结构化和面向对象语言的区别

结构化与面向对象化之应用比较 引言 软件工程中构建工程经常使用两种方法:结构化方法和面对对象方法.结构化方法由艾兹格.迪杰斯特拉在1967年发表<goto陈述有害论>时提出.面向对象方法在80年代起逐步形成.两种方法各有优点,相伴存在至今.下面我们就来分析.探讨结构化程序设计方法与面向对象的方法的区别,以及在现实应用中如何在两种方法中做出选择. 一.结构化方法 1. 基本思想 结构化方法程序设计的基本思想是: a.自顶向下 b.采用模块化技术 c.分而治之 d.逐步求精地将信息系统按功能分解为

C语言: 1.C是结构化语言,层次清晰,调试和维护比较容易; 2.效率高,可移植性强. Object-C语言: 1.扩展了C语言,使它具备面向对象设计的能力,例如类.消息.继承: 2.可实现底层系统编程: 3.支持利用动态架构进行开发. C和OC的区别:OC中兼容C的语法 ,两者可以混合编码,OC是面向对象的,有类和对象的概念,C是面向过程的语言. 重点: 面向过程编程和面向对象编程有何区别? http://blog.sina.com.cn/s/blog_4dd5955301000a2m.htm

需求分析 需求分析的任务不是具体地解决问题,而是要准确地确定目标系统必须做什么. 用户了解他们所面对的问题,知道必须做什么,但通常不能完整准确地表达出他们的要求,也不知道计算机软件可以解决他们的哪些问题:软件开发人员知道软件可以做什么,但并不完全清楚特定用户的具体需求.系统分析员在需求分析阶段必须和用户充分交流,密切配合,以便得出一个能够真实反应用户要求的"需求分析模型"或"软件需求说明书",这个模型或说明书将作为软件系统设计的依据. 需求分析模型通常使用UML中的

概述 相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档.文本.图片.XML.HTML.各类报表.图像和音频/视频信息等等. 非结构化数据库是指其字段长度可变,并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库,用它不仅可以处理结构化数据(如数字.符号等信息)而且更适合处理非结构化数据(全文文本.图象.声音.影视.超媒体等信息). 非结构化WEB数据库主要是针对非结构化

一.软件测试的目的 是在最小的成本和最短的时间内,通过设计良好的测试规程和测试用例,系统地发现不同类别的错误. 二.软件测试的基本原则 设计好的测试用例.不可能进行穷举测试.尽早开展测试.重点测试.定期进行检验与修正测试用例,并增加新的测试用例.测试依赖于系统环境.测试用例应该包含合理和不合理的输入条件. 测试过程模型 V模型特点:1.对应瀑布模型的变种(自下到上)线性关系 2.有局限性,在于不能体现"尽早地和不断地进行软件测试"的原则 3.仅仅把测试过程作为在需求分析.概要设计.详细

一 结构化标签 在之前的HTML页面中,大家基本上都是用了Div+CSS的布局方式.而搜索引擎去抓取页面的内容的时候,它只能猜测你的某个Div内的内容是文章内容容器,或者是导航模块的容器,或者是作者介绍的容器等等.也就是说整个HTML文档结构定义不清晰,HTML5中为了解决这个问题,专门添加了:页眉.页脚.导航.文章内容等跟结构相关的结构元素标签. 在讲这些新标签之前,我们先看一个普通的页面的布局方式: 上图中我们非常清晰的看到了,一个普通的页面,会有头部,导航,文章内容,还有附着的右边栏,还有

目的:了解hbase与支持海量数据查询的特性以及实现方式 传统关系型数据库特点及局限 传统数据库事务性特别强,要求数据完整性及安全性,造成系统可用性以及伸缩性大打折扣.对于高并发的访问量,数据库性能不是很好,类似于互联网这样的访问量容易造成宕机. hbase hbase是基于列存储的数据库与传统的基于行存储的关系型数据库相比,可扩展性好.Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统,它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作,同时Hbase还会对数据进行透明的切分,这样就使得存储本身具有了水平伸缩性

介绍Collection框架的结构:Collection 和 Collections的区别 集合框架: Collection:List列表,Set集 Map:Hashtable,HashMap,TreeMap Collection  是单列集合 List   元素是有序的.可重复 有序的 collection,可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制. 可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素. 可存放重复元素,元素存取是有序的. List接口中常用类 l Vec

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于