用 TDD 來練習完成 leet code 的第 219 題,題目描述如下。
Given an array of integers and an integerk, find out whether there are two distinct indicesiandjin the array such thatnums[i] = nums[j]and theabsolutedifference betweeniandjis at mostk.
題目解釋:給一個int[] nums,以及一正整數k,如果存在著 i 與 j 使得nums[i] = nums[j],且|i-j|<= k,則回傳true。若不然,則回傳 false。
這篇文章要透過 TDD 的方式,來解釋我的思路跟程式碼演進過程。
第一個紅燈,k = 0,應回傳 false
這個測試案例代表的用意,是先用最簡短的路徑,處理實際的商業邏輯,透過測試驅動產生出來產品程式碼的 class 名稱、function 名稱、參數名稱與型別、回傳的型別。
測試程式碼如下:
第一個紅燈產品程式碼,是由測試程式碼透過 Visual Studio 產生的 class 與 function,內容如下:
從測試程式所產生的產品程式碼的殼用最簡單的程式碼,符合測試案例關鍵邏輯,迅速通過第一個紅燈,得到綠燈
產品程式碼的處理:針對 k = 0 的情況,return false;
透過 baby step 得到綠燈
新增一個測試案例, nums = {5,5}, k = 1, return true;
這個測試案例代表的用意,是為了找到相同數字,回傳 true。
測試程式碼如下:
相同數字的第一個關鍵測試案例使用 HashSet<T> 判斷是否有相同數字產品程式碼,相同數字的部分,使用 HashSet<T> 來判斷。
新增一個測試案例,nums = {5,6}, k = 1, return false;
這個測試案例用意為,當都不存在相同的數字時,該回傳 false。
測試程式碼如下:
數字皆不同時,該回傳 false 的代表測試案例產品程式碼邏輯,如果每一個數字都不相同,回傳 false。
產品程式碼如下:
數字皆不同,回傳 false,消掉原本 NotImplementedException還沒用到 k, 新增一個測試案例,nums = {5,6,5}, k = 1, return false;
這個測試案例用意,是假設 nums 中有重複的數字 5, 但其 index 差距大於 k,應回傳 false。目前會 failed, 原因是 HashSet<T> 只要加不進去就回傳 true。
測試程式碼如下:
相同數字距離超過 k 的測試案例產品程式碼的實作,我這邊使用 slide window 的概念,也就是把 k 當作 window 的 size 基準。(嚴格來說是 k + 1,因為 k 是距離,window size 是 window 裡面的 int 個數),判斷 window 裡面是否存在著重複的數字,若存在則 return true; 否則 return false;
產品程式碼透過 Skip().Take() 取得 window 裡面的 numbers 判斷 window 中是否存在重複數字,如不存在,則往下一個 index 滑動。程式碼如下:
slide window 演算法初步實現這一步跳比較大,
同時滿足了下面的測試案例:nums = {5,6,5}, k = 2, return true 的情況。
測試案例如下:
多個數字,相同數字符合距離 k 的限制演算法的主要功能已經完成了,在我提供我的產品程式碼作法與 武可 討論之後,他提出了一個演算法優化的寫法。
目前產品程式碼的作法,是每次 window 要往右滑時,起一個新的 window 去拿框框內的元素,進而檢查是否存在重複數字。
而他的建議是,只保留一個 window 的 instance ,當 window 右滑時,如果有元素的位置已經不在 window size 框框內,就將其從 window 中移除。
重構後的產品程式碼如下:
fix window instance and remove element out of window before slidingpass leet code all test cases最後通過 leet code 的所有測試案例,並符合執行效能限制。
結論
1. 拿 leet code 來練 TDD 挺過癮的
2. leet code 通常都會針對演算法而有效能限制,而優化演算法效能的部分,很難從 TDD 來驅動優化的設計過程。
3. 但這並非代表 TDD 無用,因為在一開始使用 TDD 透過一個一個代表關鍵商業邏輯的測試案例,來一步步堆砌成滿足需求的產品程式碼,是很有幫助的。在這個過程中,會一步步釐清自己的想法與需求的複雜性。
到最後如果需要對效能或演算法進行優化,不論是判斷式或迴圈的搬移、合併、調整,甚至整個演算法重寫,透過版本控管的保護,你隨時可以還原到可運作的版本。透過先前完整的關鍵商業邏輯測試案例保護,你不必擔心優化或重寫演算法的過程中,漏了什麼特別的需求。
TDD 是種修煉,也是種習慣的養成。當你茫然毫無頭緒,想理頭緒時,TDD 讓你很容易下手。TDD 可以讓你先求有,再求好。
Commit History
我的 github commit history 可以看到 TDD 的過程。
网友评论
https://coding.net/u/liuqun/p/debugging_with_junit/git
[不好意思之前的链接有误,现已更正]