步步为营 .NET 代码重构学习笔记 五、分解函数和替换算法(Replace Method And Substitute Algorithm)...

博客介绍了两种函数优化方法。一是将函数放进单独对象,把局部变量变为对象值域,再分解大型函数;二是将函数本体替换为更清晰的算法。强调小型函数优美,用清晰方式取代复杂方式可提高代码可读性。

Replace Method with Method Object

概述

将这个函数放进一个单独对象中,如此一来局部变量就成了对象内的值域(field),然后你可以在同一个对象中将这个大型函数分解为数个小型函数.

动机(Motivation)

小型函数优美动人,只要将相对独立的代码从大型函数中提炼出来,就可以大在提高代码的可读性.

示例

       public int Gamma(int inputValue, int quantity, int yearToDate)
       {
           int importantValue1 = inputValue * quantity + DateTime.Now.Minute;
           int importantValue2 = inputValue * yearToDate + 100;
           if ((yearToDate - importantValue1) > 100)
               importantValue2 -= 20;
           int importantValue3 = importantValue2 * 7;
           return importantValue3 - 2 * importantValue1;
       }

改为

        private int importantValue1;
        private int importantValue2;
        private int importantValue3;

        public int Gamma(int inputValue, int quantity, int yearToDate)
        {
            importantValue1 = inputValue * quantity + DateTime.Now.Minute;
            importantValue2 = inputValue * yearToDate + 100;
            ImportantThing(yearToDate);
            importantValue3 = importantValue2 * 7;
            return importantValue3 - 2 * importantValue1;
        }

        private void ImportantThing(int yearToDate)
        {
            if ((yearToDate - importantValue1) > 100)
                importantValue2 -= 20;
        }

Substitute Algorithm(替换你的算法)

概述

将函数本体(method body)替换为另一个算法。

动机(Motivation)

如果你发现做一件事可以有更清晰的方式,就应该以较清晰的方式取代复杂方式。可以把一些复杂的东西分解为较简单的小块,但有时你就是必须壮士断腕,删掉整个算法,代之较简单的算法。

示例

        public string FoundPerson(string[] people)
        {
            for (int i = 0; i < people.Length; i++)
            {
                if (people[i].Equals("Don"))
                {
                    return "Don";
                }
                if (people[i].Equals("John"))
                {
                    return "John";
                }
                if (people[i].Equals("Kent"))
                {
                    return "Kent";
                }
            }
            return "";
        }

改为

        public string FoundPerson(string[] people)
        {
            List<string> candidates = new List<string>() { "Don", "John", "Kent" };
            for (int i = 0; i < people.Length; i++)
            {
                if (candidates.Contains(people[i]))
                    return people[i];
            }
            return "";
        }

总结

小型函数优美动人,用较清晰方式取代复杂方式,易于阅读,

转载于:https://www.cnblogs.com/springyangwc/archive/2011/05/23/2054716.html

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性可扩展性大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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