表驱动法是一种编程模式----从表里面查找信息而不适用逻辑语句(if和case)。
表提供了一种复杂的逻辑和继承结构的替换方案。如果你发现自己对某个应用程序的逻辑或者继承树关系感到困惑,那么问问自己它是否可以通过一个查询表来加以简化。
使用表的一项关键决策是决定如何去访问表。你可以采取直接访问、索引访问或者阶梯访问。
使用表的另一项关键决策是决定应该把什么内容放入表中。
下面是个例子:
原文地址
:表驱动法
驱动表不是什么高深的东西,在《代码大全2》中有详细的讲解。
看一个简单的例子:
2012过去了,仅存的人类从事原始的生产劳作,以集体为单位。很不幸2013年人类生产食物的总和有限,不得不根据对象的
特点进行食物的分配。最初的规则如下:
20岁以上的男人,每人分配100斤食物
20岁以下的男人,每人分配80斤食物
20岁以上的女人,每人分配80斤食物
20岁以下的女人,每人分配60斤食物
于是你写了如下的代码
int getFood(bool isMan,bool ageMoreThan20)
{
if(isMan)
{
if( ageMoreThan20)
{
return 100;
}
else
{
return 80;
}
}
else
{
if( ageMoreThan20)
{
return 80;
}
else
{
return 60;
}
}
}
于是你很满意,因为你圆满完成了人类食物的分配工作,保证了大家尽块可能吃饱。但是突然,一群大胖子找到了
把你狠揍你一顿,最后你搞明白了,原来这样的分配方式让他们吃不饱。你很自责与愧疚,于是要改这个算法,增加了
这样的规则:
20岁以上的男胖子120斤
20岁以下的男胖子100斤
20岁以上的女胖子100斤
20岁以下的女胖子80斤
代码就变成了这样
int getFood(bool isMan,bool ageMoreThan20,bool isFatMan)
{
if(isMan)
{
if( ageMoreThan20)
{
if(isFatMan)
{
return 120;
}
else
{
return 100;
}
}
else
{
if(isFatMan)
{
return 100;
}
else
{
return 80;
}
}
}
else
{
if( ageMoreThan20)
{
if(isFatMan)
{
return 100;
}
else
{
return 80;
}
}
else
{
if(isFatMan)
{
return 80;
}
else
{
return 60;
}
}
}
}
写完这段代码,你揉着太阳穴,并感到莫名的紧张和不安,为啥呢?你看到太多的if else;看到太多的代码;同时你想到
了代码的可读性、可维护性、可扩展性。“擦,下次再增加一个判断因子的话。。。。”
代码大全告诉我们,当遇到太多if else,已经深成的嵌套的时候,你应该告诉自己,coder就应该对自己狠一点,把现有的
的代码删除吧,用驱动表吧,这才能拯救人类。
驱动表:其实就是一个多维数组,他的维数由变项的数量决定,如果变项为3,则是一个3维数组,每个元素值代表着3种变项
的一种具体的组合对应的值;这样我们就把对if else的维护,变成了对数组的维护。代码可以是这样。
int val[2][2][2];
该数组的一维代表性别,0为男人,1为女人
该数组的二维代表年龄,0为大于20,1小于20岁
该数组的三维代表是否是胖子,0为是胖子,1代表不是胖子
所以val[0][0][0]=120表示20岁以上的男胖子分配120斤食物。
对这个数组的8个值进行初始化
int getFood(bool isMan,bool ageMoreThan20,bool isFatMan)
{
return val[isMan][ageMoreThan20][isFatMan];
}
驱动表的优点在于:
1,维护数组比维护if else容易
2, 代码简洁
3,性能高(直接是偏移地址的运算)
驱动表实际是一个值的存取和访问,这个值可以是一个具体的值、一个处理方法的引用、一个对象。而对这个值的访问
可以是直接寻址,如例子所示、也可以是索引(key值为字符串)、也可以是阶梯形式。
分享到:
相关推荐
**标题:**表驱动方法(Table Driven Methods) 在编程领域,表驱动方法是一种设计模式,它提倡将复杂的逻辑结构转化为数据表格的形式,从而简化代码并提高可维护性。这种技术通常用来替代传统的if-else或switch...
描述中提到的“2018 Data-Driven Computational Methods”表明这些代码是针对2018年的一个数据驱动的计算方法研究。 MATLAB是一种强大的编程环境,尤其在科学计算、数据分析和工程应用中广泛使用。数据驱动的方法是...
