开发小书店管理客户端的代码

本文列举了一个程序中存在的多个问题,包括界面与逻辑未分离、资源管理不当、代码冗余、时间记录不准确、数据库操作错误及方法设计不合理等,并提出了相应的改进建议。
[size=large]这个程序写的很菜,完全菜鸟水准,典型问题如下
1,界面和运算没有分开
2,Query资源有开却没有关闭
3,重复性代码很多
4,界面之间相互引用
5,一个List 中remove方法的实现中最好有一个返回被删除对象的实现
6,记录操作时间的时候应当用服务器数据库的时间,而不是客户端系统的时间
7,在做Transaction操作的时候,程序一开始就打开事务,每执行一个动作就发送一次SQL ,结果导致数据库死锁。应当把每一个动作缓存到内存中,然后在保存的时候统一开闭回滚事务。
8,在一个方法中写了很多的判断逻辑,导致方法过长,难以理解。应当考虑将方法重构,让每个方法尽量只与自身逻辑相关
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【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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