代码重构~方法归父

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这几天牙痛的厉害,所有一直没有写博客,今天正好有个培训的机会,所以就把“代码重构”这块的内容整理了一下,首先看一下方法归父吧。

方法归父  — 或译函数上移,指的是方法从子类移动到父类,为什么呢,其主要原因就是一个方法在多个类中出现了,这样违背了REP原则,出现了重复的代码,这时,我们称为"代码的坏味道",我们需要将代码进行重构,将这个方法提升到它们的基类中进行

实现,当前如果子类有各自的逻辑,还可以将父类的方法声明为virtual虚方法,这样,子类可以根据自己的业务去重写它.

代码如下:

 1     #region 方法归父
 2         /// <summary>
 3         /// 多于一个类中都有相同的Insert方法,这时,我们应该
 4         /// 考虑将Insert方法归到父到中
 5         /// </summary>
 6         class sub1
 7         {
 8             /// <summary>
 9             /// 插入方法
10             /// </summary>
11             public void Insert()
12             {
13                 throw new NotImplementedException("插入方法");
14             }
15         }
16         class DisplayBase
17         {
18             /// <summary>
19             /// 插入方法
20             /// </summary>
21             public virtual void Insert()
22             {
23                 throw new NotImplementedException("插入方法");
24             }
25         }
26         class sub2 : DisplayBase
27         { }
28         #endregion

 

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转载于:https://www.cnblogs.com/lori/archive/2012/08/30/2663852.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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