# 如何实现复杂Java代码:新手开发者指导 对于刚入行新手开发者而言,编写复杂Java代码可能会让人感到畏惧。然而,掌握一系列步骤和方法,我们就能将复杂问题分解成小任务,逐步实现目标。本文将为你介绍实现复杂Java代码整个流程,并用代码示例加以说明。 ## 流程概述 在编写复杂Java代码时,我们可以遵循以下步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-09-17 04:53:54
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1. 基本概念    数据类型在计算机语言里面,是对内存位置一个抽象表达方式,可以理解为针对内存一种抽象表达方式。接触每种语言时候,都会存在数据类型认识,有复杂、简单,各种数据类型都需要在学习初期去了解,Java是强类型语言,所以Java对于数据类型规范会相对严格。数据类型是语言抽象原子概念,可以说是语言中最基本单元定义,在Java里面,本质上讲将数据类型分
1、认知复杂度(Cognitve Complexity)  认知复杂度是衡量一个方法控制流程有多困难去理解,具有认知复杂度方法将难以维护。sonar要求复杂度要在15以下。    认知复杂度计算:        (1)&&、||    条件判断符号 +1        (2)if、else if、else、swit
参考:代码复杂度 - 知乎 1、圈复杂度概念圈复杂度(Cyclomatic complexity,CC)也称为条件复杂度,是一种衡量代码复杂度标准,其符号为V(G)。 麦凯布最早提出一种称为“基础路径测试”(Basis Path Testing)软件测试方式,测试程序中每一线性独立路径,所需测试用例个数即为程序复杂度。 圈复杂度可以用来衡量一个模块判定结构复杂程度,其数量
1. 程序复杂度  一个软件复杂度主要由构成软件模块程序复杂度体现,程序复杂度主要指的是模块程序之间复杂性。常用衡量程序复杂方法有:【1】代码行度量法【2】T.McCabe度量法,即圈复杂度【3】Halstead 软件科学法,即Halstead 复杂度1.1 衡量程序复杂度意义  程序复杂度意义不言而喻,对于程序员或者项目本身都具有很大意义。事实证明,软件出现bug概率和程序
复杂度(Cyclomatic Complexity)是一种代码复杂度衡量标准。它可以用来衡量一个模块判定结构复杂程度,数量上表现为独立现行路径条数,也可理解为覆盖所有的可能情况最少使用测试用例数。圈复杂度大说明程序代码判断逻辑复杂,可能质量低且难于测试和维护。程序可能错误和复杂度有着很大关系。下面这个实例中,单元测试覆盖率可以达到100%,但是很容易发现这其中已经漏掉了一个NP
复杂度(Cyclomatic complexity)也称为条件复杂度或循环复杂度,是一种软件度量,是由Thomas J. McCabe, Sr. 在 1976 年提出,用来表示程序复杂度,其符号为 VG 或是 M。圈复杂度是对源代码中线性独立路径数定量测量。圈复杂度使用程序控制流图来计算:在图中节点对应于程序中一组不可分割命令[代码行],有向边连接两个可连续执行节点;[可连续执
复杂度分析是整个算法学习精髓,只要掌握了它,数据结构和算法内容基本上就掌握了一半。01 | 为什么需要复杂度分析?相比于事后统计法,其有很多局限性测试结果非常依赖测试环境测试结果受数据规模影响较大02 | 大 O 复杂度表示法其中,T(n) 表示代码执行时间;n 表示数据规模大小;f(n) 表示每行代码执行次数总和。因为这是一个公式,所以用 f(n) 来表示。公式中 O,表示代码
大O复杂度表示法大O复杂度表示法,表示代码执行时间随数据规模增长变化趋势,也叫作渐进时间复杂度,简称时间复杂度。 时间复杂度分析1. 只关注循环执行次数最多一段代码T(n)=O(2+n+1)=O(n) 2. 加法法则:总复杂度等于量级最大那段代码复杂度如果T1(n)=O(f(n)),T2(n)=O(g(n));那么T(n)=T1(n)+T2(n)=max(O(f(n))
常用排序算法时间复杂度和空间复杂度,如下图:1.算法效率算法效率分析分为两种: 第一种是时间效率,第二种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度,而空间效率被称作空间复杂度。 时间复杂度主要衡量是一个算法运行速度,而空间复杂度主要衡量一个算法所需要额外空间,在计算机发展早期,计算机存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业迅速发展,计算机存储容量已经达到了很高程度。所
