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  • 耦合和内聚

    2019-09-29 16:52:35
    【前言】  作为一个程序员,在软件开发过程中要坚持的一点就是低耦合和内聚,那么什么是耦合,什么是内聚耦合都有哪些,内聚都有哪些,以及如何做到低耦合和内聚,值得思考...【耦合】  耦合指的是模块...

    【前言】
      作为一个程序员,在软件开发过程中要坚持的一点就是低耦合和高内聚,那么什么是耦合,什么是内聚,耦合都有哪些,内聚都有哪些,以及如何做到低耦合和高内聚,值得思考...
    【耦合】
      耦合指的是模块之间的相对独立性(互相连接的紧密程度)的度量,耦合取决于各个模块之间的复杂程度、调用模块的方式以及通过接口的信息类型。
      耦合的种类有:
      无直接耦合:指两个模块之间没有直接的关系,他们分别属于不同模块的控制和调用,他们之间不传递任何消息。
      数据耦合:数据耦合:一个模块访问另一个模块时,彼此之间是通过简单变量(不是控制参数、公共数据结构和外部变量)来交换输入、输出信息的,这种耦合为数据耦合
      标记耦合:指两个模块之间传递的是数据结构。
      控制耦合:一个模块通过传送开关、标志、名字等控制信息,明显地控制选择另一模块的功能,称为控制耦合
      外部耦合:模块间通过软件之外的环境连接,如I/O设备等时称为外部耦合。
      公共耦合:指通过一个公共数据环境相互作用的那些模块之间的耦合。
      内容耦合:一个模块直接访问另一个模块的内部数据;一个模块不通过正常入口转到另一模块内部;两个模块有一部分程序代码重叠;一个模块有多个入口。
      其中无直接耦合耦合度最低,模块独立性最强;内容耦合的耦合度最高,模块独立性最差。

    【内聚】
      内聚是对一个模块内部各个元素彼此结合的紧密程度的度量。一个内聚程度高的模块在理想状态下应该只做一件事。
      模块的种类有:
      偶然内聚(巧合内聚):指一个模块内部各个处理元素之间没有任何联系
      逻辑内聚:指各个模块内执行各若干个逻辑上相似的功能,通过参数来确定该模块完成哪个功能。
      时间内聚:把需要同时执行的动作组合在一起形成的模块称为时间内聚模块
      过程内聚:指一个模块完成多个任务,这些任务必须按指定的过程执行
      通信内聚:指模块内的所有处理元素都在同一个数据结构上操作,或者各处理使用相同的输入数据或者产生相同的输出数据。
      顺序内聚:指一个模块中的各个处理元素都紧密相关于同一个功能且必须顺序执行,前一个功能元素的输出就是下一个功能元素的输入。
      功能内聚:指模块内的所有元素共同完成一个功能,缺一不可。
      其中偶然内聚的内聚性最低,功能分散;功能内聚的内聚性最高,功能最单一

    转载于:https://www.cnblogs.com/hellsino/p/11352902.html

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  • 耦合和内聚几乎成立评审设置质量的标尺。 听这个个词好多年了,甚至当我清楚的知道什么是好的设计的时候对这个概念还是很模糊的。 就大概知道那么回事吧? 那么到底什么时候耦合呢:有关系就算耦合吧,基本上这样...

