教妹学Java:求求你,别再问我为什么要 if-else 走天下了!因为。。。

本文分享了Java代码重构的经历与感悟。作者接手过嵌套众多if - else的代码,因需求变更导致代码复杂度增加。还讲述了重构代码引发的问题,如引入Bug被领导批评。同时指出重构要适度,推荐通过练手项目实践,还分析了if - else和switch在CPU处理上的差异。

优快云 的同学们,大家好,我是二哥呀!

在某乎上看到一个接近万赞的高赞回答,一开始看的时候我嘴角是上扬的,还会笑出猪声,随后情绪就急转直下,莫名心酸!题目是这样的:

先来看一下匿名作者的回答,没看过的同学记得以泪洗面哈。

https://www.zhihu.com/question/300975864/answer/524059880

我曾经接手过一份代码,遇到过一个有 30 多个 if-else 嵌套 if-else 的模块。

心里骂骂咧咧,“谁他喵写的这玩意!”然后翻了一遍代码的 history。

大致情况是这样的:第一个程序员写下这段代码时,只有 2 个 if-else;后来需求逐渐增加,先是 1 个、2 个,然后量变引起质变,于是逻辑分支快速扩张。

到这时候已经没有人愿意去重构 switch 或者设计模式了,毕竟复杂度摆在那里,万一崩了还得背锅。

大概三四个程序员接手这段代码后,就编程我现在这种局面了。

第一个程序员绝对没有料到那么简单的逻辑在之后会变得这么复杂,甚至在增加第一个第二个 if-else 时,也只是很随意的加上。

所以我觉得,这锅绝对是甲方的,让他娘的随便改需求。这么一想心里就好受多了,编程嘛,最重要的是看得开!

于是我又追加了两条 if-else,然后测试、提交,下班。


插一句,如果真想重构代码,建议先看看小傅哥的《重学 Java 设计模式》,设计模式是软件设计中常见问题的典型解决方案,它们就像能根据需求进行调整的预制蓝图, 可用于解决代码中反复出现的设计问题,如果不懂设计模式的话,遇到这些问题就只能抓瞎了。

设计模式,牛逼!


看完了作者的回答,二哥强忍着无名的悲伤来说两句。

十多年的编程生涯里,的确有过无数次的冲动,想要把原有的代码重构,想要调优,最后大多数都无疾而终,尤其是随着年龄的增长,反而越来越胆小怕事,有些真的是不敢乱动,只能忍痛让原有的代码更烂一些。

毕竟背锅是大事,嘿嘿。

有时候,不能把代码当做是艺术品,要能够适度忍受不完美,程序能跑起来,bug 数量可控,有啥问题可以解决也是很重要的。

如果重构了,出了问题,自己背锅是注定的,可能还会连累了测试小姐姐。

记得在外企的第二年,由于组里面有个新人的代码写得实在是太烂,我就忍不住前前后后优化了一遍,毕竟作为 Team Leader,要对新人负责,要为团队负责,结果大家猜怎么样?

我被领导臭骂了一顿!

原因很简单,我特么引入了一个 Bug,Code Review 的时候还没有检查出来,测试也没有测试到,结果到了正式环境,刚巧碰到领导在日方出差,领导要给领导的领导展示成果,结果程序出了 bug,然后领导被狠狠地臭骂了一顿。

领导被批了,那自然一通越洋电话打过来,把我直接骂哭!

当时还年轻,那叫一个委屈啊。但能怎么办,自己的锅不背让谁背?

