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设计有特色的网站,搜索引擎营销sem,网站建设 英文怎么说,怎么登录企业网站第四周 函数与错误处理深度解析 以下是第4周函数基础的深度教程,包含两个完整案例和详细实现细节: 第四周:函数与错误处理深度解析 一、函数定义与参数传递 1. 基础函数结构 // 基本语法 func 函数名(参数列表) 返回值类型 {// 函数体 }// …

第四周 函数与错误处理深度解析
以下是第4周函数基础的深度教程,包含两个完整案例和详细实现细节:


第四周:函数与错误处理深度解析


一、函数定义与参数传递

1. 基础函数结构
// 基本语法
func 函数名(参数列表) 返回值类型 {// 函数体
}// 示例:计算圆面积
func circleArea(radius float64) float64 {return math.Pi * radius * radius
}
2. 参数传递方式
类型语法特点适用场景
值传递func(a int)创建副本小型数据
指针传递func(a *int)操作原值大型结构体
引用类型func(s []int)共享底层数组切片/map
3. 参数类型详解

案例1:值传递 vs 指针传递

// 值传递示例
func addValue(n int) {n += 10
}// 指针传递示例
func addPointer(n *int) {*n += 10
}func main() {num := 5addValue(num)      // 不影响原值addPointer(&num)   // 修改原值fmt.Println(num)   // 输出15
}

二、返回值与错误处理

1. 多返回值
// 返回商和余数
func div(a, b int) (int, int) {return a/b, a%b
}// 使用
q, r := div(17, 5)  // q=3, r=2
2. 错误处理规范
// 标准错误返回格式
func sqrt(x float64) (float64, error) {if x < 0 {return 0, errors.New("负数不能求平方根")}return math.Sqrt(x), nil
}
3. 错误处理实践

案例2:安全除法函数

func safeDivide(a, b int) (int, error) {if b == 0 {return 0, fmt.Errorf("除数不能为零 (a=%d, b=%d)", a, b)}return a / b, nil
}// 使用示例
result, err := safeDivide(10, 0)
if err != nil {log.Printf("计算失败: %v", err)// 输出:计算失败: 除数不能为零 (a=10, b=0)
}

三、素数判断任务实现

需求分析
  1. 函数isPrime接收整数参数
  2. 返回:
    • true:质数
    • false:非质数
    • error:输入非法(n < 2)
  3. 使用优化算法(试除法到平方根)
版本1:基础实现
func isPrime(n int) (bool, error) {if n < 2 {return false, fmt.Errorf("无效输入:%d 必须大于1", n)}// 单独处理2(唯一的偶质数)if n == 2 {return true, nil}// 排除偶数if n%2 == 0 {return false, nil}// 试除到平方根max := int(math.Sqrt(float64(n)))for i := 3; i <= max; i += 2 {if n%i == 0 {return false, nil}}return true, nil
}
版本2:性能优化(预计算小质数)
var smallPrimes = []int{2, 3, 5, 7, 11, 13}func optimizedIsPrime(n int) (bool, error) {if n < 2 {return false, fmt.Errorf("invalid input: %d", n)}// 先检查小质数for _, p := range smallPrimes {if n == p {return true, nil}if n%p == 0 {return false, nil}}// 从17开始检查(大于预存小质数的下一个奇数)max := int(math.Sqrt(float64(n)))for i := 17; i <= max; i += 2 {if n%i == 0 {return false, nil}}return true, nil
}

四、测试驱动开发

1. 表格驱动测试
func TestIsPrime(t *testing.T) {tests := []struct {name    stringinput   intwant    boolwantErr bool}{{"负数测试", -5, false, true},{"0测试", 0, false, true},{"1测试", 1, false, true},{"最小质数", 2, true, false},{"偶合数", 4, false, false},{"大质数", 9973, true, false},{"平方数", 25, false, false},}for _, tt := range tests {t.Run(tt.name, func(t *testing.T) {got, err := isPrime(tt.input)if (err != nil) != tt.wantErr {t.Errorf("isPrime() error = %v, wantErr %v", err, tt.wantErr)return}if got != tt.want {t.Errorf("isPrime() = %v, want %v", got, tt.want)}})}
}
2. 性能基准测试
func BenchmarkIsPrime(b *testing.B) {for i := 0; i < b.N; i++ {isPrime(104729) // 第10000个质数}
}

五、错误处理进阶

1. 错误包装
func process(n int) error {if valid, err := isPrime(n); err != nil {return fmt.Errorf("处理失败: %w", err)  // 使用%w包装错误} else if !valid {return errors.New("需要质数输入")}return nil
}
2. 错误类型断言
func handleError(err error) {if pe, ok := err.(*PrimeError); ok {fmt.Printf("质数错误代码%d: %s\n", pe.Code, pe.Message)} else {fmt.Println("通用错误:", err)}
}// 自定义错误类型
type PrimeError struct {Code    intMessage string
}func (e *PrimeError) Error() string {return fmt.Sprintf("错误%d: %s", e.Code, e.Message)
}

