if ( !ignoreDefaultFields || value != field->firstValue || (field->firstValue != field->defaultValue && field->firstValue >= field->minValue))

时间: 2024-03-18 16:43:20 浏览: 28
这是一个条件语句,其中包含三个条件: 1. 如果 ignoreDefaultFields 为 false,则不忽略默认字段; 2. 如果 value 不等于 field 的第一个值,则满足该条件; 3. 如果 field 的第一个值不等于默认值且大于等于最小值,则满足该条件。 只有当这三个条件都满足时,整个条件语句才会返回 true。
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List<SchemaRowFilterCondition> schemaRowFilterConditions = JSONObject.parseArray(filterConditionList, SchemaRowFilterCondition.class); for (SchemaRowFilterCondition schemaRowFilterCondition : schemaRowFilterConditions) { String field = schemaRowFilterCondition.getField(); String camel = underlineToCamel(field); String key = schemaRowFilterCondition.getKey(); Field fieldsAndParentsField = fieldStream .filter(f -> StringUtils.equals(f.getName(), camel)) .findFirst() .orElseThrow(() -> new CustomException("大马猴来了", code)); Field f = object.getClass().getDeclaredField(camel); f.setAccessible(true); Object value = f.get(object); if (StringUtils.equals(key, value.toString()) && schemaRowRuleEo.getRowEditPermission()) { System.out.println("修改成功"); } else { throw new CustomException("大马猴来了", code); } }帮我优化代码

以下是对代码的优化建议: 1. 将对象的所有字段名转换为驼峰命名法,可以在对象初始化时进行,避免在循环中反复转换。 2. 将字段名与过滤条件的匹配逻辑抽离成一个方法,减少重复代码。 3. 将异常信息的文本提取成常量或配置文件中的字符串,避免在代码中硬编码。 4. 将对对象属性的访问和设置逻辑封装成一个工具方法,提高代码的重用性。 下面是优化后的代码示例: ``` // 将对象的所有字段名转换为驼峰命名法 Map<String, Field> fieldMap = Arrays.stream(object.getClass().getDeclaredFields()) .collect(Collectors.toMap(f -> underlineToCamel(f.getName()), Function.identity())); for (SchemaRowFilterCondition schemaRowFilterCondition : schemaRowFilterConditions) { String field = schemaRowFilterCondition.getField(); String camel = underlineToCamel(field); Field fieldInfo = fieldMap.get(camel); // 检查字段是否存在 if (fieldInfo == null) { throw new CustomException(FIELD_NOT_FOUND_MSG, code); } // 检查字段值是否匹配 if (!matchFieldValue(schemaRowFilterCondition.getKey(), fieldInfo, object)) { throw new CustomException(FIELD_VALUE_NOT_MATCH_MSG, code); } } // 工具方法:获取对象属性值 private static Object getFieldValue(Field field, Object obj) throws IllegalAccessException { field.setAccessible(true); return field.get(obj); } // 工具方法:设置对象属性值 private static void setFieldValue(Field field, Object obj, Object value) throws IllegalAccessException { field.setAccessible(true); field.set(obj, value); } // 工具方法:检查字段值是否匹配 private static boolean matchFieldValue(String valueStr, Field field, Object obj) throws IllegalAccessException { Object value = getFieldValue(field, obj); return StringUtils.equals(valueStr, value.toString()) && schemaRowRuleEo.getRowEditPermission(); } ``` 注意:上述优化示例仅供参考,具体优化方案需要根据实际情况进行调整。

List<SchemaRowFilterCondition> schemaRowFilterConditions = JSONObject.parseArray(filterConditionList, SchemaRowFilterCondition.class); for (SchemaRowFilterCondition schemaRowFilterCondition : schemaRowFilterConditions) { String field = schemaRowFilterCondition.getField(); String camel = underlineToCamel(field); String key = schemaRowFilterCondition.getKey(); Field fieldsAndParentsField = fieldStream .filter(f -> StringUtils.equals(f.getName(), camel)) .findFirst() .orElseThrow(() -> new CustomException("大马猴来了", code)); Field f = object.getClass().getDeclaredField(camel); f.setAccessible(true); Object value = f.get(object); if (StringUtils.equals(key, value.toString()) && schemaRowRuleEo.getRowEditPermission()) { System.out.println("修改成功"); } else { throw new CustomException("大马猴来了", code); } }帮我优化代码