    耦合和内聚几乎成立评审设置质量的标尺。
    听这个个词好多年了,甚至当我清楚的知道什么是好的设计的时候对这个概念还是很模糊的。
    就大概知道那么回事吧?
    那么到底什么时候耦合呢:有关系就算耦合吧,基本上这样理解是没错的,大部分这样理解也是没错的。
    那么低耦合是什么标准呢:耦合的数量少就是低耦合吧,恩对,但不绝对,但大部分基于这样的理解几乎没问题的。
    说大部分,是因为耦合在但耦合上也是有不同的级别区分的,但那个基本上对设计的价值不高,我们暂且不讨论他。
    下面这是你吗说说内聚:就是机能集中,在一个或大或小的范围内的机能都是紧密相关的。哦说过了。
    这说的是高内聚,内聚就是内部关系是否集中。
    简单说个例子,你是2班的,一次早操你站到3班的队伍里了,那么你就破坏了3班的内聚。
    同时也增加了2班和3班的耦合。
    在做一下他俩关系的总结:内聚是对内部的,评价内部关系的,耦合是对外的,评价外部关系的。
    高内聚低耦合就形成了一个简单的世界,而高耦合低内聚呢?其实也挺好会形成一个丰富的世界。
    高耦合低内聚对于个人而言是好的,因为他接触了更丰富的世界,但是对于管理者而言。
    他关注的 是管理的轻松,说有作为个人而言,我们可以适当的增加些耦合度。
    但作为领导,你要让耦合多更小,你的管理才更轻松。

    说的远了,下面用一个例子做一下耦合和内聚从互相促进的关系。
    我的总结:用耦合和内聚来评价设计,太抽象了,不如用一句话:合理分类,我任务设计无非就是合理的分类。
    耦合和内聚的相互促进
    举例
    1 如下是一个符和高内聚低耦合的设计
    高内聚促进低耦合对外:A和B是低耦合的
    对内:A是高内聚的,B也是高内聚的
    2 如下我将3和4的位置交换一下
    低内聚增加了高耦合

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  • 内聚和耦合

    千次阅读 2019-02-13 14:30:48
    内聚是指一个模块的内部功能相互关联的紧密程度,执行某个特定的任务或相关任务组的模块是具有高内聚性的,而没有核心功能只是将大量功能凑到一起的模块具有低内聚性。 什么是耦合耦合是指模块 A 模块 B 功能上...

    什么是内聚性

    内聚是指一个模块的内部功能相互关联的紧密程度,执行某个特定的任务或相关任务组的模块是具有高内聚性的,而没有核心功能只是将大量功能凑到一起的模块具有低内聚性。

    什么是耦合性

    耦合是指模块 A 和模块 B 功能上的相关程度。如果两个模块的功能在代码层面上高度重叠,即模块之间有方法的大量互相调用,那么这两个模块就是高耦合的。在模块 A 上的任何变动都会使得 B 变化。

    强耦合性不利于代码的可修改性,因为它增加了维护代码的成本,要提高代码的可修改性就应该做到代码的高内聚和低耦合。

    测量内聚性和耦合性

    举一个小例子来说明如何判断内聚性和耦合性。下面是模块 A 的代码:

    """ Module A(a.py) - Implement functions that operate on series of numbers """
    
    def squares(narray):
    	""" Return array of squares of numbers """
    	return pow_n(array, 2)
    
    def cubes(narray):
    	""" Return array of cubes of numbers """
    	return pow_n(array, 3)
    
    def pow_n(narray, n):
    	""" Return array of numbers raised to arbitrary power n each """
    	return [pow(x, n) for x in narray]
    
    def frequency(string, word):
    	""" Find the frequency of occurrences of word in string as percentage """
    	word_l = word.lower()
    	string_l = string.lower()
    
    	# words in string
    	words = string_l.split()
    	count = w.count(word_l)
    	
    	# return frequency as percentage
    	return 100.0 * count / len(words)
    

    然后是模块 B 的代码:

    """ Module B(b.py) - Implement functions provide some statistical methods """
    
    import a
    
    def rms(narray):
    	""" Return root mean square of array of numbers """
    	return pow(sum(a.squares(narray)), 0.5)
    
    def mean(array):
    	""" Return mean of an array of numbers """
    	return 1.0 * sum(array) / len(array)
    
    def variance(array):
    	""" Return variance of an array of numbers """
    	
    	# square of variation from mean
    	avg = mean(array)
    	array_d = [(x - avg) for x in array]
    	variance = sum(a.squares(array_d))
    	return variance
    
    def standard_deviation(array):
    	""" Return standard deviation of an array of numbers """
    	return pow(variance(array), 0.5)
    

