch case, if-else if-else为最常见,消除方法也最多。

从最简单的直接删除,到复杂一点的三元表达式、Map,再到复杂的泛型、多态(虚函数)、工厂类,甚至多种方法并用。

此后的章节将由浅及深逐步讨论这些方法。

在笔者所参与的项目中,陈旧语法在工作代码中的数量可以降低为0,也就是说没有if-else if-else,switch case,for(int i, ),甚至也没有else。注意,这与项目的复杂程度没有任何关系,就像最高深的诗歌也是由最简单的文字写成的一样。

然而,消除陈旧语法遇到的最大障碍居然不是技术水平,而是态度。

对待陈旧语法以及其他违反编码规范问题的态度

关于陈旧语法,经常听到这样的说法:“是的,我知道有的时候这样写不好,但大多数情况其实没事。”很可惜,这样说的人里边,我从来没有见到过编程高手,包括那些工作了十几年的熟练工。

真正好的态度应该是:“是的,尽管大多数情况下没事,但有的时候这样写不好,所以我不会这样写。”

在讨论编码规范的时候也存在同样的问题。

我曾经参与过一个企业对编码规范的讨论,并惊讶地发现大家居然在讨论:“哪些规范有明确的好处,我们要遵守之”。而实际的态度应该是:“哪些规范违反了反而有明确的好处,我们要放弃之”。

看似这两者之间的灰色地带非常狭窄,但正如黑猩猩与人类的2%的基因差异一样,永久地决定了两种人的编程水平。

把1只黑猩猩和1个人单独扔进丛林,两者相差的确不大,甚至黑猩猩活的还会更自在些;但把70亿黑猩猩和70亿人扔到地球上,结局却大不同。同样的,1个人偶然使用1次陈旧语法并不会引发很大的问题,但很多人在大型产品中大量使用陈旧语法,却会导致严重的结果。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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