以下是对代码的优化建议: 1. 如果 `filterConditionList` 可能为空,需要在解析前进行非空判断。 2. 将对象的所有字段名转换为驼峰命名法,可以在对象初始化时进行,避免在循环中反复转换。 3. 将字段名与过滤条件的匹配逻辑抽离成一个方法,减少重复代码。 4. 将异常信息的文本提取成常量或配置文件中的字符串,避免在代码中硬编码。 5. 如果需要多次访问同一字段的值,可以先获取字段对象,避免反复通过反射获取。 6. 如果存在多个过滤条件,可以通过一次循环实现,避免多次循环。 下面是优化后的代码示例: ``` if (StringUtils.isNotBlank(filterConditionList)) { // 将对象的所有字段名转换为驼峰命名法 Map<String, Field> fieldMap = Arrays.stream(object.getClass().getDeclaredFields()) .collect(Collectors.toMap(f -> underlineToCamel(f.getName()), Function.identity())); boolean matched = true; for (SchemaRowFilterCondition schemaRowFilterCondition : schemaRowFilterConditions) { String field = schemaRowFilterCondition.getField(); String camel = underlineToCamel(field); Field fieldInfo = fieldMap.get(camel); // 检查字段是否存在 if (fieldInfo == null) { throw new CustomException(FIELD_NOT_FOUND_MSG, code); } // 检查字段值是否匹配 if (!matchFieldValue(schemaRowFilterCondition.getKey(), fieldInfo, object)) { matched = false; break; } } if (matched && schemaRowRuleEo.getRowEditPermission()) { System.out.println("修改成功"); } else { throw new CustomException(FIELD_VALUE_NOT_MATCH_MSG, code); } } // 工具方法:获取对象属性值 private static Object getFieldValue(Field field, Object obj) throws IllegalAccessException { field.setAccessible(true); return field.get(obj); } // 工具方法:设置对象属性值 private static void setFieldValue(Field field, Object obj, Object value) throws IllegalAccessException { field.setAccessible(true); field.set(obj, value); } // 工具方法:检查字段值是否匹配 private static boolean matchFieldValue(String valueStr, Field field, Object obj) throws IllegalAccessException { Object value = getFieldValue(field, obj); return StringUtils.equals(valueStr, value.toString()); } ``` 注意:上述优化示例仅供参考,具体优化方案需要根据实际情况进行调整。

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% Read two images %image1 = imread('1.png'); %image2 = imread('2.png'); image1 = imread('40.bmp'); image2 = imread('乙醇.bmp'); % Down-sample the image to half its original resolution downsampled_image1 = imresize(image1, 0.1); downsampled_image2 = imresize(image2, 0.1); % Convert images to grayscale image1 = rgb2gray(downsampled_image1); image2 = rgb2gray(downsampled_image2); % Convert images to double precision for computations image1 = double(image1); image2 = double(image2); % Determine size of images [n, m] = size(image1); % Initialize matrices for displacement fields u = zeros(n, m); v = zeros(n, m); % Set window size for correlation (odd number to have a central pixel) window_size = 15; half_window_size = (window_size-1)/2; % You need to initialize these variables before the loop uTemp = zeros(n, m); vTemp = zeros(n, m); for i = 1+half_window_size : n-half_window_size fprintf('The value of i is: %d\n', i); parfor j = 1+half_window_size : m-half_window_size fprintf('The value of j is: %d\n', j); % Extract sub-window from image1 sub_window1 = image1(i-half_window_size : i+half_window_size, j-half_window_size : j+half_window_size); % Skip this sub-window if all its values are the same if numel(unique(sub_window1)) == 1 continue; end % Correlate this with image2 within a search area (here, the whole image) correlation = normxcorr2(sub_window1, image2); % Find the peak correlation [ypeak, xpeak] = find(correlation == max(correlation(:))); % If there are multiple, just take the first one ypeak = ypeak(1); xpeak = xpeak(1); % Compute displacements (be careful about off-by-one due to zero-based and one-based indexing) uTemp(i,j) = ypeak - i; vTemp(i,j) = xpeak - j; end end % Copy the temporary variables back to the original ones after the loop u = uTemp; v = vTemp; % Flatten the images into 1D arrays image1_1D = image1(:); image2_1D = image2(:); % Compute the correlation coefficient correlationCoefficient = corrcoef(image1_1D, image2_1D); % The correlation coefficient is the value at position (1,2) or (2,1) in the output matrix correlationCoefficient = correlationCoefficient(1,2); fprintf('The value of correlationCoefficient is: %d\n', correlationCoefficient); % Display original images and displacement field figure, subplot(1,3,1), imshow(image1, []), title('Image 1'); subplot(1,3,2), imshow(image2, []), title('Image 2'); subplot(1,3,3), quiver(u, v), title('Displacement Field');

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