OO 的思考 (part 1)

博客指出“面向对象”(OO)的翻译易误解,认为理解成“确定目标”更贴近设计哲学,因为Object对应抽象概念。还阐述了面向过程与OO方法的发展,强调软件设计需学人类分而治之解决问题,同时提到理解OO要从方法学、语言实现特点、基本模式等方面入手。

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OO的翻译叫“面向对象”,我觉得这个翻译特别容易误解。对象的第一感觉是具体的,可见的实体。如果以这个角度进行思考,进行软件设计必然失败。

我觉得OO理解成“确定目标”,比较贴近设计的哲学。

关键的差别是在OO中Object对应一个抽象的概念,而不是实体。(当然理解成实体也能解决一部分问题的。如果按照实体概念出发能解决的问题,那么面向过程的方法一定更加适合这个问题域。)

面向过程设计方法的背后是对应具体实现的过程。随着对过程的积累,发现过程也是可以复用的。于是产生了更高层的抽象,对与这类高层抽象“自然”的描述就是“OO”方法。

软件一开始在主要解决“计算问题”,所以过程方法占主导。随着PC的更加强大,软件直接参与对解决复杂问题。软件设计必须开始学着“人”的方式来解决问题。而人对复杂问题或未知问题的解决方式就是,分而治之,个个击破。在这个方法的背后就是对问题的抽象。“分”产生了针对解决问题的不同目标,而OO的方法就配合“人”解决问题的方法,也就是在有些文章中提到的“自然”。

模式是OO方法中的基本元素,其实每个模式都是抽象对象。在使用模式的过程中最重要的是对模式的应用领域需要了解, 每个模式是对应了特别问题的抽象。...

对OO的理解应该建立在
1> 方法学
2> OO的语言的实现特点:内存模型和 非OO语言的内存模型的区别。
3> 基本模式的理解
4> 用合成模式来解决问题。
...

### 关于北航OO课程Unit1评测机的信息 在北航OO课程中,Unit1的主要目标是通过编写程序来简化数学表达式[^1]。具体来说,核心任务涉及多项式展开、求导以及化简操作,并以最终化简后字符串的长度作为性能评估标准。 关于Unit1评测机的具体使用说明或配置方法并未直接提及,但从整体课程安排来看,可以推测以下几点: #### 评测机的一般特性 1. **输入与输出** 测试用例通常会提供一组复杂的数学表达式作为输入,而程序需要返回经过正确化简后的结果。测试的重点在于验证算法的准确性以及效率。 2. **评分机制** 评测机会基于以下几个方面打分: - 是否能够正确处理各种边界情况和复杂场景。 - 输出化的表达式是否满足最短长度的要求。 - 时间消耗是否合理,尤其是在面对大规模数据时的表现。 3. **环境配置** 虽然具体的评测机配置未被明确描述,但根据常见实践,可能使用的编程语言为Python或其他支持符号计算的语言。学生需确保提交的代码能够在指定环境中无错误运行。 #### 配置建议 为了适应评测机的需求,以下是几个重要的注意事项: - 确保本地开发环境与服务器端一致,比如 Python 版本号应匹配。 - 提交前充分测试代码逻辑,尤其是针对特殊字符或者极端条件下的行为。 - 如果允许的话,提前向助教询问是否有公开样例及其对应答案用于调试目的。 ```python from sympy import symbols, diff, simplify def process_expression(expr_str): """ 对输入的数学表达式进行解析并完成相应运算 """ x = symbols('x') expr = eval(expr_str) # 假设expr_str合法且只含基本算符 derivative_result = str(diff(expr, x)) # 计算一阶导数 simplified_derivative = simplify(derivative_result) return simplified_derivative ``` 上述代码片段展示了一个简单例子,它利用 `sympy` 库实现了自动微分化简功能。 --- ####
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