代码优化5-if条件判断的陷阱

本文通过一个具体的例子探讨了Java中if语句中重复调用同一个方法的问题,并提出了有效的代码优化策略。
最近看到一个公司底层代码中这样写到

public boolean match(FeatureSupportDO f) {
boolean ret = false;
if (null != f) {
if (null != f.getFeature(this.key)
&& (null == this.value
|| this.value.equals(f.getFeature(this.key).getValue()))) {
ret = true;
}
}
return ret;
}

这个if中有两次出现了“f.getFeature(this.key)”,那么java会不会执行两次这个方法呢?
我们写了一个测试类来检测一下:

public class Test {

public static void main(String[] args) {
A a = test.new A("1");
if(a.getP() != null && (1!=1 || a.getP().equals("1"))) {
System.out.println(a.getV());
}
}
class A{
private A a;
private String p;
int v = 0;
public A() {

}

public A(String p) {
this.p = p;
}

public String getP() {
v ++;
return p;
}
public int getV() {
return v;
}
}
}


输出结果是 "2"
这说明if中多次出现的方法,并不会在编译期进行优化,所以当碰到这种情况时,我们做如下修改:

public boolean match(FeatureSupportDO f) {
if (null != f) {
FeatureDO feature = f.getFeature(this.key);
if (null != feature
&& (null == this.value
|| this.value.equals(feature.getValue()))) {
return true;
}
}
return false;
}


当然如果这个getFeature只是简单的return一个属性,那么这个修改的意义并不是很大。
偏偏这个基础类中的方法并非如此,实现中还有递归调用等处理。
【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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