优化这段代码if(watched == input_box){ if(!Global::isScannerGun){ switch (event->type()){ case QEvent::MouseButtonPress:{ #if 1 cout<<"press input box"<<NONE; if(Global::ApplicationProject == Project_Hair){ dialog -> show(); dialog -> exec(); } #endif } break; default: break; } } else { frmInput2018::Instance()->setHidden(true); switch (event->type()) { case QEvent::MouseButtonPress: input_box->clear(); input_box->setFocus(); break; case QEvent::Paint: if(Global::isScannerGun)//扫描枪扫身份二维码时处理 { if(input_text != input_box->toPlainText()) { input_text = input_box->toPlainText(); } else { if(input_text == ""){break;} if(input_text == output_text){break;} inputBoxEdit(); } } break; default: break; } } }

时间: 2023-12-10 14:42:36 浏览: 31
首先,建议将代码进行格式化和注释,以提高代码可读性和可维护性。 其次,可以考虑将一些重复的代码进行封装和复用,比如针对不同的事件类型的处理可以抽象成不同的函数,避免代码冗余。 最后,可以考虑使用更加高效的算法和数据结构来优化代码性能,比如使用哈希表来存储和查找数据等。 下面是一个简单的重构示例: ``` // 点击输入框 void handleInputBoxClicked(QEvent* event) { cout << "press input box" << NONE; if (Global::ApplicationProject == Project_Hair) { dialog -> show(); dialog -> exec(); } } // 处理鼠标按下事件 void handleMousePressEvent(QEvent* event) { if (Global::isScannerGun) { input_box->clear(); input_box->setFocus(); } } // 处理绘制事件 void handlePaintEvent(QEvent* event) { if (Global::isScannerGun) { if (input_text != input_box->toPlainText()) { input_text = input_box->toPlainText(); } else { if (input_text == "" || input_text == output_text) { return; } inputBoxEdit(); } } } // 处理输入框事件 void handleInputBoxEvent(QEvent* event) { switch (event->type()) { case QEvent::MouseButtonPress: handleMousePressEvent(event); break; case QEvent::Paint: handlePaintEvent(event); break; default: break; } } // 处理事件 void handleEvent(QEvent* event) { if (watched != input_box) { return; } if (!Global::isScannerGun) { handleInputBoxClicked(event); } else { frmInput2018::Instance()->setHidden(true); handleInputBoxEvent(event); } } ``` 上面的代码通过将不同事件类型的处理逻辑分离出来,使得代码更加清晰和易于维护。同时,可以进一步优化代码性能,比如使用哈希表来存储数据等。

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逐行分析下面的代码:import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) new_popular = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_popular: new_popular[new] = 0 new_popular[new] += 1 new_count = len(new_popular) print('Total movie number = %d' % new_count) print('Build user co-rated news matrix ...') new_sim_matrix = {} for user, news in trainSet.items(): for m1 in news: for m2 in news: if m1 == m2: continue new_sim_matrix.setdefault(m1, {}) new_sim_matrix[m1].setdefault(m2, 0) new_sim_matrix[m1][m2] += 1 print('Build user co-rated movies matrix success!') print('Calculating news similarity matrix ...') for m1, related_news in new_sim_matrix.items(): for m2, count in related_news.items(): if new_popular[m1] == 0 or new_popular[m2] == 0: new_sim_matrix[m1][m2] = 0 else: new_sim_matrix[m1][m2] = count / math.sqrt(new_popular[m1] * new_popular[m2]) print('Calculate news similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 20 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for new, rating in watched_news.items(): for related_new, w in sorted(new_sim_matrix[new].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:k]: if related_new in watched_news: continue rank.setdefault(related_new, 0) rank[related_new] += w * float(rating) rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

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