六、扩展练习

  1. 质因数分解函数

    func primeFactors(n int) ([]int, error) {// 返回所有质因数// 示例:输入12 → [2, 2, 3]
    }
    
  2. 并发素数筛选

    // 实现并发版本的埃拉托斯特尼筛法
    func sieve(max int) []int {// 返回所有小于max的质数
    }
    

七、学习检查清单

  • 能正确声明带多个返回值的函数
  • 会使用指针参数修改外部变量
  • 理解error接口的使用场景
  • 能编写表格驱动测试用例
  • 会处理负数输入的边界情况
  • 能解释试除法的优化原理
  • 理解自定义错误类型的优势

通过这两个完整案例(安全除法与素数判断),你已掌握Go函数的定义、参数传递、错误处理和测试方法。建议:

  1. 实际运行测试用例观察结果
  2. 使用go test -bench .查看性能差异
  3. 尝试为优化版本添加更多预计算质数
  4. 实现扩展练习中的质因数分解功能

以下同扩展部分的代码与分析

以下是两个扩展练习的完整实现代码,包含详细注释说明每个关键步骤:


扩展练习1:质因数分解函数

// primeFactors 返回给定整数的质因数分解结果
// 输入:n - 需要分解的正整数(n >= 2)
// 返回:质因数切片(升序排列)和可能的错误
func primeFactors(n int) ([]int, error) {// 输入验证if n < 2 {return nil, fmt.Errorf("无效输入:%d 必须大于1", n)}factors := make([]int, 0)original := n// 处理偶数因子for n%2 == 0 {factors = append(factors, 2)n /= 2}// 从3开始检查奇数因子(步长2)for i := 3; i*i <= n; i += 2 {// 当i是因子时持续除尽for n%i == 0 {factors = append(factors, i)n /= i}}// 处理剩余的大质数因子if n > 2 {factors = append(factors, n)}// 验证分解结果product := 1for _, f := range factors {product *= f}if product != original {return nil, fmt.Errorf("分解验证失败:%d != %d", product, original)}return factors, nil
}/* 使用示例:
factors, err := primeFactors(360)
if err != nil {log.Fatal(err)
}
fmt.Println(factors) // 输出:[2 2 2 3 3 5]
*/

扩展练习2:并发素数筛选(埃拉托斯特尼筛法)

// sieve 使用并发筛法返回所有小于max的质数
func sieve(max int) []int {if max < 2 {return []int{}}// 创建初始数字生成器(2到max)ch := generateNumbers(2, max)primes := make([]int, 0)for {// 从当前通道获取候选质数p, ok := <-chif !ok {break}primes = append(primes, p)// 创建新的过滤通道ch = filter(ch, p)}return primes
}// generateNumbers 生成连续整数序列
func generateNumbers(start, end int) <-chan int {ch := make(chan int)go func() {for i := start; i <= end; i++ {ch <- i}close(ch)}()return ch
}// filter 创建新的通道过滤特定质数的倍数
func filter(in <-chan int, prime int) <-chan int {out := make(chan int)go func() {for n := range in {// 过滤掉能被当前质数整除的数if n%prime != 0 {out <- n}}close(out)}()return out
}/* 使用示例:
primes := sieve(30)
fmt.Println(primes) // 输出:[2 3 5 7 11 13 17 19 23 29]
*/

代码关键点解析

质因数分解函数
  1. 输入验证:确保输入符合质因数分解的基本要求
  2. 分阶段处理
    • 先处理所有偶数因子(2的幂次)
    • 再处理奇数因子(从3开始,步长2)
  3. 验证机制:最终乘积验证确保分解的正确性
  4. 性能优化
    • 循环上限设置为√n(i*i <= n)
    • 跳过偶数检查(通过步长2)
并发素数筛法
  1. 通道链式结构
    generateNumbers
    filter2
    filter3
    filter5
    ...
  2. 动态过滤
    • 每个新发现的质数都会创建一个新的过滤通道
    • 前序通道处理完成后自动关闭
  3. 并发控制
    • 每个filter操作在独立的goroutine中执行
    • 通过通道关闭机制自然终止循环

测试用例

质因数分解测试
func TestPrimeFactors(t *testing.T) {tests := []struct {input  intexpect []int}{{12, []int{2, 2, 3}},{360, []int{2, 2, 2, 3, 3, 5}},{9973, []int{9973}},      // 大质数{1024, []int{2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2}},}for _, tt := range tests {result, _ := primeFactors(tt.input)if !reflect.DeepEqual(result, tt.expect) {t.Errorf("输入%d 期望%v 实际%v", tt.input, tt.expect, result)}}
}
并发筛法测试
func TestSieve(t *testing.T) {expected := []int{2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29}result := sieve(30)if !reflect.DeepEqual(result, expected) {t.Errorf("期望%v 实际%v", expected, result)}
}

性能对比

实现方式时间复杂度空间复杂度适合场景
传统筛法O(n log log n)O(n)大数据量
并发筛法O(n)(理论)O(k)(k为goroutine数量)学习并发原理

实际测试显示,当max超过1,000,000时,传统实现效率更高。并发版本更适合理解通道和goroutine的协作机制。


扩展方向

  1. 质因数分解优化

    • 预生成小质数列表加速试除过程
    • 添加Pollard’s Rho算法处理大数分解
  2. 并发筛法改进

    • 限制最大goroutine数量
    • 添加超时控制
    • 实现分片并行处理

这两个练习展示了Go语言在处理数学问题和并发编程方面的优势,建议通过实际调试观察通道数据的流动过程,可以更深入理解并发筛法的工作原理。

http://www.bjxfkj.com.cn/article/106597.html

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