编程中的对数器
引言
在编程领域，虽然没有严格定义的“对数器”这一术语，但我们可以从验证算法和数据处理的角度出发，理解一个近似的概念——即用于测试和校验程序正确性的工具。本文将探讨的“对数器”或“校验器”，实际上是指那些能够生成测试用例并验证程序输出是否符合预期的软件工具。
在学习算法的过程中，使用对数器，可以方便快捷验证所写代码是否正确
一、对数器/校验器的概念
对数器（此处非数学意义上的对数计算工具） 在此可被引申为一种自动化测试工具，它主要负责根据预设规则生成各种输入数据，并通过比较这些输入经过程序处理后的输出结果与预期结果的一致性来检验程序的正确性。这类工具通常具备灵活的数据生成能力和强大的逻辑判断功能，特别适用于复杂算法和数据结构的验证工作。
二、对数器的作用
-
全面覆盖测试场景：
对数器能够帮助开发者生成包括边界条件、正常情况以及异常情况在内的多种测试用例，确保程序在各种可能的情形下都能表现稳定且准确。 -
提高效率与准确性：
自动化生成和校验过程极大地减少了手动编写测试用例的工作量，同时避免了人为因素导致的错误和遗漏。 -
持续集成与持续测试：
在现代软件开发流程中，对数器可以无缝融入持续集成系统，实时监控代码变更对既有功能的影响，从而保证软件质量。
三、对数器/校验器的应用示例
-
单元测试框架：
如JUnit（Java）、pytest（Python）等，它们提供了丰富的API来创建测试用例，并自动对比实际结果与期望结果。 -
随机测试数据生成器：
这类工具如QuickCheck（Haskell）或Fuzz Testing工具，能生成大量随机输入以探索潜在的软件缺陷。 -
自定义校验器：
开发者有时会根据特定问题需求编写自己的校验器，例如，对于排序算法，校验器可能包含一系列针对不同序列的测试用例，用于检查排序后数组是否按升序排列。
四、结论
对数器或校验器作为软件测试的重要组成部分，在保障代码质量、降低维护成本及预防潜在bug方面发挥着不可替代的作用。无论是使用成熟的测试框架还是定制化的解决方案，每个程序员都应该充分认识到其价值，并将其有效地整合到日常开发流程中，以实现更高效、更可靠的软件开发实践。
五、自己写的一些对数器代码
1、数组相关
import java.util.Arrays;
import java.util.Objects;
/**
* @description: 对数器
* @author: niutech.top
* @date: 2023/06/07 17:30
* @version:
* @since:
**/
public class ArrayTools {
/**
* 获取一个整型数组，数组长度[0,maxLength-1],每个值[0,maxValue-1] 数组长度可能为 0
*
* @param maxLength 最大长度
* @param maxValue 最大值
* @return 随机数组
*/
public static int[] getRandomIntArray(int maxLength, int maxValue) {
int length = (int) (Math.random() * maxLength);
int[] array = new int[length];
for (int i = 0; i < length; i++) {
array[i] = (int) (Math.random() * maxValue);
}
return array;
}
/**
* 拷贝数组
*
* @param arr 待拷贝的数组
* @return 与传入数组完全相同数据的新数组
*/
public static int[] copyArray(int[] arr) {
int[] array = new int[arr.length];
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
array[i] = arr[i];
}
return array;
}
/**
* 比较两个数组的值是否完全相等
*
* @param arr1 数组1
* @param arr2 数组2
* @return 比较结果
*/
public static boolean equalArrayValues(int[] arr1, int[] arr2) {
if (Objects.isNull(arr1) || Objects.isNull(arr2)) {
return false;
}
if (arr1.length != arr2.length) {
return false;
}
for (int i = 0; i < arr1.length; i++) {
if (arr1[i] != arr2[i]) {
return false;
}
}
return true;
}
/**
* 判断数组是否是升序排序
*
* @param arr 数组
* @return 是否升序排序
*/
public static boolean isSortedAsc(int[] arr) {
if (arr.length<2){
return true;
}
int max = arr[0];
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
if (max > arr[i]) {
return false;
}
max = Math.max(max, arr[i]);
}
return true;
}
/**
* 判断数组是否是降序排序
*
* @param arr 数组
* @return 是否降序排序
*/
public static boolean isSortedDesc(int[] arr) {
if (arr.length<2){
return true;
}
int min = arr[0];
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
if (min < arr[i]) {
return false;
}
min = Math.min(min, arr[i]);
}
return true;
}
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(Arrays.toString(getRandomIntArray(3, 2)));
}
}
}
2、树相关
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* @description: 二叉树工具类
* @author: niutech.top
* @date: 2023/06/14 09:57
* @version:
* @since:
**/
public class TreeTools {
/**
* 数组生成二叉树
*
* @param array 数组
* @return 二叉树头节点
*/
public static TreeNode arrayToBinaryTree(Integer[] array) {
if (array == null || array.length == 0) {
return null;
}
return arrayToBinaryTree(array, 0);
}
/**
* 数组生成二叉树
*
* @param array 数据数组
* @param index 数组下标
* @return 二叉树头节点
*/
private static TreeNode arrayToBinaryTree(Integer[] array, int index) {
if (index >= array.length || array[index] == null) {
return null;
}
TreeNode treeNode = new TreeNode(array[index]);
treeNode.setLeft(arrayToBinaryTree(array, 2 * index + 1));
treeNode.setLeft(arrayToBinaryTree(array, 2 * index + 2));
return treeNode;
}
/**
* 有序数组生成二叉搜索树
*
* @param array 有序数组
* @return 二叉搜索树头节点
*/
public static TreeNode sortedArrayToBinarySearchTree(Integer[] array) {
if (array == null || array.length == 0) {
return null;
}
