Java之枚举, 程序员应该掌握的开发技巧“简洁易懂又安全的代码”

本文探讨了Java枚举在代码中的优雅应用,从枚举的基本用法到其在异常码、权限码等业务场景中的高级实践。通过实例展示了枚举如何提高代码的简洁性、安全性和可读性。

java枚举

背景

JDK1.5引入了新的类型——枚举,枚举类型提高了代码的 简洁性、安全性以及便捷性 。

学习目标

学会枚举的基本用法

利用枚举去设计业务功能

代码举例

写一个新增内容的逻辑

内容实体对象

一般程序员可能定义static、type字段还是String或int吧,其实这样写容易出错又不好懂。

模拟调用新增逻辑

码农,粗心的把状态单词写错了,应该是EFFECTIVE

高级的程序员,肯定会设计这样的模型对象,先创建个枚举

把实体对象的状态替换为枚举类型

带枚举类型的对象

软件工程师根据业务把枚举的值传下去就行,如果错传编译器会提醒你,枚举也更通俗易懂

枚举

枚举的设计真的非常优雅,软件工程师们的最爱。

枚举用在哪些场景

1.表中的状态字段,都可以设计为枚举类型 status、type

2.业务中的策略规则信息、异常码类型、权限码功能等等。

枚举的语法我就不赘述了,在来个【接口+枚举】业务案例吧

‍异常码接口

很多技术分享,拼命的讲理论就是不给代码案例。

通用异常码1

通用异常码2

业务异常码

程序员可以根据业务场景选择通用异常码还是具体业务异常码,小项目定义一个异常码对象就够用了,我这里写了个比较复杂的。如果你项目业务够复杂,可以在异常码枚举添加具体字段进一步细化异常描述。

输出异常码信息‍

其实异常码必须要和异常结合起来使用,下篇我结合自定义异常来继续分析。

我还会分析注解权限功能,里面就有权限的枚举应用。

还有很多枚举的高级特性,我就不一 一说明了。用好枚举,给代码带来的好处太多了。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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