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Java中多个ifelse语句的替代设计

今天在改老代码的过程中,亲眼见证了一段30个if-else嵌套的代码... 然后搜集了一些资料做了以下简单整理。 概述 ifelse是任何编程语言的重要组成部分。但是我们编写了大量嵌套的if语句,这使得我们的代码更加复杂和难以维护。 接下来,让我们探索如何简化代码的中的ifelse语句写法。 案例研究 我们经常遇到涉及很多条件的业务逻辑,并且每个逻辑都需要不同的处理方式。以Calculator类为例。我们将有一个方法,它接受两个数字和一个运算符作为输入,并根据操作返回结果: public int calculate(int a, int b, String operator) { int result = Integer.MIN_VALUE; if ("add".equals(operator)) { result = a + b; } else if ("multiply".equals(operator)) { result = a * b; } else if ("divide".equals(operator)) { result = a / b; } else if ("subtract".equals(operator)) { result = a - b; } return result; } 我们也可以使用switch语句来实现它: switch (operator) { case "add": result = a + b; break; // other cases } return result; } 在典型的开发中,if语句可能会变得更大,更复杂。此外,当存在复杂条件时,switch语句不适合。 拥有嵌套决策结构的另一个副作用是它们变得难以管理。例如,如果我们需要添加一个新的运算符,我们必须添加一个新的if语句并实现该操作。 重构 可以通过设计模式,来达到我们要的效果。 工厂模式 很多时候,我们遇到ifelse结构,最终在每个分支中执行类似的操作。这提供了提取工厂方法的机会,该工厂方法返回给定类型的对象并基于具体对象行为执行操作。 对于我们的示例,让我们定义一个具有单个apply方法的Operation接口: int apply(int a, int b); } 该方法将两个数字作为输入并返回结果。让我们定义一个用于执行添加的类: public class Addition implements Operation { @Override public int apply(int a, int b) { return a + b; } } 我们现在将实现一个工厂类,它根据给定的运算符返回Operation的实例: public class OperatorFactory { static Map<String, Operation> operationMap = new HashMap<>(); static { operationMap.put("add", new Addition()); operationMap.put("divide", new Division()); // more operators } public static Optional<Operation> getOperation(String operator) { return Optional.ofNullable(operationMap.get(operator)); } } 现在,在Calculator类中,我们可以查询工厂以获取相关操作并应用源数: public int calculateUsingFactory(int a, int b, String operator) { Operation targetOperation = OperatorFactory .getOperation(operator) .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("Invalid Operator")); return targetOperation.apply(a, b); } 在这个例子中,我们已经看到了如何将责任委托给工厂类提供的松散耦合对象。但是有可能嵌套的if语句只是转移到了工厂类,这违背了我们的目的。 或者,我们可以在Map中维护一个对象存储库,可以查询该存储库以进行快速查找。正如我们所见,OperatorFactory#operationMap服务于我们的目的。我们还可以在运行时初始化Map并将它们配置为查找。 使用枚举 除了使用Map之外,我们还可以使用Enum来标记特定的业务逻辑。之后,我们可以在嵌套的if语句或switch case 语句中使用它们。或者,我们也可以将它们用作对象的工厂并制定策略以执行相关的业务逻辑。 这样可以减少嵌套if语句的数量,并将责任委托给单个Enum值。 让我们看看我们如何实现它。首先,我们需要定义我们的枚举: public enum Operator { ADD, MULTIPLY, SUBTRACT, DIVIDE } 可以观察到,这些值是不同运算符的标签,将进一步用于计算。我们总是可以选择在嵌套的if语句或switch case中使用这些值作为不同的条件,但让我们设计一种将逻辑委托给Enum本身的替代方法。 我们将为每个Enum值定义方法并进行计算。例如: @Override public int apply(int a, int b) { return a + b; } }, // other operators public abstract int apply(int a, int b); 然后在Calculator类中,我们可以定义一个执行操作的方法: public int calculate(int a, int b, Operator operator) { return operator.apply(a, b); } 现在,我们可以通过使用Operator#valueOf()方法将String值转换为Operator来调用该方法: @Test public void test() { Calculator calculator = new Calculator(); int result = calculator.calculate(3, 4, Operator.valueOf("ADD")); assertEquals(7, result); } 命令模式 在前面的讨论中,我们已经看到使用工厂类来返回给定运算符的正确业务对象的实例。稍后,业务对象用于在计算器中执行计算。 我们还可以设计一个Calculator#calculate方法来接受可以在输入上执行的命令。这将是替换嵌套if语句的另一种方法。 我们首先定义我们的Command接口: public interface Command { Integer execute(); } 接下来,让我们实现一个AddCommand: public class AddCommand implements Command { // Instance variables public AddCommand(int a, int b) { this.a = a; this.b = b; } @Override public Integer execute() { return a + b; } } 最后,让我们在Calculator中引入一个接受并执行Command的新方法: public int calculate(Command command) { return command.execute(); } 接下来,我们可以通过实例化AddCommand调用计算并将其发送到Calculator#calculate方法: @Test public void test() { Calculator calculator = new Calculator(); int result = calculator.calculate(new AddCommand(3, 7)); assertEquals(10, result); } 规则引擎 当我们最终编写大量嵌套if语句时,每个条件都描述了一个业务规则,必须对其进行评估才能处理正确的逻辑。规则引擎从主代码中获取了这种复杂性。一个RuleEngine评估规则和返回基于输入的结果。 让我们通过设计一个简单的RuleEngine来演示一个例子,该RuleEngine通过一组规则处理Expression并返回所选规则的结果。首先,我们将定义一个Rule接口: public interface Rule { boolean evaluate(Expression expression); Result getResult(); } 其次,让我们实现一个RuleEngine: public class RuleEngine { private static List<Rule> rules = new ArrayList<>(); static { rules.add(new AddRule()); } public Result process(Expression expression) { Rule rule = rules .stream() .filter(r -> r.evaluate(expression)) .findFirst() .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("Expression does not matches any Rule")); return rule.getResult(); } } 所述RuleEngine接受一个表达对象,并返回结果。现在,让我们将Expression类设计为一组包含两个Integer对象的Operator,它将被应用: public class Expression { private Integer x; private Integer y; private Operator operator; } 最后让我们定义一个自定义的AddRule类,该类仅在指定ADD操作时进行求值: public class AddRule implements Rule { @Override public boolean evaluate(Expression expression) { boolean evalResult = false; if (expression.getOperator() == Operator.ADD) { this.result = expression.getX() + expression.getY(); evalResult = true; } return evalResult; } } 我们现在将使用Expression调用RuleEngine: @Test public void test() { Expression expression = new Expression(5, 5, Operator.ADD); RuleEngine engine = new RuleEngine(); Result result = engine.process(expression); assertNotNull(result); assertEquals(10, result.getValue()); } 结论通过这些设计模式,可以作为我们的ifelse语句的替代方案,具体用哪一种可以根据你的实际业务场景来决定。 5万人关注的大数据成神之路,不来了解一下吗?5万人关注的大数据成神之路,真的不来了解一下吗?5万人关注的大数据成神之路,确定真的不来了解一下吗? 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JAVA8 MAP新增方法详解

