减少MRP数据包大小的具体办法

 减少MRP数据包大小就是在节省内存空间!

由于MRP文件为汇编二进制的压缩包,也就是说该文件将被载入内存,占有仅有的不足480K的内存,所以应尽量减少该文件的大小!

 

1.尽量少用跨文件的变量,引入一个外部变量会使mrp变大


2. 避免使用宏定义的函数,尤其是代码较多,或者使用次数较多的宏函数,可以直接定义成函数


3. 避免使用宏定义的函数,COLOR2PIXEL565(0x00FFFFFF);可以直接写成0xFFFF;

4.减少变量的使用,包括局部变量
 比如不用
 mr_screenRectSt rect;
 mr_colourSt color;

这些变量可以使用 封装绘制图片,文字的函数来解决掉!

5.减少函数参数
   同2的处理办法

6.menu和#define 定义的常量效果相同

7.颜色值可以用 UINT32来代替,然后RGB可以用位移运行取得!

8.#define 定义的函数,要尽量简短,如果有小的函数,最好定义成.#define

9.如果定义了BOOL类型,尽量使用 变量==TRUE 来判断 变量是否为真

10.需要定义一个全局变量,尽量在代码少的文件上定义

11.switch case语句如果内容有关联,可以用 for 或者 if来替换,最好

12.局部变量定义在函数的最开始,如果该函数内部{}区域的局部变量较多或者较大,也最好定义到函数最开始,


13.局部变量是数组可以定义成静态的,最好!

14.每个函数只干一件事情!不要有过多的分支

 

每条没有具体举例,这个就需要程序员在实际编程中慢慢体会了!

 

51CTO博客地址

http://kome2000.blog.51cto.com/969562/785487

本文仅在 51CTO,优快云两处发表!其他地址均非本人发布,且非本人同意发布!请读者注意!

 

### MRP 订单合并的详细计算规则 在物料需求计划(MRP)系统中,订单合并在优化生产和采购过程中起着至关重要的作用。当多个生产或采购订单可以被合理地组合在一起时,这不仅能够减少交易成本,还能提高效率并降低库存水平。 #### 合并条件评估 对于订单能否合并,主要考虑以下几个因素: - **相同材料**:只有针对同一种原材料或是成品的需求才能进行有效合并[^1]。 - **交货期一致性**:如果两个或多于两个订单具有相近的时间窗口,则这些订单可能适合合并处理。具体来说,这意味着它们要么有相同的预计完成日期,要么其差异在一个可接受范围内[^2]。 - **供应商或生产设备可用性**:考虑到实际操作中的约束条件,比如特定设备的能力或者是单一供应商的情况,在决定是否要将某些订单合并之前也需加以考量。 #### 实现方式和技术细节 为了有效地执行上述逻辑,通常会采用如下技术手段来支持订单合并过程: - **算法设计**:开发专门用于识别潜在合并机会的算法是非常必要的。这类算法应该能自动扫描所有待处理的订单,并基于预定义的标准筛选出符合条件的对象集合。 ```python def can_merge_orders(order_list, threshold_days=7): """ 判断给定的一组订单是否满足合并条件 参数: order_list (list): 待检测的订单列表 threshold_days (int): 时间窗阈值,默认为7天 返回: bool: 如果可以合并返回True,否则False """ # 假设order对象有一个属性delivery_date表示交付日期 dates = [o.delivery_date for o in order_list] min_date = min(dates) max_date = max(dates) date_diff = abs((max_date - min_date).days) return all([ isinstance(o.material_id, str) and \ len(set([o.material_id for o in order_list])) == 1, date_diff <= threshold_days ]) ``` - **数据结构优化**:通过构建高效的数据存储机制(如索引、哈希表等),使得快速查找和匹配相似特征的订单成为可能,从而加速整个决策流程。 - **用户界面集成**:提供直观易用的操作面板让用户能够轻松查看哪些订单已经被建议合并,并允许他们手动调整最终的选择结果。
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