关于重构

本文讨论了程序员面对旧代码时常见的态度及如何正确处理旧代码的方法。作者强调在进行重构前应深入分析原有代码的设计原因,并指出追求最合适而非最完美的解决方案的重要性。

今天听到一同事刚接手一个旧的系统后,就说之前的代码太烂、要重构之类的,不觉哑然失笑。单单粗略的看了看就下结论,这是很不明智的做法。有可能这个系统某些功能确实要这样特殊处理,而不能按正规的设计来编码,也有可能是只有这样设计才是最合适的。

常常听到同事说要对别人的旧代码重构,也许程序员都有排外的思想,看到不是按自己思路走的代码一律看不顺眼,也许等改完后才觉得之前的旧代码才是最合适的,那时才是有苦难言。更有甚者,把旧代码改几句就说重构了代码,这就纯属是骗人眼球的了,他会觉得”重构“这词儿怎样说也是一种高级的东西了,说出去会让人肃然起敬的。对于这种情况,只能苦笑。

对旧代码怎样处理,那就见仁见智了。

当看到旧的代码设计不合理的时候,首先要进行深入的分析。有可能是当时设计代码时由于时间不足,只能按照先完成再优化的思想去进行。也有可能是不得不这样去解决某种特殊的问题。更有可能是这样设计才是最好的。

鄙人认为,程序设计,不是要追求最好的,而是要最合适的。当你要用一种非常漂亮的设计来实现某个功能需要N天,而用普通的设计用N/2天就能完成,并且普通的设计并不能影响整个程序的效率时,选择后者往往是最合适的。当普通的设计有可能影响到程序的效率,但又在时间有限制的情况下,这就要进行充分的考虑分析后才能取舍了。

想起了“高射炮打蚊子”的例子。例如让一个资深的程序员去做游戏客户端逻辑代码的编写,这就是暴殄天物了。

说不定某天自己也要进行”重构"工作,看来要好好考虑考虑了。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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