1、compute default V compute(K key,BiFunction<? super K,? super V,? extends V> remappingFunction)Attempts to compute a mapping for the specified key and its current mapped value (or null if there is no current mapping). 尝试通过Lambda表达式重新计算给定KEY的映射值并更新MAP(值为null则删除KEY,否则重新写入)。 Map<String, String> tMap = new HashMap<String, String>() { { put("A", "AAA"); put("B", "BBB"); } }; tMap.compute("A", (k, v) -> v == null ? "AAA" : v.concat("AAA"));//KEY存在VALUE不为空且Lambda计算结果不为空,更新KEY System.out.println(tMap); tMap.compute("B", (k, v) -> v == null ? "BBB" : null);//KEY存在VALUE不为空但Lambda计算结果为空,删除KEY System.out.println(tMap); tMap.compute("C", (k, v) -> v == null ? "CCC" : v.concat("CCC"));//KEY不存在但Lambda计算结果不为空,新增KEY System.out.println(tMap); 2、computeIfAbsent default V computeIfAbsent(K key,Function<? super K,? extends V> mappingFunction) If the specified key is not already associated with a value (or is mapped to null), attempts to compute its value using the given mapping function and enters it into this map unless null. 如果给定的KEY为关联VALUE或关联到null,则尝试通过给定的Lambda函数计算其值并写入MAP(值为null则不写入)。 Map<String,String> map = new HashMap<>(); map.computeIfAbsent("A",k -> null); System.out.println(map); map.computeIfAbsent("B",k -> "BBB"); System.out.println(map); 3、computeIfPresent default V computeIfPresent(K key,BiFunction<? super K,? super V,? extends V> remappingFunction) If the value for the specified key is present and non-null, attempts to compute a new mapping given the key and its current mapped value.如果给定KEY存在映射值且非null,尝试通过Lambda表达式计算新值并更新MAP If the function returns null, the mapping is removed. If the function itself throws an (unchecked) exception, the exception is rethrown, and the current mapping is left unchanged.如果Lambda计算结果为null,则删除KEY。如果Lambda计算发生异常,则原映射关系不变。 Map<String, String> tMap = new HashMap<String, String>() { { put("A", "AAA"); put("B", "BBB"); } }; tMap.computeIfPresent("A", (k, v) -> v == null ? "AAA" : v.concat("AAA"));//Lambda计算结果不为空,更新KEY System.out.println(tMap); tMap.computeIfPresent("B", (k, v) -> v == null ? "BBB" : null);//Lambda计算结果为空,删除KEY System.out.println(tMap);

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突破Java面试(17)-ElasticSearch的部署架构

1 面试题 ES集群部署架构如何 每个索引的数据量大概多少 每个索引大概有多少分片 2 考点分析 问你生产环境咋部署的,说白了,没啥技术含量,就是看你有没有在真正的生产环境里做过ES! 有些同学可能没在生产环境做过,没在线上部署过ES集群,也没实际玩过,也没往ES集群里面导入过几千万甚至是几亿的数据量,可能你就不太清楚这里面的一些生产项目中的细节 如果你是自己就玩过demo,没碰过真实的ES集群,那你可能此时会懵,但是别怕!你一定要云淡风轻的回答,表示你确实干过ES! 3 详解 如果你确实干过ES,那你肯定了解你们生产es集群的实际情况,部署了几台机器?有多少个索引?每个索引有多大数据量?每个索引给了多少个分片?你肯定知道! 但是如果你确实没干过,也别虚,我给你说一个基本的版本,你到时候就简单说一下就好了 ES生产集群我们部署了5台机器,每台机器是6核

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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