这些示例涵盖了EJB 3.0的主要概念和技术,包括实体Bean(Entity Beans)、会话Bean(Session Beans)以及消息驱动Bean(Message-Driven Beans)。 1. **实体Bean(Entity Beans)**:实体Bean代表持久化数据,通常...
- **表驱动法(table-driven methods)**:介绍了一种使用表格来管理多个`case`分支的方法,可以显著简化代码。 - 出现位置:421-422 - **重构**:讨论了如何通过重构将`case`语句转换为其他形式,如使用多态或...
内容概要:本文详细介绍了如何利用MATLAB进行价格型需求响应的研究,特别是电价弹性矩阵的构建与优化。文章首先解释了电价弹性矩阵的概念及其重要性,接着展示了如何通过MATLAB代码实现弹性矩阵的初始化、负荷变化量的计算以及优化方法。文中还讨论了如何通过非线性约束和目标函数最小化峰谷差,确保用户用电舒适度的同时实现负荷的有效调节。此外,文章提供了具体的代码实例,包括原始负荷曲线与优化后负荷曲线的对比图,以及基于历史数据的参数优化方法。 适合人群:从事电力系统优化、能源管理及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解并掌握价格型需求响应机制的专业人士,旨在帮助他们更好地理解和应用电价弹性矩阵,优化电力系统的负荷分布,提高能源利用效率。 其他说明:文章强调了实际应用中的注意事项,如弹性矩阵的动态校准和用户价格敏感度的滞后效应,提供了实用的技术细节和实践经验。
一级医院医疗信息管理系统安装调试技术服务合同20240801.pdf
表5 文献综述.doc
36W低压输入正激电源 变压器电感设计
基于YOLOv8的深度学习课堂行为检测系统源码,软件开发环境python3.9,系统界面开发pyqt5。在使用前安装python3.9,并安装软件所需的依赖库,直接运行MainProgram.py文件即可打开程序。模型训练时,将train,val数据集的绝对路径改为自己项目数据集的绝对路径,运行train.py文件即可开始进行模型训练,内含项目文件说明,以及检测图片和视频。
odbc_oracle zabbix模版原版
内容概要:本文探讨了利用纳什谈判理论来优化风光氢多主体能源系统的合作运行方法。通过MATLAB代码实现了一个复杂的优化模型,解决了风电、光伏和氢能之间的合作问题。文中详细介绍了ADMM(交替方向乘子法)框架的应用,包括联盟效益最大化和收益分配谈判两个子任务。此外,还涉及了加权残差计算、目标函数构造、可视化工具以及多种博弈模式的对比等功能模块。实验结果显示,合作模式下系统总成本显著降低,氢能利用率大幅提升。 适合人群:从事能源系统研究的专业人士、对博弈论及其应用感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要优化多主体能源系统合作运行的场合,如工业园区、电网公司等。主要目标是提高能源利用效率,降低成本,增强系统的灵活性和稳定性。 其他说明:代码中包含了丰富的可视化工具,能够帮助研究人员更好地理解和展示谈判过程及结果。同时,提供了多种博弈模式的对比功能,便于进行性能评估和方案选择。
内容概要:本文详细介绍了如何利用C#与Halcon联合编程构建高效的视觉几何定位与测量框架。主要内容涵盖模板创建与匹配、圆测量、数据持久化以及图像采集等方面的技术细节。首先,通过创建形状模板并进行匹配,实现了工件的精确定位。接着,针对圆形物体的测量,提出了动态ROI绘制、亚像素边缘提取和稳健圆拟合的方法。此外,还讨论了模板管理和图像采集的最佳实践,确保系统的稳定性和高效性。最后,强调了Halcon对象的内存管理和错误处理机制,提供了实用的优化建议。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对C#和Halcon有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于工业生产线上的自动化检测设备开发,旨在提高工件定位和尺寸测量的精度与效率。主要目标是帮助开发者掌握C#与Halcon联合编程的具体实现方法,从而构建稳定可靠的视觉检测系统。 其他说明:文中提供了大量实战代码片段和调试技巧,有助于读者快速理解和应用相关技术。同时,作者分享了许多实际项目中的经验和教训,使读者能够避开常见陷阱,提升开发效率。
