编程之规范(四)

本文探讨了如何通过严谨的逻辑思考和细致的测试用例编写高质量的程序。以内存拷贝函数为例,逐步改进代码并修复潜在bug,最终达到工业级标准。

转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e8facd20100eorv.html

工业级程序要出现了,顶住看下去。

到目前为止,在语言层面上,我们的程序基本上没有什么问题了,那么是否真的就没有问题了呢?

这就要求程序员从逻辑上考虑了,这也是优秀程序员必须具备的素质,那就是思维的严谨性,否则

程序就会有非常隐藏的bug,就这个例子来说,如果用户用下面的代码来调用你的程序。

 

程序清单 8  重叠的内存测试

void Test()

{

    char p [256]= "hello,world!";

    MyMemMove(p+1,p,strlen(p)+1);

    printf("%s\n",p);

}


    如果你身边有电脑,你可以试一下,你会发现输出并不是我们期待的“hhello,world!”(在“hello

world!”前加个h),而是“hhhhhhhhhhhhhh”,这是什么原因呢?原因出在源地址区间和目的地址

区间有重叠的地方,V0.6版的程序无意之中将源地址区间的内容修改了!有些反映快的同学马上会说我

从高地址开始拷贝。粗略地看,似乎能解决这个问题,虽然区间是重叠了,但是在修改以前已经拷贝了

,所以不影响结果。但是仔细一想,这其实是犯了和上面一样的思维不严谨的错误,因为用户这样调用

还是会出错:

   

 MyMemMove( p, p+1, strlen(p)+1);


    所以最完美的解决方案还是判断源地址和目的地址的大小,才决定到底是从高地址开始拷贝还是低地址

开始拷贝,所以V0.7顺利成章地出来了。

 

程序清单 9  V0.7版程序

void * MyMemMove(void *dst,const void *src,int count)

{

     void * ret = dst;

     assert(dst);

     assert(src);

     if (dst <= src || (char *)dst >= ((char *)src + count)) {

        

         while (count--) {

             *(char *)dst = *(char *)src;

             dst = (char *)dst + 1;

             src = (char *)src + 1;

         }

      }

      else {

         

          dst = (char *)dst + count - 1;

          src = (char *)src + count - 1;

 

          while (count--) {

          *(char *)dst = *(char *)src;

          dst = (char *)dst - 1;

          src = (char *)src - 1;

       }

    }

    return(ret);

}


    经过以上7个版本的修改,我们的程序终于可以算是“工业级”了。回头再来看看前面的测试用例,

就会发现那根本就算不上是测试用例,因为它只调用了最正常的一种情况,根本达不到测试的目的。

有了上面的经历,测试用例也就相应地出现了,我们不妨用字符数组来模拟内存。

 

程序清单 10  相对全面的测试用例

void Test()

{

    char p1[256] = "hello,world!";

    char p2[256] = {0};

    MyMemMove(p2,p1,strlen(p1)+1);

    printf("%s\n",p2);

    MyMemMove(NULL,p1,strlen(p1)+1);

    MyMemMove(p2,NULL,strlen(p1)+1);

    MyMemMove(p1+1,p1,strlen(p1)+1);

    printf("%s\n",p1);

    MyMemMove(p1,p1+1,strlen(p1)+1);

    printf("%s\n",p1);

}


    初写代码的时候,往往考虑的是程序正常工作的情况该怎么处理。当你有了几年经验,写了几万行代码后就会发现,处理异常部分的分支代码有时比正常的主干线代码还要多,而这也正是高质量程序和一般程序拉开差距的地方。如果把软件产品当作一台机器,那么这样一个个细小的函数和类就是零部件,只有当这些零部件质量都很高时,整个软件产品的质量才会高,不然就会像前几年的国产轿车一样,今天这个零件罢工明天那个零件休息。而作为检验这些零部件的测试用例,一定要模拟各种恶劣的环境,将零部件隐藏的缺陷暴露出来,从这意义上说,编写测试用例的程序员要比软件设计的程序员思维要更严谨才行。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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