后来回洛阳后,团队规模变小,自己重构的欲望又涌上心头,毕竟这次没人能管得了我,看到谁写的代码烂,就直接一顿操作猛如虎,重构到自己心满意足为止。

即便是引入了新的 Bug 也没关系,毕竟老板也不懂,好忽悠,嘿嘿。

老板虽然不懂代码,但懂得写代码哪能没有 Bug——经过我的不懈努力,成功给老板灌输了这个思想,要想不出 Bug,就增加测试团队的人手,领导可不愿意多发一份工资。

成功洗脑老板后,我真的有一段时间是飘到了极点,狠起来连自己的代码都重构,一遍又一遍,手头最经常看的两本书,一本《代码的整洁之道》,一本《重构·改善既有代码的设计》。

从简单的变量命名、方法命名,到缩减方法的行数,能拆分就拆分,尽量保证每个方法的行数不超过一个小拇指那么长。为了适配设计模式,我当时还买了一本《设计模式之禅》,真的是殚精竭虑。

现在想想那段日子真疯狂,有时候为了修自己重构后带来的新 Bug,真的是熬了不少夜。

但有一说一,那段日子的进步也是肉眼可见的。

不过,话又说回来,对稳定性要求比较高的项目,如果能力没到那份上,还是尽量少重构,搞不好版本更新的日志里就会写下一条:XXX 程序员被祭天了!

最好是等到领导忍不住下了死命令,限尔等多少天之内,务必把这座屎山给搬走!到了那时候,再大展拳脚也不迟。

如果真的是安耐不住,一肚子的重构、调优想法无法得到施展,我给大家推荐一个好办法,就是自己搞一个练手项目,可以是自己开发的,也可以是 GitHub 上成熟的项目,比如说我一直推荐的 vhr、mall、miaosha 等等,把源码 fork 下然后拉下来,在本地跑一跑,尝试去读一读源码,觉得哪里需要重构了,就动手实践一遍,即便是出错了,也谁都影响不到,对吧?

有些同学如果觉得自己比较厉害的话,可以去拿那些顶级的第三方类库做实验,重构完一定要记得测试,并且在提交 PR 的时候附带上自己的测试报告,如果项目的作者认为你重构的有水平,没准你一跃就成为了项目的维护者,简历上也是加分项。

但对于公司的那堆屎山,动刀子的时候尽量猥琐点,免得把自己埋了。

再说回 if-else 和 switch 这个题目。朋友 @yes 在回答里提到过 Dubbo 源码中的 ChannelEventRunnable 类的 run() 方法,我用 Sourcegraph 插件看了一下 GitHub 上 Dubbo 的源码,还真的是挺有学习价值的。

public void run() {
    if (state == ChannelState.RECEIVED) {
        try {
            handler.received(channel, message);
        } catch (Exception e) { }
    } else {
        switch (state) {
            case CONNECTED:
                try {
                    handler.connected(channel);
                } catch (Exception e) {}
                break;
            case DISCONNECTED:
                try {
                    handler.disconnected(channel);
                } catch (Exception e) {}
                break;
            case SENT:
                try {
                    handler.sent(channel, message);
                } catch (Exception e) { }
                break;
            case CAUGHT:
                try {
                    handler.caught(channel, exception);
                } catch (Exception e) { }
                break;
            default:
        }
    }
}

看到没,这段代码里先用 if 做了判断,然后才在 else 中使用 switch 做了分支判断。为什么不全部使用 switch 呢?

官方还特意给了个说明。

我把其中关键的一点摘录出来,大家看一下就明白了。

现代 CPU 都支持分支预测(branch prediction)和指令流水线(instruction pipeline),这两个结合可以极大提高 CPU 效率。对于像简单的 if 跳转,CPU 是可以比较好地做分支预测的。但是对于 switch 跳转,CPU 则没有太多的办法。switch 本质上是根据索引,从地址数组里取地址再跳转的。

所以说,不是所有情况下,把 if-else 重构成 switch 就是最好的选择,还是要因地制宜,所以求求你,别再问我为什么要 if-else 走天下了!

