可测性专题 ——Too Long Methods

本文探讨TooLongMethods问题,分析其对代码可测性、单一职责原则的影响,以及数据构造和分支覆盖的难点。通过合理拆分大函数,遵循高内聚、低耦合原则,提升代码质量和可维护性。

原创:BigHead

本期导读

1.Too Long Methods导致代码的可测性变差;
2.Too Long Methods违背单一职责原理;
3.Too Long Methods导致数据难以构造,且分支难以覆盖
函数比较长,一般来说,它违背了单一职责的原则,说明该函数功能会比较多,应该可以细化拆分成若干小功能的函数。从单测的角度来看,在测试该函数时,为了使得它得以运行,通常会构造很多数据,这数据构造往往仅是为了函数正常运行,对测试的点没有任何帮助。也正是由于上述原因,必然导致此函数的覆盖困难。

举个例子

在这里插入图片描述
合理的将大函数迚行拆分,是一个比较好的手段,当然如何拆分细化是合理的,还需要根据具体情况而定,满足高内聚,低耦合一般来说都是 OK 的。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估展开研究,重点介绍了利用Matlab代码实现该方法的技术路径。文中详细阐述了序贯蒙特卡洛模拟的基本原理及其在配电网可靠性分析中的应用,包括系统状态抽样、时序模拟、故障判断与修复过程等核心环节。通过构建典型配电网模型,结合元件故障率、修复时间等参数进行大量仿真,获取系统可靠性指标如停电频率、停电持续时间等,进而评估不同运行条件或规划方案下的配电网可靠性水平。研究还可能涉及对含分布式电源、储能等新型元件的复杂配电网的适应性分析,展示了该方法在现代电力系统评估中的实用性与扩展性。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电网规划与运行的技术工程师。; 使用场景及目标:①用于教学与科研中理解蒙特卡洛模拟在电力系统可靠性评估中的具体实现;②为实际配电网的可靠性优化设计、设备配置与运维策略制定提供仿真工具支持;③支撑学术论文复现与算法改进研究; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法流程,重点关注状态转移逻辑与时间序列模拟的实现细节,并尝试在IEEE标准测试系统上进行验证与扩展实验,以深化对方法机理的理解。
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