中山大学-服务计算homework2-TDD实践

本文介绍了Go语言中使用TDD(测试驱动开发)方法改进`Repeat`函数,允许指定字符重复次数,并实现了测试用例。接着展示了如何编写ExampleRepeat示例,以及对`strings`包中的`Compare`, `Split`, `Contains`函数进行测试。此外,还实现了快速排序算法,从初始的空实现逐步完善并通过测试,最后进行了代码重构,提高效率。并提供了基准测试以评估排序函数的性能。

homework2 - TDD实践

一.“迭代”章节的练习

1. 修改测试代码,以便调用者可以指定字符重复的次数,然后修复代码

  • 修改Repeat函数
    将原有的iteraction.go中的Repeat的函数定义进行更改。使它可以接收两个参数,一个为用于重复的基础字符串character,另一个为重复次数time;
    package iteraction
    
    // Repeat is a function that repeat character at time times
    // character, the string to repeat;
    // time, the time that character repeat
    func Repeat(character string, time int) string {
        var repeated string
        for i := 0; i < time; i++ {
            repeated = repeated + character
        }
        return repeated
    }
    
  • 完善iteraction_test函数
    为了让TestRepeat函数可以接收用户输入的重复次数,我们import了flag库
    func TestRepeat(t *testing.T) {
    	// 利用flag.Args获取go test --args后的所有参数,并以string类型分片存于arglist中
    	arglist := flag.Args()
    
    	var time int
    	var e error
    	if len(arglist) == 0 {		// 如果没有参数,那么默认参数为5
    		time = 5
    	} else {
    		if len(arglist) > 1 { 	// 如果参数超过1,那么只用第一个
    			fmt.Println("only the frist arg is useful")
    		}
    		time, e = strconv.Atoi(arglist[0])
    		if e != nil {         	// 当输入的参数不为数字,那么报错
    			t.Errorf("the first arg is not a num")
    		}
    	}
    
    	// 调用Repeat;
    	repeated := Repeat("a", time)
    	expected := "aaaaa"
    	if repeated != expected {
    		t.Errorf("expected '%q' but got '%q'", expected, repeated)
    	}
    }
    
    调用结果:

    可以看见,当没有任何传入参数的时候,time设置为默认值5,输出和预期字符串相同的字符串,输出ok;当调用-args后面跟着5的时候,我们的test输出“aaaaa”,和预期的字符串相同输出ok;而当调用后面跟着10的时候,我们的test报FAIL,且输出为“aaaaaaaaaa”;

2. ExampleRepeat 实现

在itreaction_test.go文件中加入ExampleRepeat函数的实现

func ExampleRepeat() {
	out := Repeat("z", 3)
	fmt.Println(out)
	// Output: zzz
}

测试结果:

3. string包测试

本人认为较为重要的几个函数:

  • Compare;
  • Split;
  • Contain;
    以下为各个函数的测试函数,均位于iteraction_test.go中
  • Compare;
    func TestCompare(t *testing.T) {
    	a, b := "hello", "hello"
    	same := strings.Compare(a, b)
    	if same != 0 {
    		t.Error("fail: a and b should be the same")
    	}
    }
    
  • Split;
    func TestSplit(t *testing.T) {
    	a, b := "aaaabaaaa", "b"
    	s := strings.Split(a, b)
    	if len(s) != 2 || s[0] != "aaaa" {
    		t.Error("fail: a and b must be split by b and become two part")
    	}
    }
    
  • Contain;
    func TestContain(t *testing.T) {
    	a, b := "hello, world", "hello"
    	contain := strings.Contains(a, b)
    	if contain == false {
    		t.Error("fail: a should contain b")
    	}
    }
    

测试结果:


二.快排算法go语言实现

先写测试

qicksort_test.go:

package qicksort

import (
	"testing"
)

func TestQicksort(t *testing.T) {
	a := []int{0, 5, 1, 6, 8, 9, 2, 3, 7, 4}
	b := Qicksort(a)
	for i, v := range b {
		if v != i {
			t.Error("b is ", b, " not sorted")
			break
		}
	}
}

尝试运行
go test user/qicksort

运行结果:


使用最少的代码让程序运行起来

qicksort.go:

package qicksort

// Qicksort is a function to sort int array a
func Qicksort(a []int) []int {
	return a
}

运行结果:


将代码补充完整,使其通过测试

qicksort.go:

package qicksort

func qicksort(a []int, low, high int) {
	// 当low >= high的时候,说明已经拍好序了,直接返回;
	if low >= high {
		return
	}

	// 遍历low->high的所有节点,根据a[low]将他们分为两部分:
	// low->mid-1: 小于a[low]的所有值;
	// mid+1->high: 大于a[low]的所有值;
	mid := low
	for i := low; i <= high; i++ {
		if a[low] > a[i] {
			mid++
			temp := a[mid]
			a[mid] = a[i]
			a[i] = temp
		}
	}
	temp := a[low]
	a[low] = a[mid]
	a[mid] = temp

	// 对所有小于a[low]的值进行qicksort
	qicksort(a, low, mid-1)
	// 对所有大于a[low]的值进行qicksort
	qicksort(a, mid+1, high)
}

// Qicksort is a function to sort int array a
func Qicksort(a []int) []int {
	high := 9
	low := 0
	qicksort(a, low, high)
	return a
}

输出结果


重构

qicksort函数中,我们多次用到了数值的交换:

temp := a[mid]
a[mid] = a[i]
a[i] = temp

因此,我们可以将它独立出来成为一个函数;

func swap(a, b int) (int, int) {
	return b, a
}

在之前的版本中Qicksort只能接受一个大小为10的int数组,我们改动Qicksort中的high的赋值语句,使得high = len(a) - 1,那么我们的Qicksort能够接受任意长度大于等于0的int数组,并对它们进行排序。
重构后的qicksort.go如下:

package qicksort

func swap(a, b int) (int, int) {
	return b, a
}
func qicksort(a []int, low, high int) {
	// 当low >= high的时候,说明已经拍好序了,直接返回;
	if low >= high {
		return
	}

	// 遍历low->high的所有节点,根据a[low]将他们分为两部分:
	// low->mid-1: 小于a[low]的所有值;
	// mid+1->high: 大于a[low]的所有值;
	mid := low
	for i := low; i <= high; i++ {
		if a[low] > a[i] {
			mid++
			a[mid], a[i] = swap(a[mid], a[i])
			// temp := a[mid]
			// a[mid] = a[i]
			// a[i] = temp
		}
	}
	a[low], a[mid] = swap(a[low], a[mid])
	// temp := a[low]
	// a[low] = a[mid]
	// a[mid] = temp

	// 对所有小于a[low]的值进行qicksort
	qicksort(a, low, mid-1)
	// 对所有大于a[low]的值进行qicksort
	qicksort(a, mid+1, high)
}

// Qicksort is a function to sort int array a
func Qicksort(a []int) []int {
	high := len(a) - 1 // 传来的a的数组大小-1即为数组上限;
	low := 0
	qicksort(a, low, high)
	return a
}

输出结果:


基准测试

基准测试函数(qicksort_test.go):

func BenchmarkQicksort(b *testing.B) {
	a := []int{0, 5, 1, 6, 8, 9, 2, 3, 7, 4}
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        Qicksort(a)
    }
}

输出结果:

  • 14155299:说明Qicksort函数在我的计算机中运行了14155299次;
  • 86.4ns :说明每个Qicksort函数的运行时长平均为86.4ns;

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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