<think>好的,我现在需要帮用户找到用Java实现贝尔曼-福特算法求最短路径的示例。用户之前已经过这个题,现在可能需要更详细的代码或解释。让我先回忆一下贝尔曼-福特算法的基本步骤,然后结合用户提供的引用内容来构建回答。 首先,根据引用[5],贝尔曼-福特算法的步骤包括初始化、迭代更新和检测负环。用户提供的引用[3]提到有Java实现,所以应该参考这部分。引用[3]指出算法可以处理负权边和检测负权环,这点很重要。 我需要确保回答结构清晰,分步骤解释算法,并给出代码示例。同时,用户要求代码用Java,所以得检查语法是否正确。例如,初始化距离数组,松弛边的操作,以及检测负环的循环。 接下来,可能需要考虑如何表示图的数据结构。引用[2]和[4]提到加权图,通常使用边列表来表示,这样在迭代时方便遍历所有边。因此,在Java代码中,可能会定义一个Edge类,包含源节点、目标节点和权重。 然后,按照算法步骤,首先初始化距离数组,将源节点设为0,其他为无穷大。然后进行V-1次松弛操作,每次遍历所有边。最后再检测是否存在负环,如果还能松弛,则说明有负环。 需要注意代码的正确性,比如循环次数是顶点数减一,引用的资料中多次提到这一点(如引用[5]中的n-1次迭代)。另外,处理负环的部分应该在最后一步进行,这也是算法检测负环的关键。 另外,用户可能需要了解算法的时间复杂度,引用[4]提到是O(V*E),这应该在解释部分提到。同时,应用场景如网络路由(引用[3])可以作为补充信息。 最后,生成相关题,比如优化方法、与Dijkstra的区别,或者如何处理负环等,这些都能帮助用户进一步理解。</think>以下是用Java实现贝尔曼-福特算法求最短路径的详细步骤及代码示例: ### 一、算法实现步骤 1. **初始化距离数组** 设置源节点到自身距离为0,其他节点初始化为`Integer.MAX_VALUE`(模拟无穷大)[^5] 2. **松弛操作迭代** 进行$V-1$次遍历($V$为顶点数),每次遍历所有边尝试缩短路径[^4] 3. **负权重环检测** 第$V$次遍历中若仍能更新距离,则说明存在负权重环[^5] $$时间复杂度:O(V \cdot E)$$ ### 二、Java代码实现 ```java class Edge { int src, dest, weight; Edge(int src, int dest, int weight) { this.src = src; this.dest = dest; this.weight = weight; } } public class BellmanFord { public static void bellmanFord(Edge[] edges, int V, int src) { int[] dist = new int[V]; Arrays.fill(dist, Integer.MAX_VALUE); dist[src] = 0; // 松弛操作迭代 for (int i = 1; i < V; i++) { for (Edge edge : edges) { if (dist[edge.src] != Integer.MAX_VALUE && dist[edge.dest] > dist[edge.src] + edge.weight) { dist[edge.dest] = dist[edge.src] + edge.weight; } } } // 检测负权重环 boolean hasNegativeCycle = false; for (Edge edge : edges) { if (dist[edge.src] != Integer.MAX_VALUE && dist[edge.dest] > dist[edge.src] + edge.weight) { hasNegativeCycle = true; break; } } // 输出结果 if (hasNegativeCycle) { System.out.println("存在负权重环"); } else { System.out.println("顶点\t最短距离"); for (int i = 0; i < V; i++) System.out.println(i + "\t\t" + dist[i]); } } public static void main(String[] args) { /* 示例图结构 (0)---4-->(1) | / \ 2 -1 3 \/ \ / (3)<--1--(2) */ Edge[] edges = { new Edge(0, 1, 4), new Edge(0, 3, 2), new Edge(1, 2, -1), new Edge(2, 3, 1), new Edge(2, 1, 3) }; bellmanFord(edges, 4, 0); } } ``` ### 三、关键特性说明 1. **处理负权重边** 与Dijkstra算法不同,本算法允许处理包含负权重边的图[^4] 2. **路径追踪扩展** 可添加`predecessor[]`数组记录前驱节点,回溯路径时从目标节点反向追踪至源节点 3. **空间优化** 使用邻接表存储边集可节省内存空间,但时间复杂度保持不变[^2]
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