CODE COMPLETE 2e Chapter 6

本文深入探讨了程序员的核心职责——管理复杂度,并详细阐述了类的目标、接口设计、抽象与封装原则。它强调了类在简化编程、隐藏实现细节和提高代码质量方面的重要性,同时提供了关键的编程实践,如限制私有成员、避免使用友元类以及维护合理的继承层次。文章还讨论了类设计的原则,包括数据成员数量限制、构造函数初始化、继承的谨慎使用等,旨在帮助开发者构建清晰、易于维护的软件系统。

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程序员的首要使命:管理复杂服


1、类的目标:开发程序其他部分时,可以安全的忽视程序中尽可能多的其余部分,总体目标是像在现实世界一样操作实体,而不必在意底层的实现;

2、隐藏实现细节(修改一处而达到修改所有其他地方)、容易日后提高性能、程序的自我说明性更好;

3、类的接口设计:展现出一致的抽象层次、强内聚性、提供成对的服务、把不相关的信息转移到其他类中、尽量让接口可编程而不是表达语义(比如routine A 必须要Routine B之前调用,这类函数不应该做为接口,也就是说尽量让程序员不看类的内部实现可以轻松用起来这个类)、在增加类的方法时不要破坏一致的抽象层次;

4、抽象:提供一个让你忽略实现细节的模型来管理程序的复杂度; 封装:强制阻止你看到细节;

5、尽可能的private成员函数,不要把数据成员公有,避免把私有的成员函数放入接口;

6、私有属性在头文件中,不利于封装,方法是彻底将接口和实现分开,在接口的私有数据中保存一个指向实现类的对象的指针即可;

7、避免使用友元类,增加了复杂度;

8、阅读代码的次数远比写代码的次数多,时刻注意代码的质量;

9、注意抵制从语义上破坏封装性:比如,A的..函数会调用B的..函数,所以不用在B的函数调用前去调用A的函数;总结的意思就是,这个函数内部有一些细节你不看代码就不会知道,这类破坏封装的操作成为语义破坏封装;  错误是接口不仅仅依赖于抽象,还依赖于实现;

10、 包含关系(有一个...)、继承关系(是一个...);

11、类的数据成员不要超过 7 个;

12、慎用继承:派生类必须能通过基类的接口而被使用,而且使用者无需知道两者的区别;

13、继承层次控制在3层以内,不同的人认为是7层;

14、类的成员函数尽可能少、禁止一些你不需要的运算符重载(设置为private)、间接调用尽可能少(即A类的方法传入B类,调用B类的方法),总结来说,减少类和类之间的合作的范围;

15、构造函数要初始化全部数据成员;

16、优先选用深拷贝;

17、为什么要创建类? 降低复杂度、隔离复杂度、隐藏实现细节、复用代码;

18、避免创建万能类、无间紧要的类、动词命名的类


标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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