关于php代码格式小体会

优化PHP分支逻辑:简化代码与提高可读性

今天向同事学到了招,php大体有3步可走,1、验证,2、逻辑,3、返回

个人遇到分支,第一时间想到的是if - else 这种走向,当分支长达5个以上的时候,代码显得累赘,例如下标,等级与金币之间的关系,设置x 为10

首次写出来的代码是

if(1<=$lv<10){

$money -= 10;

}

else  if(10<=$lv<20){

$money -= 10*0.95;

}

else  if(20<=$lv<30){

$money -= 10*0.90;

}

.........

第一次这样类推下去,显得非常死板,而且代码的可读性也不好,后来经同事点拨,变成

$lvArr[ ] = [10,20,30,40,50,60,70,80,90,100];

$MoneyArr [ ] = [1,0.95,0.9,0.85,0.8,0.75,0.7,0.65,0.6,0.55];

for($i = 0;$i < count($lvArr); $i++){

   if( $userLv  < $lv  ){

         break;

    }

}

$money  -=  10*$MoneyArr [$i];

这样大体的完成了逻辑部分,一般来说,要先验证完毕,在进行逻辑、最后返回,这样写出来的代码整洁,可读性高!




【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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