    现在对模块 A 和 B 中的函数进行分析:

    模块 核心功能数 无关功能数 功能依赖数
    B 4 0 3 * 1 = 3
    A 3 1 0

    1),模块 B 有 4 个函数,它们都是围绕核心功能的。该模块中没有与核心功能无关的功能,所有模块 B 有 100% 的内聚性。
    2),模块 A 有 4 个函数,其中 3 个是与核心功能相关的,但是最后一个 frequency 函数与核心功能无关,所以说 A 只有 75% 的内聚性。
    3),模块 B 中有 3 个函数依赖着模块 A 中的 square 函数的,这使得模块 B 与 模块 A 有强烈的耦合性,这里的模块 B 对于模块 A 在函数层面上的耦合性是 75%。
    4),模块 A 不依赖模块 B 中的任何函数,因此模块 A 是独立于模块 B 工作的,模块 A 对于模块 B 的耦合性是 0。

    如何改善

    想要提高模块 A 的内聚性可以很简单的将最后一个无关函数去掉,然后移植到其他模块中。
    现在分析从模块 B 到模块 A 的耦合性:
    1),B 中的 3 个函数只依赖 A 中的一个函数。
    2),A 中被依赖的函数为 square,其功能是接受一个数组并返回每个数组的平方。
    3),该函数的 API 很简单,因此在未来修改此函数 API 的可能性很小。
    4),系统中不存在两种耦合方式,依赖方向只有从 B 到 A。
    综上,尽管从 B 到 A 存在强耦合,但是这是一个 “好” 的耦合,而且丝毫不会影响系统的可修改性。

    另一个例子

    下面是模块 A 的代码:

    """ Mudule A(a.py) - Provides string processing functions """
    import b
    
    def ntimes(string, char):
    	""" Return number of times character 'char' occurs in string """
    	return string.count(char)
    
    def common_words(text1, text2):
    	""" Return common word across text1 and text2 """
    
    	# A text is a collection of strings split using newlines
    	strings1 = text1.split('\n')
    	strings2 = text2.split('\n')
    
    	common = []
    	for string1 in strings1:
    		for string2 in strings2:
    			common += b.common(string1, string2)
    	
    	# drop duplicates
    	return list(set(common))
    

    下面是模块 B 的代码:

    """ Module B(b.py) - Provides text processing functions to user """
    
    import a
    
    def common(string1, string2):
    	""" Return common words across string1 and string2 """
    
    	s1 = set(string1.lower().split())
    	s2 = set(string2.lower().split())
    	return s1.intersection(s2)
    
    def common_words(text1, text2):
    	""" Return common words across two input files """
    
    	lines1 = open(filename1).read()
    	lines2 = open(filename2).read()
    
    	return a.common_words(lines1, lines2)
    

    现在对模块 A 和 B 中的函数进行分析:

    模块 核心功能数 无关功能数 功能依赖数
    B 2 0 1 * 1 = 1
    A 2 0 1 * 1 = 1

    1),模块 A 和模块 B 分别有两个函数,各个函数都是处理各自模块的核心功能,所以模块 A 和模块 B 都有 100% 的内聚性。
    2),模块 A 中有一个函数依赖于模块 B 中的一个函数,同时,模块 B 中有 一个函数也依赖于模块 A 中的一个函数。因此从模块 A 到模块 B 有强耦合性,从模块 B 到模块 A 也具有强耦合性。也就是说,耦合性是双向的。

    两个模块之间的双向耦合性就把每个模块的可修改性与对方紧密联系了起来,模块 A 中的任何修改将会迅速影响模块 B 的行为,反之亦然。因此这是一个 “坏” 的耦合。

    提高可修改性的策略

    提供显式接口

    一个模块应该为外部代码提供一组函数、类或方法作为接口。接口可以认为是模块的 API,实际上 API 就是从接口发展而来的。任何使用此模块 API 的外部代码都被称为此莫夸的客户。对于模块来说是内部的方法或函数,或者不是 API 的构成方法或函数,也应该明确加上私有标识,或被记录在案。

