第二周作业

本文探讨了状态机在软件设计中的两种实现方式:竖着写(在状态中判断事件)和横着写(在事件中判断状态)。通过对比分析,阐述了横着写方法的优点,包括避免事件间的优先级冲突、提高事件响应效率等。

当前状态

S0

S1

事件

 

A0/S1

-

E0

-

A1/S0

E1

S0:禁止通行

S1:允许通行

E0:汽车进入门禁系统(入闸传感器变为true)

E1:汽车离开门禁系统(出闸传感器变为true)

A0:起落杆上升,通行灯变为绿灯

A1:起落杆下降,通行灯变为红灯

 

竖着写(在状态中判断事件)C代码片段:

cur_state = nxt_state;   
switch(cur_state) //在当前状态中判断事件
{            
    case s0: //在s0状态   
        if(sensor==ture) //如果发生e0事件,那么就执行a0动作,并保持状态不变;
        {   
Rod.raise();//执行a0动作;      nxt_state = s1; } else { break; } case s1: //在s1状态 if(sensor==false) //如果发生e2事件,那么就执行a2动作,并将状态转移到s2态; { Rod.down();//执行a2动作;    nxt_state = s0; } else {       break; } }

 

横着写(在事件中判断状态)C代码片段:

//e0事件发生时,执行的函数
void e0_event_function(int * nxt_state)
{   
    int cur_state;   
    cur_state = *nxt_state;   
    switch(cur_state)
    {       
        case s0: rod.raise();//执行a0动作;               
              *nxt_state = s1;   
    }
}

//e1事件发生时,执行的函数
void e1_event_function(int * nxt_state)
{   
    int cur_state;   
    cur_state = *nxt_state;   
    switch(cur_state)
    {       
        case s1: Rod.down();//执行a2动作;
                *nxt_state = s0;
    }
}

 

引用自http://kb.cnblogs.com/page/528972/的总结

上面横竖两种写法的代码片段,实现的功能完全相同,但是,横着写的效果明显好于竖着写的效果。理由如下:

  1、竖着写隐含了优先级排序(其实各个事件是同优先级的),排在前面的事件判断将毫无疑问地优先于排在后面的事件判断。这种if/else if写法上的限制将破坏事件间原有的关系。而横着写不存在此问题。

  2、由于处在每个状态时的事件数目不一致,而且事件发生的时间是随机的,无法预先确定,导致竖着写沦落为顺序查询方式,结构上的缺陷使得大量时间被浪费。对于横着写,在某个时间点,状态是唯一确定的,在事件里查找状态只要使用switch语句,能一步定位到相应的状态,延迟时间可以预先准确估算。而且在事件发生时,调用事件函数,在函数里查找唯一确定的状态,并根据其执行动作和状态转移的思路清晰简洁, 效率高,富有美感。

  总之,我个人认为,在软件里写状态机,使用横着写的方法比较妥帖。

  竖着写的方法也不是完全不能使用,在一些小项目里,逻辑不太复杂,功能精简,同时为了节约内存耗费,竖着写的方法也不失为一种合适的选择。

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/herrpi/p/6134539.html

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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