变量的伟大

本文详细介绍了编程中变量的合理使用规范,包括变量的初始化时机、存活时间、用途单一性及命名建议等,帮助读者写出清晰易懂的代码。

    不论什么编程语言,都离不开最基本的一个术语,就是变量!今天就说说这个伟大的到处可见的变量到底什么??

    顾名思义,变量是可以存储可变的内容,变量区别于常量,常量声明之后不可以改变其值,但是变量却可以!

    int i=10; i就是变量,String str ="yyc" str 也是变量!等等。。。这些东西对于有编程语言基础的应该都不陌生,今天说一下变量的使用规范!

    变量的是一个很灵活的东西,你可以在程序的大部分地方去声明并使用它,恰恰因为很灵活,所以才导致这个方面很容易犯错(其实也不能是犯错,应该是说不符合规范更贴切一些):

变量合理的初始化:请在你需要使用这个变量的时候在进行声明这个变量并进行合理的初始化,不要在方法的一开始就声明它。却在很多行代码之后才开始使用它,除非他是全局变量。

尽量使你的变量的存活时间和代码跨度缩小:代码的跨度越小,存活时间越短,越容易被阅读你代码的人理解,再过后你自己看代码的时候也方便!

为变量指定唯一的用途:尽量不要让一个变量使用在不同的用途下!这样虽然可以减少变量的声明过程,但是却有时候让两段毫无关系的的代码莫名的联系在一起,让人很难以理解!必须一句句的仔细阅读你的代码,才发现,哦哦哦,原来这两个值没关系!

还有一个很重要的地方就是如果为你的变量起名字,为变量起名字有时候是一件很头疼的事情,到底该用什么名字好呢。既可以见名识意,还不能太长,最适当的名字平均长度应该是在10 -16 个字符!

变量名中常用的对仗词语:begin/end,first/last,locked/unlocked,min/max,next/previous,old/new,opened/closed,visible/invisible,source/target,up/dowm

为特定类型的数据命名:

1.微循环下标命名:java中的循环下标一般使用i,j,k这样约定俗称的

2为状态变量命名:状态变量的命名遵循的则是你一看见这个变量名,不用进行猜测就能够知道他是代表的某一种事物的状态,比如orderStatus,wabillStatus 这样的我个人一 般认为状态变量的起名可以是你的标志加上status为后缀比较容易理解!

3:为临时变量命名:这个大家应该比较常见了 就是用temp为后缀

下面摘自代码大全:

名字完整并准确的表达了变量所代表的含义了吗?

名字反映了现实世界的问题而不是编程语言方案吗?

名字足够长的时候可以让你无需苦苦思索吗?

如果有计算值限定符,他会放在名字的最后吗?

在命名的时候考虑以上几点在命名,会有好处的!



 

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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