同一问题可用不同算法解决,而一个算法质量优劣将影响到算法乃至程序效率。算法分析目的在于选择合适算法和改进算法。算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用: 时间复杂度是度量算法执行时间长短;而空间复杂度是度量算法所需存储空间大小。1、时间复杂度1.1 时间频度 一个算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n) 1.2 时间复杂度一般情况下,算法中基本操作重
1 时间复杂度1.1 常见算法时间复杂度1.2 算法时间复杂度排序2 空间复杂度        复杂度是评价一个程序(算法)好坏标准。我们可以从两个维度来评价程序好坏,其一是程序运行速度(时间复杂度);其二是程序所占用内存空间(空间复杂度)。1 时间复杂度        时间复杂度是指完成一个算法所需时间
一 概述        衡量代码运行效率是一项工程师具备非常重要基本功。二 复杂度概述        复杂度是衡量代码运行效率重要度量因素,对于计算机而言,它是通过一个个程序去执行计算任务,也就是对输入数据进行加工处理,并且得到最终结果过程。        编写代码
复杂度是衡量代码运行效率重要度量因素。主要包括:时间复杂度,空间复杂度。一、时间复杂度1.1、大Q复杂度表示法:Tn = Q(f(n)) Tn:代码执行时间 n:数据规模大小 f(n):每行代码执行次数总和 Q:代码执行时间 Tn 与 f(n) 表达式成正比这就是大O时间复杂度表示法。大O时间复杂度实际上并不具体表示代码真正执行时间,而是表示代码执行时间随数据规模增长变化趋势,所以
具体做法:要把代码分割成细粒度函数,然后给这些函数起一个恰当名字,这是最简单最有效做法。写代码时候可以先写成一个函数,然后在过程中,不断地把「不相干子问题」抽取出来,变成一个单独函数。做到极致效果就是,每个函数,别人只要看到名字和参数列表,就能知道这个函数是干什么,而且可以自己实现出来。这样一来,代码复杂度显然就降了下来;读代码时候,其实大部分时候都是在读函数调用,都是在了解
如何评估代码复杂度代码具有两种复杂度衡量方向,一个是时间复杂度,一个是空间复杂度一,时间复杂度定义:如果一个问题规模是n,解决这一问题某一算法所需要时间为T(n),它是n某一函数T(n)称为这一算法“时间复杂性”。性质:1,渐近时间复杂性:当输入量n逐渐加大时,时间复杂极限情形。T(n)=O(f(n))T(n)表示为时间复杂度大O记法表示该函数具有上限f(n)表示问题本身规模n造
数据结构—复杂度分析什么是复杂度分析数据结构和算法要解决代码执行效率问题,如何对你写代码进行一个理论上效率分析呢?从代码执行时间和数据所占用存储空间上进行代码分析,就是复杂度分析。为什么进行复杂度分析因为代码执行效率非常依赖代码运行环境、代码处理数据量。这时,在代码脱离运行环境和数据规模情况下,对代码进行复杂度分析就显得很重要。这样我们可以通过复杂度分析,提前对自己代码
Table of Contents 1 Sonar认知复杂度计算规则2 降低复杂度2.1 降低复杂度准备2.2 一个for循环只做一件事2.3 减少for循环中if else、continue2.4 抽离try/catch2.5 for循环内容不宜过长2.6 验证重构3. 通过idea一秒钟实现重构1 Sonar认知复杂度计算规则这里认知复杂度特指代码分析工具Sonar认知复杂
1. 程序复杂度  一个软件复杂度主要由构成软件模块程序复杂度体现,程序复杂度主要指的是模块程序之间复杂性。常用衡量程序复杂方法有:【1】代码行度量法【2】T.McCabe度量法,即圈复杂度【3】Halstead 软件科学法,即Halstead 复杂度 1.1 衡量程序复杂度意义  程序复杂度意义不言而喻,对于程序员或者项目本身都具有很大意义。事实证明,软件出现bug概率和程序
最近练习算法题,又看了极客时间中《数据结构与算法之美》写真不错,于是总结一下关于复杂度知识,代码和图片都是课程里面的。虽然是按课程写,但是自己写一遍最好,否则看过就忘了。数据结构与算法本身解决是快和省问题。如何让代码运行更快,如何更省空间有个重要标准:复杂度分析一、大 O 复杂度表示法算法执行效率,粗略讲就是算法代码执行时间,在我们不做精确监控统计,靠观察怎么分析代码执行
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