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html5视频网站源码,wordpress用户中心怎么改,博客seo优化技术,字节跳动公司简介第四周 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#xff0c;包含两个完整案例和详细实现细节#xff1a; 第四周#xff1a;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
2. 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
4. 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) // q3, r22. 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 (a10, b0) }三、素数判断任务实现 需求分析 函数isPrime接收整数参数返回 true质数false非质数error输入非法n 2 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
5. 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
6. 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 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] }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 实际运行测试用例观察结果使用go test -bench .查看性能差异尝试为优化版本添加更多预计算质数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2for 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maxch : 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 输入验证确保输入符合质因数分解的基本要求分阶段处理 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 验证机制最终乘积验证确保分解的正确性性能优化 循环上限设置为√ni*i n跳过偶数检查通过步长2
   并发素数筛法 通道链式结构 #mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi {font-family:“trebuchet ms”,verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi svg{font-family:“trebuchet ms”,verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .label{font-family:“trebuchet ms”,verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .label text,#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .node rect,#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .node circle,#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .node ellipse,#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .node polygon,#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:“trebuchet ms”,verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-uYmjKgRQj5hlmjwi :root{–mermaid-font-family:“trebuchet ms”,verdana,arial,sans-serif;} generateNumbers filter2 filter3 filter5 … 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 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 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 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。