    减少双向依赖

    从上面第二个例子可以看出,如果耦合方向是单方面的,两个模块之间的耦合是可管理的,也就是说,它不会造成大的软件质量缺陷。然而,双向耦合使得两个模块之间紧密相连,进而使得模块难以被使用以及维护成本提高。
    某些语言(比如 python) 采用的是基于引用的垃圾回收机制,如果存在双向耦合,可能会导致变量与对象之间的隐式引用循环链,进而导致垃圾回收运行结果不理想。
    双向依赖可以用这样一种方式打破:第一个模块总是使用第二个模块之外的函数,第二个模块也可以这样做。也就是说,可以将各模块中共同使用的函数统一封装在一个模块中。
    上面举出的第二个例子可以简单的将模块 B 中的 common 函数移植到模块 A 中。

    抽象出公共服务

    使用抽象常用功能和方法的辅助模块可以减少两个模块之间的耦合,并增加他们的内聚性。在上面的第二个例子中,模块 A 相当于模块 B 的辅助模块。
    辅助模块可以认为是中间件或媒介,它抽象出其他模块的公共服务,使得被依赖的代码都被放在同一个地方,而不用在各模块中重复出现。另外,还可以把一个模块中与核心功能关联不大的函数移植到另一个辅助模块中,从而提高该模块的内聚性。

    使用继承技术

    当各个类中有相似的代码或函数时,可以使用类继承。使用继承方法使得各个类的通用代码通过继承共享。
    下面举一个例子,根据某个词的出现频率对文本文件进行排序:

    """ Module textrank - Rank text files in order of degree of a specific word frequency. 
    """
    
    import operator
    
    class TextRank(object):
    	""" Accept text files as inputs and rank them in terms of how much a word occurs 
    	in them """
    
    	def __init__(self, word, *filenames):
    		self.word = word.strip().lower()
    		self.filenames = filenames
    
    	def rank(self):
    		""" Rank the files. A tuple is returned with (filename, #occur) in decreasing
    		order of occurences """
    
    	occurs = []
    	for fpath in self.filenames:
    		with open(fpath, 'r') as f:
    			data = f.read()
    			words = map(lambda x: x.lower().strip(), data.split())
    			# filter empty words
    			count = words.count(self.word)
    			occurs.appen((fpath, count))
    	# return in sorted order
    	return sorted(occurs, key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    

    下面是另一个模块: urlrank。该模块对多个 URL 用同样的方法进行排序:

    """ Mudule urlrank - Rank URLs in order of degree of a specific word frequency """
    import operator
    import requests
    
    class URLRank(object):
    	""" Accept URLs as inputs and rank them in trems of how much a word occurs
    	in them """
    
    	def __init__(self, word, *urls):
    		self.word = word.strip().lower()
    		self.urls = urls
    
    	def rank(self):
    		""" Rank the URLs. A tuple is returned with (url, #occur) in decreasing
    		order of occurenecs """
    
    		occurs = []
    		for url in urls:
    			data = requests.get(url).text
    			words = map(lambda x: x.lower().strip(), data.split())
    			# filter empty words
    			count = words.count(self.word)
    			occurs.append((url, count))
    		
    		# return in sorted order
    		return sorted(occurs, key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    

    上面两个模块都是对多个输入的数据集进行排序,依据都是某个词在数据集中的出现频率,因此这两个模块中会有很多相似的代码,从而降低了可修改性,下面使用继承重构这两个模块。
    基类 RankBase:

    """ Mudule rankbase - Logic for ranking text using degree of word frequency """
    
    import operator
    
    class RankBase(object):
    	""" Accept text data as inputs and rank them in terms of how much a word occurs
    	in them """
    
    	def __init__(self, word):
    		self.word = word.lower().strip()
    
    	def rank(self, *texts):
    		""" Rank input data. A tuple is returnes with (idx, #occur) in decreasing
    		order of occurences ""'
    
    		words = map(lambda x: x.lower().strip(), text.split())
    		count = words.count(self.word)
    		occurs[idx] = count
    	
