objective c php,PHP程序员学Objective-C之后的变化

作者回顾了从2008年到2010年间,从PHP到Objective-C编程语言使用过程中代码风格的显著变化。现在更倾向于使用长类名、方法名和参数名,并依赖IDE的自动补全功能。此外,驼峰命名法成为首选,且喜欢在项目开始前定义大量冗余常量。同时,PHP中的数组区分了列表和字典形式。这些变化反映了编程习惯随时间和技术发展而演进的过程。

趣味坎谈,不一定100%准确,以自己的实际情况为准;

如题,我2008年开始学PHP,PHP是我学的第二门编程语言,一直用到现在,2010年初开始做iOS开发,学习了Objective-C,学这2门语言之间间隔了2年;

最近翻到了2008~2010年之间自己写的PHP代码,结合现在的项目编码风格,总结变化如下:;

1.现在喜欢用又臭又长的类名,方法名,参数名,只要写的不够长,怎么都要想办法补充到很长,所以现在写PHP就非常依赖能自动补全的IDE(被xcode宠坏了),因为真的很长;

以前用php写一个方法是这样的;

1 function checkpass($name,$pass){2 //...

3 }

现在是这么写的;

1 classUserModel {2 public function checkIfPasswordIsRightWithUsername($username,$password){3 //...

4 }5 }

2.只喜欢用驼峰法,不喜欢用  _ ;

以前这么写;

1 $user_token = $user_model->get_user_access_token();

现在这么写;

1 $userAccessToken = $userModel::getInstance()->getUserTokenForAccessAtMasterDatabaseWithCache($cacheConfigure);

3.开始项目前先定义好一堆又臭又长实际没啥用的常量(跟OC学的);

以下摘录某项目一部分;

1 <?php2 /**

3 * 全局配置宏

* @author: Legend_Yin4 */

5

6 //调试相关配置

7 define("APP_HTTP_PARAMETER_SIGN_CHECK",true);8 define("APP_PARAMETER_TIME_CHECK", false);9 define("APP_PARAMETER_REQUEST_ID_CHECK", true);10

11 define("MEMCACHE_KEY_PREFIX_ACCESS_TOKEN_KEY", "access_token_key_"); define(‘MEMCACHE_KEY_PREFIX_SYSTEM_SETTINGS‘, ‘system_settings_‘);12

13 define("MEMCACHE_KEY_LIFETIME_ACCESS_TOKEN_KEY", 7200);14 define(‘MEMCACHE_KEY_LIFETIME_SYSTEM_SETTINGS‘, 3600*12);15

16 define(‘COMMON_PARAMETER_USER_TOKEN‘, ‘user_token‘);17 define(‘COMMON_PARAMETER_TIME‘, ‘time‘);18 define(‘COMMON_PARAMETER_VERSION‘, ‘version‘);19 define(‘COMMON_PARAMETER_REQUEST_ID‘, ‘request_id‘);

4. 喜欢把PHP里的 __construct 包装成 $someObj->alloc()->init();

5. 把PHP中的Array不自觉区分为 2种;

如下

1 <?php2

3 $userArray = array("tom","jerry","jack");4

5 $userDictionary = array("first"=>"tom","second"=>"jerry","third"=>"jack");

6.先写这么多,想到再补充

原文:http://www.cnblogs.com/koujiaonuhan/p/3869086.html

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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