QT视频播放器实现(基于QGraphicsView)
评估管线钢环焊缝质量及其对氢脆的敏感性.pptx
该是一个在 Kaggle 上发布的数据集,专注于 2024 年出现的漏洞(CVE)信息。以下是关于该数据集的详细介绍:该数据集收集了 2024 年记录在案的各类漏洞信息,涵盖了漏洞的利用方式(Exploits)、通用漏洞评分系统(CVSS)评分以及受影响的操作系统(OS)。通过整合这些信息,研究人员和安全专家可以全面了解每个漏洞的潜在威胁、影响范围以及可能的攻击途径。数据主要来源于权威的漏洞信息平台,如美国国家漏洞数据库(NVD)等。这些数据经过整理和筛选后被纳入数据集,确保了信息的准确性和可靠性。数据集特点:全面性:涵盖了多种操作系统(如 Windows、Linux、Android 等)的漏洞信息,反映了不同平台的安全状况。实用性:CVSS 评分提供了漏洞严重程度的量化指标,帮助用户快速评估漏洞的优先级。同时,漏洞利用信息(Exploits)为安全研究人员提供了攻击者可能的攻击手段,有助于提前制定防御策略。时效性:专注于 2024 年的漏洞数据,反映了当前网络安全领域面临的新挑战和新趋势。该数据集可用于多种研究和实践场景: 安全研究:研究人员可以利用该数据集分析漏洞的分布规律、攻击趋势以及不同操作系统之间的安全差异,为网络安全防护提供理论支持。 机器学习与数据分析:数据集中的结构化信息适合用于机器学习模型的训练,例如预测漏洞的 CVSS 评分、识别潜在的高危漏洞等。 企业安全评估:企业安全团队可以参考该数据集中的漏洞信息,结合自身系统的实际情况,进行安全评估和漏洞修复计划的制定。
博客主页:https://blog.csdn.net/luoyayun361 QML ComboBox控件,输入关键字后自动过滤包含关键字的列表,方便快速查找列表项
内容概要:本文全面介绍了人工智能技术的发展历程、核心技术原理、应用方法及其未来趋势。首先阐述了人工智能的定义和核心目标,随后按时间顺序回顾了其从萌芽到爆发的五个发展阶段。接着详细讲解了机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等核心技术原理,并介绍了使用现成AI服务和开发自定义AI模型的应用方法。此外,还展示了智能客服系统、图像分类应用和智能推荐系统的具体实现案例。针对普通用户,提供了使用大模型的指南和提问技巧,强调了隐私保护、信息验证等注意事项。最后展望了多模态AI、可解释AI等未来发展方向,并推荐了相关学习资源。; 适合人群:对人工智能感兴趣的初学者、技术人员以及希望了解AI技术应用的普通大众。; 使用场景及目标:①帮助初学者快速了解AI的基本概念和发展脉络;②为技术人员提供核心技术原理和应用方法的参考;③指导普通用户如何有效地使用大模型进行日常查询和任务处理。; 其他说明:本文不仅涵盖了AI技术的基础知识,还提供了丰富的实际应用案例和实用技巧,旨在帮助读者全面理解人工智能技术,并能在实际工作中加以应用。同时提醒读者关注AI伦理和版权问题,确保安全合法地使用AI工具。
本学习由 Matrix 工作室制作并开发,包括算法与数据结构的学习路线和各种题解。
本项目致力于构建基于微服务架构的智慧图书馆管理平台,重点突破多校区图书馆异构系统间的数据壁垒。通过建立统一数据治理规范、部署智能分析模块、重构业务流程引擎,系统性实现以下建设目标:构建跨馆业务数据的标准化整合通道,实施容器化部署的弹性资源管理体系,开发具备机器学习能力的业务辅助决策系统,打造可量化评估的管理效能提升模型,最终形成支持PB级数据处理的分布式存储体系与全维度数据资产图谱。
根据processlist查询出慢sql 1.修改配置文件中的mysql链接 2.目前是15秒执行一次获取执行时间在5秒上的sql,可以在配置中修改 3.执行后查出的慢sql会记录到log文件夹中以日期命名的txt文件中,可自行查验