    		# return dictionary
    		return occurs
    	
    	def sort(self, occurs):
    		""" Return the ranking data in sorted order """
    		return sorted(occurs, key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    

    textrank 模块

    """ Module textrank - Rank text files in order of degree of specific word frequency """
    
    import operator
    from rankbase import RankBase
    
    class TextRank(RankBase):
    	""" Accept text files as inputs and rank them in terms of how much a word occurs
    	in them """
    
    	def __init__(self, word, *filenames):
    		super().__init__(word)
    		self.filenames = filenames
    
    	def rank(self):
    		""" Rank the files. A tuple is returned with (filename, #occur) in decreasing
    		order of occurences. """
    		texts = map(lambda x: open(x, 'r').read(), self.filenames)
    		occurs = super().rank(*texts)
    		occurs = [(self.filenames[x], y) for x, y in occurs.items()]
    		return self.sort(occurs)
    

    urlrank 模块:

    """ Mudule urlrank - Rank URLs in order of defree of a specific word frequency """
    
    import operator
    from rankbase import RankBase
    
    class URLRank(RankBase):
    	""" Accept URLs as inputs and rank them in terms of how much a word occurs in
    	them """
    
    	def __init__(self, word, *urls):
    		super().__init__(word)
    		self.urls = urls
    
    	def rank(self):
    		""" Rank the URLs. A tuple is returned with (url, #occur) in decreasing order
    		of occurences ""'
    
    		texts = map(lambda x: requests.get(x).text, self.urls)
    		occurs = super().rank(*texts)
    		occurs = [(self.urls[x], y) for x, y in occurs.items]
    		return self.sort(occurs)
    
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  • 模块的耦合和内聚

    千次阅读 2014-03-01 21:57:13
    模块的耦合和内聚 分类: 软考2013-10-14 22:15 262人阅读 评论(5) 收藏 举报 目录(?)[+] 概述  模块的划分是软件结构化方法中提出来的想法,结构化方法的思想是,一个大问题分解成多...

    模块的耦合和内聚

    分类: 软考 262人阅读 评论(5) 收藏 举报

    目录(?)[+]

    概述

           模块的划分是软件结构化方法中提出来的想法,结构化方法的思想是,一个大问题分解成多个中问题,每个中问题再分解为多个子问题,直至可以容易的解决为止,这些划分出来的块就是我们说的模块,模块有大有小,大到系统的架构,小到一个类一个方法,换句话说,我们学过的系统三层架构中的每一层都可以称为一个模块,三层架构是基于结构化思想得来的,我们编写的每一个函数,也可以说是一个模块,至于下面描述的模块,我们不要将其定死在一个实体上,应该怎么好理解,就把其当成什么。

            在划分模块的时候,根据模块和模块之间的关系(耦合),以及模块内部之间的关系(内聚),我们来判断划分的模块是否为优。下面来具体说耦合和内聚的具体分类


    耦合

             模块之间互相连接的紧密程度的度量。各个模块之间的复杂程度、调用模块的方式以及哪些信息通过接口



    内容耦合

             如果一个模块直接访问另一个模块的内部数据,或者一个模块不通过正常入口转到另一模块内部,或者两个模块有一部分程序代码重叠,或者一个模块有多个入口,则两个模块之间就发生了内容耦合。

     

    公共耦合

             若一组模块都访问同一个公共数据环境,则他们之间的耦合就称为公共耦合。公共的数据环境可以是全局数据结构、共享的通信区、内存的公共覆盖区等



    外部耦合

             一组模块都访问统一全局简单变量而不是统一全局数据结构,而且不是通过参数表传递该全局变量的信息

             外部耦合和公共耦合的区别

                     外部耦合不存在依赖于一个数据结构内部各项的物理安排    

     

