double s = a * c + d * f + e * f; 优化

上述代码中的表达式已经很简单了，没有太多可以优化的地方。如果您的代码中有更复杂的表达式，可以尝试使用位运算、移位运算等技巧来提高效率。此外，如果表达式中有重复计算的部分，可以将其提取出来进行缓存，避免重复计算。例如：

double a = 2.0;
double c = 3.0;
double d = 4.0;
double e = 5.0;
double f = 6.0;

double ef = e * f; // 缓存 e * f 的结果

double s = a * c + d * f + ef;

System.out.println("s = " + s);

上述代码中，我们将e * f的结果存储在变量ef中，避免了在表达式中重复计算e * f。这样可以提高代码的效率和可读性。

相关问题

double m_WorkBaseX = 0.0;//工作坐标系基准X double m_WorkBaseY = 0.0;//工作坐标系基准Y double m_WorkBaseZ = 0.0;//工作坐标系基准Z double m_WorkCoordHeight = 100.0;//工作坐标系基准工作面高度 bool GlueTrack::Inverse(double wx, double wy, double wz, double angleA, double angleC, double& mx, double& my, double& mz) { angleA = angleA * 3.14159265359 / 180.0; angleC = angleC * 3.14159265359 / 180.0; double m1 = cos(angleC); double m2 = cos(angleA)*sin(angleC); double m3 = sin(angleA)*sin(angleC); double m4 = -sin(angleC); double m5 = cos(angleA)*cos(angleC); double m6 = cos(angleC)*sin(angleA); double m7 = 0.0; double m8 = -sin(angleA); double m9 = cos(angleA); double x = wx; double y = wy; double z = wz + m_WorkCoordHeight; double x2 = x * m1 + y * m4 + z * m7; double y2 = x * m2 + y * m5 + z * m8; double z2 = x * m3 + y * m6 + z * m9; mx = m_WorkBaseX + x2; my = m_WorkBaseY + y2; //mz = Metadata.dWorkBaseZ + (-(z2 - Metadata.dWorkHeight)); mz = m_WorkBaseZ + ((z2 - m_WorkCoordHeight)); return true; }

这段代码是一个名为`GlueTrack`的类中的`Inverse`函数。让我逐行解释一下：

1. `double m_WorkBaseX = 0.0;`：定义了一个名为`m_WorkBaseX`的变量，并将其初始化为0.0。它表示工作坐标系的基准X。

2. `double m_WorkBaseY = 0.0;`：定义了一个名为`m_WorkBaseY`的变量，并将其初始化为0.0。它表示工作坐标系的基准Y。

3. `double m_WorkBaseZ = 0.0;`：定义了一个名为`m_WorkBaseZ`的变量，并将其初始化为0.0。它表示工作坐标系的基准Z。

4. `double m_WorkCoordHeight = 100.0;`：定义了一个名为`m_WorkCoordHeight`的变量，并将其初始化为100.0。它表示工作坐标系的基准工作面高度。

5. 函数`bool GlueTrack::Inverse(double wx, double wy, double wz, double angleA, double angleC, double& mx, double& my, double& mz)`：这是`GlueTrack`类中的一个成员函数，接受6个输入参数和3个引用参数，并返回一个布尔值。

6. `angleA = angleA * 3.14159265359 / 180.0;`和`angleC = angleC * 3.14159265359 / 180.0;`：将`angleA`和`angleC`从角度转换为弧度。

7. `double m1 = cos(angleC);`到`double m9 = cos(angleA);`：定义了9个局部变量，分别为m1到m9，并根据给定的角度计算出它们的值。

8. `double x = wx;`、`double y = wy;`和`double z = wz + m_WorkCoordHeight;`：将输入参数`wx`、`wy`和`wz`分别赋值给局部变量x、y和z，并在z上加上工作坐标系的基准工作面高度。

9. `double x2 = x * m1 + y * m4 + z * m7;`、`double y2 = x * m2 + y * m5 + z * m8;`和`double z2 = x * m3 + y * m6 + z * m9;`：根据给定的计算公式，计算出x2、y2和z2的值。

10. `mx = m_WorkBaseX + x2;`和`my = m_WorkBaseY + y2;`：将工作坐标系的基准X和Y与计算出的x2和y2相加，分别赋值给引用参数mx和my。

11. `mz = m_WorkBaseZ + ((z2 - m_WorkCoordHeight));`：计算出z2与工作坐标系的基准Z之间的差值，并与基准Z相加，将结果赋值给引用参数mz。

12. `return true;`：返回布尔值true，表示函数执行成功。

这段代码的作用是根据给定的输入参数和工作坐标系的基准值，计算出相应的工作坐标系中的坐标，并将结果通过引用参数返回。

优化这段代码import java.util.Scanner;public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入a,b,c,d的值："); double a = sc.nextDouble(); double b = sc.nextDouble(); double c = sc.nextDouble(); double d = sc.nextDouble(); double left = (a + b) * (c + d); double right = a * c + a * d + b * c + b * d; if (left == right) { System.out.println("验证成功！"); } else { System.out.println("验证失败！"); } }}

可以将代码进行如下优化：

import java.util.Scanner;

public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
System.out.println("请输入a,b,c,d的值：");
double a = sc.nextDouble();
double b = sc.nextDouble();
double c = sc.nextDouble();
double d = sc.nextDouble();
double left = (a - b) * (c - d);
double right = a * c - a * d - b * c + b * d;
String result = (left == right) ? "验证成功！" : "验证失败！";
System.out.println(result);
}
}

这样可以减少重复计算，同时使用三目运算符简化代码。