3、代码编写的艺术:从命名到清洁代码实践

代码编写的艺术:从命名到清洁代码实践

1. 清洁代码的魅力

在日常的代码阅读中,我们常常会遇到令人困惑、复杂且纠结的模块,而不是那种与我们预期相符的模块。然而,Ward 认为,当我们阅读清洁代码时,不会感到丝毫惊讶,甚至无需花费太多精力。清洁代码应该是显而易见、简单且有说服力的,每个模块都为下一个模块做好铺垫,告诉我们下一个模块将如何编写。就像优秀的设计一样,清洁代码的设计者让它看起来极其简单。

同时,关于代码的美感,我们常常抱怨编程语言并非为我们的问题而设计,但 Ward 认为,美丽的代码能让语言看起来是为解决问题而生的。这意味着,让代码语言看起来简单是程序员的责任,而不是语言本身的问题。

2. 不同的编程流派

在编程领域,就像武术界一样,不同的人对于清洁代码有着不同的看法。就如同武术大师们会创立自己的流派并招收学生一样,在编程中也有不同的“流派”。例如,我们有自己对于清洁代码的理解,包括如何取一个清洁的变量名、编写一个清洁的函数和类等。我们将这些观点视为绝对的准则,但这并不意味着其他流派的观点是错误的。

不同的编程流派都有其合理性,我们应该尊重并学习其他流派的经验。就像武术学生一样,他们会先沉浸于一位大师的教导,之后随着技艺的增长,可能会师从其他大师以拓宽知识和实践。我们也应该不断学习,从不同的编程流派中汲取营养。

3. 我们都是代码作者

当我们编写代码时,我们就像作者一样,有自己的读者。我们的代码需要与读者进行良好的沟通,因为代码的阅读时间远远超过编写时间。研究表明,阅读与编写代码的时间比超过 10:1,我们在编写新代码时,需要不断阅读旧代码。

因此,为了提高编写代码

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、无人机动力学约束、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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