    控制耦合

             如果一个模块通过传送开关、标志、名字等控制信息,明显地控制选择另一模块的功能,就是控制耦合



    标记耦合

             如果一组模块通过参数表传递记录信息,就是标记耦合。共享某一数据结构的子结构

     

    数据耦合      

              如果一个模块访问另一个模块时,彼此之间是通过数据参数(不是控制参数、公共数据结构或外部变量)来交换输入、输出信息的,则称这种耦合为数据耦合

     

    非直接耦合

             如果两个模块之间没有直接关系,它们之间的联系完全是通过主模块的控制和调用来实现的,这就是非直接耦合


    内聚

             模块内部各个元素彼此结合的紧密程度的度量



    偶然(巧合)内聚

             当几个模块内凑巧有一些程序段代码相同,又没有明确变现出独立的功能,把这些代码独立出来建立的模块即为偶然内聚模块,模块的各成分之间毫无关系,也就是说模块完成一组任务,这些任务之间没有关系

             缺点:模块的内容不易理解,不易修改和维护

     

    逻辑内聚

             这种模块把几种相关的功能组合在一起,每次被调用时,由传送给模块的控制型参数来确定该模块应执行哪一种功能。

              逻辑内聚表明了各部分之间在功能上的相关关系

     

    时间内聚

             如果一个模块完成的功能必须在同一时间内执行(系统初始化),但这些功能只是因为时间因素关联在一起

     

    过程内聚

             使用流程图作为工具设计程序的时候,常常通过流程图来确定模块划分。把流程图中的某一部分划分出组成模块,就得到过程内聚模块

     

    通信内聚

             如果一个模块内各功能部分都使用了相同的输入数据,或产生了相同的输出数据,则称之为通信内聚模块。通常,通信内聚模块时通过数据流图来定义的。如果一个模块的所有成分都操作同一数据集或生成同一数据集

     

    顺序(信息)内聚

             这种模块完成多个功能,各个功能都在同一数据结构上操作,每一项能有一个唯一的入口点。如果一个模块的各个成分和同一个功能密切相关,而且一个成分的输出作为另一个成分的输入,则称为顺序内聚


              信息内聚模块可以看成是多个功能内聚模块的组合,并且达到信息的隐蔽。即把某个数据结构、资源或设备隐蔽在一个模块内,不为别的模块所知晓,当把程序某些方面细节隐藏在一个模块中时,就增加了模块的独立性     

     

    功能内聚

             一个模块中各个部分都是为完成一项具体功能而协同工作,紧密联系,不可分割的,则称该模块为功能内聚模块。功能内聚模块时内聚性最强的模块


    总结    

            模块的内聚和耦合,我们主要的抓点就是:耦合是多个模块之间的关系;内聚是一个模块内部各成员的关系。然后根据这个依据,再分析就非常容易了 

            结构化方法不但应该应用在我们的软件开发上,更应该应用在我们生活中的方方面面

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  • 耦合内聚

    千次阅读 2015-05-25 18:03:54
    代码耦合:一个软件结构不同模块之间互连程度的度量(耦合性也叫块间联系。指软件系统结构中各模块间相互联系紧密程度的一种度量。模块之间联系越紧密,其耦合性就越强,模块的独立性则越差,模块间耦合的高低取决...
  • 如何实现代码的高内聚耦合

    千次阅读 2020-01-25 14:24:26
    之前在参加宋宝华老师的培训时,宋老师经常说写代码要做到高内聚耦合,当时并不太理解其意义,只是感觉这句话是正确的,但是不知道具体如何操作,后来代码写的看的多了,才初窥门径,下面就是自己的一点经验总结。...
  • 首先我们引出内聚与耦合的两个概念.内聚(Cohesion)是一个...内聚和耦合是密切相关的,与其它模块存在强耦合的模块通常意味着弱内聚,而强内聚的模块通常意味着与其它模块之间存在弱耦合。模块设计追求高内聚,低
  • 设计模式——高耦合内聚

