140、将程序划分为模块:提高代码的可维护性和可读性

将程序划分为模块:提高代码的可维护性和可读性

1. 拆分程序的好处和必要性

将程序分解成更小、更易于管理的部分有几个显著的优点。首先,将程序分解成较小的模块可以减少编译时间。对于小型项目,Code::Blocks只需几秒钟就能处理好代码,但对于非常大的项目,编译时间可能会显著增加。我曾经参与的一些项目,甚至需要整晚的时间才能重新构建。

此外,由于一两行代码的改动而重新编译整个项目是极其浪费资源的。更好的做法是仅重新编译包含改动的模块,然后将其重新链接到所有未改动的模块中,以创建一个包含改动的新可执行文件。通常,编译的时间比链接要长。

其次,理解、编写、测试和调试一个由多个经过深思熟虑但相对独立的模块组成的程序会更加容易。每个模块代表一组逻辑上的功能分组。一个包含所有程序可能使用的所有函数的大型单一源模块很快就会变得难以管理。

第三点是重用的便利性。一个包含可重用函数的模块,可以链接到未来的程序中,这样的模块更容易进行文档编写和维护。对模块进行修改以修复某个错误,可以迅速应用到使用该模块的其他可执行文件中。

最后,团队合作的问题。两位程序员不能(至少不能很好地)同时处理同一个模块。一个更简单的方法是,将一个模块中包含的一组功能分配给一位程序员,同时将另一个模块中的一组不同功能分配给另一位程序员。当模块准备就绪进行测试时,可以将它们链接起来。

2. 创建 Factorial.cpp 示例文件

由Code::Blocks创建的初始控制台应用程序项目只有一个源文件,即 main.cpp 。下一步是创建第二个源文件,该文件将包含阶乘函数。以下是创建

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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