优化以下代码 public bool RemoveByType(delateType type, string value) { for (int i = 0; i < userList.Count; i++) { if (type == delateType.name) { if (userList[i].Name == value) { userList.Remove(userList[i]); return true; } } else { if (userList[i].Address == value) { userList.Remove(userList[i]); return true; } } } return false; }
时间: 2024-01-13 14:02:56 浏览: 29
以下是代码优化的建议:
1. 避免在循环中修改集合,这会导致异常。可以先记录需要删除的元素,然后在循环结束后执行删除操作。
2. 可以使用 LINQ 简化代码,使用 Lambda 表达式来筛选需要删除的元素。
基于上述建议,可以改进代码如下:
```
public bool RemoveByType(delateType type, string value)
{
var itemsToRemove = userList.Where(u => (type == delateType.name && u.Name == value) || (type == delateType.address && u.Address == value)).ToList();
if (itemsToRemove.Count == 0)
{
return false;
}
foreach (var item in itemsToRemove)
{
userList.Remove(item);
}
return true;
}
```
这个版本的代码使用了 LINQ 的 Where 方法来筛选需要删除的元素,然后使用 ToList 方法将它们转换为列表。接下来,我们检查列表中是否有元素需要删除;如果没有,返回 false;否则,我们遍历列表并从集合中删除每个元素。最后,返回 true 表示已成功删除元素。
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void PrintAdjacencyList(AMGraph& G) { cout << "地图的邻接表表示如下:" << endl; for (int i = 0; i < G.vexnum; i++) { cout << G.vexs[i] << ": "; bool hasNeighbor = false; for (int j = 0; j < G.vexnum; j++) { if (G.arcs[i][j] != MaxInt && i != j) { if (hasNeighbor) cout << " -> "; cout << G.vexs[j]; hasNeighbor = true; } } cout << endl; } } void Backtrack(AMGraph& G, int currIdx, vector<int>& path, vector<bool>& visited, int& distance) { if (path.size() == G.vexnum && G.arcs[currIdx][0] != MaxInt) { cout << "路径:"; for (int i = 0; i < path.size(); i++) { cout << G.vexs[path[i]] << " "; } cout << G.vexs[0] << endl; cout << "总路程:" << distance + G.arcs[currIdx][0] << endl; return; } for (int i = 0; i < G.vexnum; i++) { if (G.arcs[currIdx][i] != MaxInt && !visited[i]) { path.push_back(i); visited[i] = true; distance += G.arcs[currIdx][i]; Backtrack(G, i, path, visited, distance); path.pop_back(); visited[i] = false; distance -= G.arcs[currIdx][i]; } } }为这段代码加上注释
以下是对给出代码的注释:
```
// 打印邻接表
void PrintAdjacencyList(AMGraph& G) {
cout << "地图的邻接表表示如下:" << endl;
for (int i = 0; i < G.vexnum; i++) {
// 输出当前顶点的名称
cout << G.vexs[i] << ": ";
bool hasNeighbor = false;
for (int j = 0; j < G.vexnum; j++) {
// 如果当前顶点与其他顶点存在边,则输出与之相连的顶点名称
if (G.arcs[i][j] != MaxInt && i != j) {
if (hasNeighbor)
cout << " -> ";
cout << G.vexs[j];
hasNeighbor = true;
}
}
cout << endl;
}
}
// 回溯函数
void Backtrack(AMGraph& G, int currIdx, vector<int>& path, vector<bool>& visited, int& distance) {
// 如果路径已经包含所有的顶点并且最后一个顶点与起点存在边,则输出路径和总路程
if (path.size() == G.vexnum && G.arcs[currIdx][0] != MaxInt) {
cout << "路径:";
for (int i = 0; i < path.size(); i++) {
cout << G.vexs[path[i]] << " ";
}
cout << G.vexs[0] << endl;
cout << "总路程:" << distance + G.arcs[currIdx][0] << endl;
return;
}
// 遍历所有顶点
for (int i = 0; i < G.vexnum; i++) {
// 如果当前顶点与当前顶点存在边且未被访问过,则将该顶点加入路径中
if (G.arcs[currIdx][i] != MaxInt && !visited[i]) {
path.push_back(i);
visited[i] = true;
distance += G.arcs[currIdx][i];
// 递归调用回溯函数,以该顶点为起点,继续寻找下一个顶点
Backtrack(G, i, path, visited, distance);
// 将该顶点从路径中移除,以备下一次遍历
path.pop_back();
visited[i] = false;
distance -= G.arcs[currIdx][i];
}
}
}
```
优化这段代码 ScanResults.Clear(); JsonData result = JsonMapper.ToObject(info); JsonData data = JsonMapper.ToObject(result["result"].ToString()); List<WifiScanResult> wifiList = JsonMapper.ToObject<List<WifiScanResult>>(data["wifiList"].ToJson()); for (int i = 0; i < wifiList.Count; i++) { bool iscanAdd = true; for (int j = 0; j < ScanResults.Count; j++) { if (ScanResults[j].ssid.Equals(wifiList[i].ssid)) { iscanAdd = false; } } if (iscanAdd) { ScanResults.Add(wifiList[i]); } }
可以考虑使用HashSet来代替List,这样可以避免内部循环的遍历。代码如下:
```
ScanResults.Clear();
JsonData result = JsonMapper.ToObject(info);
JsonData data = JsonMapper.ToObject(result["result"].ToString());
List<WifiScanResult> wifiList = JsonMapper.ToObject<List<WifiScanResult>>(data["wifiList"].ToJson());
HashSet<string> ssidSet = new HashSet<string>(); // 用于记录已经添加的ssid
for (int i = 0; i < wifiList.Count; i++)
{
if (ssidSet.Add(wifiList[i].ssid)) // 如果该ssid不存在于HashSet中,则添加到ScanResults中
{
ScanResults.Add(wifiList[i]);
}
}
```
这样做的好处是,HashSet的Add操作时间复杂度为O(1),而List的Contains操作时间复杂度为O(n),所以使用HashSet可以避免内层循环的遍历,从而提高代码性能。