    万次阅读 2019-08-09 11:50:34
    内聚:每个模块尽可能独立完成自己的功能,不依赖于外部模块的代码耦合:模块与模块之间接口的复杂程度。 通常程序结构中各模块的内聚程度越高,模块间的耦合程度就越低。 高内聚:尽可能让类的每个成员方法只...
  • 所谓的内聚是指模块内的交互程度,内聚又分为一下几种 偶然性内聚:组件的部件是不相关的,只是简单地绑定成单个组件。  不足:程序的可读性复用性差 逻辑性内聚:把相似的功能(类如输入,错误处理)放在一块,...
  • 内聚耦合

    千次阅读 多人点赞 2019-05-16 14:52:21
    内聚耦合 什么是内聚内聚有多少种类别 什么是耦合耦合有多少种类别
  • 耦合内聚 很多小伙伴不理解低耦合内聚什么意思?我给大家通俗的讲一下 低耦合 解决冗余(rongyu)代码,提高代码重复使用率 冗余:很多相似的代码
  • Java中的低耦合内聚法则

    千次阅读 2017-12-18 20:21:14
    java框架模式_低耦合内聚法则定义:一个对象应该对其他对象保持最少的了解。 问题由来:类与类之间的关系越来越密切...现在要求打印出所有的老师学生的ID.(1)违反低耦合内聚原则的代码,如下:import java.ut
  • 耦合内聚

    千次阅读 2012-07-15 02:06:36
    1. 什么是内聚?什么是耦合?  内聚,是从功能角度来衡量模块内的联系,一个好的内聚模块应当恰好做一件事。它描述的是模块内的功能联系; 耦合,是从模块角度来衡量软件结构中各模块之间相互连接的一种度量...
  • 耦合内聚 原则的应用

    千次阅读 2017-08-25 23:59:53
    这次主要是分享对软件设计中的“低耦合、高内聚”原则的一些个人体会,通过lorawan代码等实例分析,让大家对这个设计思想有更具象的理解。
  • 耦合和内聚

    千次阅读 2018-08-27 13:40:33
    内聚性,又称块内联系。指模块的功能强度的度量,即一个模块内部各个元素彼此结合的紧密程度的度量。...模块的内聚和耦合性是两个相互对立且又密切相关的概念。 耦合性也叫块间联系。指软件系统结构中各模块...
  • 其实我们说到最后,好的代码,我们分层,做模块,无非就是实现一个高内聚和耦合。 举个简单的例子,将某个模块代码直接删除之后,将上层调用处注释,重新编译,是否还能编过?(不考虑功能的运行) 如果还能,说.....
  • 1.相对代码而言:在软件结构设计、都会要求‘高内聚、低耦合’来保证代码的质量。内聚代码块间的独立性,耦合是各个代码块间的联系。 (1)每个模块之间相互联系的紧密程度,模块之间联系越紧密,模块的独立性就越...
  • 代码要追求低耦合与高内聚

    千次阅读 2018-11-19 18:30:35
    代码追求的是低耦合和内聚,一直这么说,但具体是什么呢? 耦合就是多个模块之间的依赖关系,而低耦合指的就是多个模块之间的依赖要尽可能的低。。耦合度越低,那么意味着对其他模块依赖度越低,尽量在其他模块...
  • 耦合内聚的概念

    千次阅读 2020-03-31 13:58:50
    内聚:表示内部间聚集、关联的程度,高内聚就是指要高度的聚集关联。高内聚是指类与类之间的关系而定,高,意思是他们之间的关系要简单,明了,不要有很强的关系,不然,运行起来就会出问题。一个类的运行影响到...
  • Java 高耦合内聚

    2018-01-11 16:31:54
    内聚是从功能角度来度量模块内的...这让我突然想起内聚耦合这两个名词。我们一直追求着,高内聚,低耦合。 对于低耦合,我粗浅的理解是:一个完整的系统,模块与模块之间,尽可能的使其独立存在。也就是说,让每个模块

空空如也

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代码的耦合和内聚