return sortedArrayToBinarySearchTree(array, 0, array.length - 1);
}
/**
* 有序数组生成二叉搜索树
*
* @param array 有序数组
* @param begin 数组开始下标
* @param end 数组结束下标
* @return 二叉搜索树头节点
*/
private static TreeNode sortedArrayToBinarySearchTree(Integer[] array, int begin, int end) {
if (begin > end) {
return null;
}
int mid = begin + (end - begin) / 2;
TreeNode root = new TreeNode(array[mid]);
root.setLeft(sortedArrayToBinarySearchTree(array, begin, mid - 1));
root.setRight(sortedArrayToBinarySearchTree(array, mid + 1, end));
return root;
}
/**
* 先序遍历二叉树
* 访问顺序为根节点->左子树->右子树
*
* @param root 根节点
*/
public static List<Integer> preOrder(TreeNode root) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
if (root == null) {
return res;
}
res.add(root.getValue());
res.addAll(preOrder(root.getLeft()));
res.addAll(preOrder(root.getRight()));
return res;
}
/**
* 中序遍历二叉树
* 访问顺序为左子树->根节点->右子树
*
* @param root 根节点
*/
public static List<Integer> inOrder(TreeNode root) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
if (root == null) {
return res;
}
res.addAll(inOrder(root.getLeft()));
res.add(root.getValue());
res.addAll(inOrder(root.getRight()));
return res;
}
/**
* 后序遍历二叉树
* 访问顺序为左子树->右子树->根节点
*
* @param root 根节点
*/
public static List<Integer> postOrder(TreeNode root) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
if (root == null) {
return res;
}
res.addAll(postOrder(root.getLeft()));
res.addAll(postOrder(root.getRight()));
res.add(root.getValue());
return res;
}
/**
* 先序遍历顺序存储二叉树
* 以数组形式存储的二叉树的先序遍历
*
* @param array 数组
* @return 顺序数组对应二叉树的先序遍历结果
*/
public static List<Integer> preOrder(Integer[] array) {
if (array == null || array.length == 0) {
System.out.println("数组为空");
return new ArrayList<>();
}
return preOrder(array, 0);
}
/**
* 先序遍历顺序存储二叉树
* 以数组形式存储的二叉树的先序遍历
*
* @param array 数组
* @param index 数组的下标
* @return 顺序数组对应二叉树的先序遍历结果
*/
private static List<Integer> preOrder(Integer[] array, int index) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
//当前元素输出
list.add(array[index]);
//递归左子树
if (index * 2 + 1 < array.length) {
list.addAll(preOrder(array, index * 2 + 1));
}
//递归右子树
if (index * 2 + 2 < array.length) {
list.addAll(preOrder(array, index * 2 + 2));
}
return list;
}
/**
* 中序遍历顺序存储二叉树
* 以数组形式存储的二叉树的中序遍历
*
* @param array 数组
* @return 顺序数组对应二叉树的中序遍历结果
*/
public static List<Integer> inOrder(Integer[] array) {
if (array == null || array.length == 0) {
System.out.println("数组为空");
return new ArrayList<>();
}
return inOrder(array, 0);
}
/**
* 中序遍历顺序存储二叉树
* 以数组形式存储的二叉树的中序遍历
*
* @param array 数组
* @param index 数组下标
* @return 顺序数组对应二叉树的中序遍历结果
*/
private static List<Integer> inOrder(Integer[] array, int index) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
//先递归遍历左子树
if (index * 2 + 1 < array.length) {
list.addAll(inOrder(array, index * 2 + 1));
}
//根节点元素输出
list.add(array[index]);
//最后递归遍历右子树
if (index * 2 + 2 < array.length) {
list.addAll(inOrder(array, index * 2 + 2));
}
return list;
}
/**
* 中序遍历顺序存储二叉树
* 以数组形式存储的二叉树的后序遍历
*
* @param array 数组
* @return 顺序数组对应二叉树的后序遍历结果
*/
public static List<Integer> postOrder(Integer[] array) {
if (array == null || array.length == 0) {
System.out.println("数组为空");
return new ArrayList<>();
}
return inOrder(array, 0);
}
/**
* 后序遍历顺序存储二叉树
* 以数组形式存储的二叉树的后序遍历
*
* @param array 数组
* @param index 数组下标
* @return 顺序数组对应二叉树的后序遍历结果
*/
private static List<Integer> postOrder(Integer[] array, int index) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
//先递归遍历左子树
if (index * 2 + 1 < array.length) {
list.addAll(inOrder(array, index * 2 + 1));
}
//后递归遍历右子树
if (index * 2 + 2 < array.length) {
list.addAll(inOrder(array, index * 2 + 2));
}
//根节点元素输出
list.add(array[index]);
return list;
}
}
请注意，上述解释和示例更多地是从广义上模拟了一个校验器的功能和应用场景，旨在阐述其核心思想。在现实世界中，开发者需要结合具体的技术栈选择相应的测试工具和方法论来实现类似的功能。
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