Mockup always comes to us when we try to break system dependency. The conventional mockup frameworks only allowed us to mock instance methods. So the static methods usually become to the death of testability.
Of course, we still have some way to make it become testable.
1. If the static methods invoke only happens in few classes, we could create an adaptor to isolate them. The implementation of adaptor is just simply delegation.
2. Unfortunately, sometimes your legacy system maybe full of static methods calling, they scatter in different tiers.
It indeed a bad smell, but before you refactor them, you may need to make them testable firstly. Now, jmockit comes to us.
"Tests can easily be written that will mock final classes, static methods, constructors, and so on. There are no limitations."
-- jmockit
The following example shows its ability to mock static methods.
//src file
public class ServiceFactory {
public static String getAService() {
return "real service";
}
}
//test file
import mockit.Mock;
import mockit.Mockit;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import org.junit.Test;
public class ServiceFactoryTest {
@Test
public void should_return_mock_service() {
Mockit.setUpMock(ServiceFactory.class, ServiceFactoryStub.class);
assertEquals("mock service", ServiceFactory.getAService());
}
private static class ServiceFactoryStub {
@Mock
public static String getAService() {
return "mock service";
}
}
}
Caution:
Make sure jmockit.jar appears before any JUnit jar file in the classpath. Otherwise, it will shows warning:
"WARNING: JMockit was initialized on demand, which may cause certain tests to fail;
please check the documentation for better ways to get it initialized."
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根据给定文法设计语法分析程序,要求如下:(1)使用递归子程序法,对文法定义的所有语法成分进行分析;(2)输入文件为testfile.txt,输出文件为output.txt。输出内容包括:1)按词法分析顺序,逐行输出单词信息(预读单词不输出);2)在分析特定语法成分结束前,另起一行输出该成分名称,如“<常量说明>”。该代码在CG实验平台满分通过,仅供参考。
极化码(Polar Code)是由土耳其科学家Erdal Arıkan在2009年提出的一种新型纠错编码技术。它通过利用信道的极化现象,将虚拟信道分为误码率接近0和接近1/2的两类。在编码设计中,数据被放置在误码率极低的信道上,从而实现高效的数据传输。极化码的主要优势在于其理论编码容量能够达到香农限,并且构造方法较为简单。 MATLAB是一种功能强大的数学计算和编程工具,广泛应用于科学研究和工程领域。在极化码的研究中,MATLAB可用于构建编码和解码算法,模拟数据在不同信道条件下的传输效果,验证理论性能,并优化相关参数。 SC(Successive Cancellation,逐位取消)译码是极化码的基本解码方法。它从最可靠的比特开始,依次解码每个虚拟信道,且每个比特的解码结果会影响后续比特的解码,因为它们之间存在依赖关系。虽然SC译码的实现较为简单,但其计算复杂度较高,随着码长的增加,解码时间会线性增长。 SCL(Successive Cancellation List,逐位取消列表)译码是SC译码的改进版本。它通过引入列表机制,同时处理多个路径,从而增强了错误校正能力,并在一定程度上降低了错误率。与SC译码相比,SCL译码虽然需要消耗更多的计算资源,但能够提供更好的性能。 一个完整的MATLAB仿真资源通常包含以下内容: 编码模块:用于实现极化码的生成,包括码字构造和极化矩阵操作等。 信道模型:用于模拟各种通信信道,例如AWGN(加性高斯白噪声)信道或衰落信道。 SC/SCL译码模块:包含SC译码和SCL译码的算法实现。 误码率(BER)计算:通过比较发送和接收的码字,计算误码率,以评估编码性能。 性能曲线绘制:绘制误码率与信噪比(SNR)之间的关系曲线,展示不同译码策略的性能差异。 使用说明:指导用户如何运行仿真,理解代码结构,以及如何调整参数以进行自定义实验。 代码注
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