低代码应用程序开发的十个优秀实践

51CTOcom快译 遵循一些低代码应用程序开发的优秀实践，企业可以更快地构思、原型化以及创建Web或移动应用程序，并避免在开发过程的后期出现代价高昂的错误。

调研机构指出，低代码是软件开发的未来发展趋势。而随着越来越多的企业看到采用低代码开发平台满足其业务需求的好处，预计低代码市场规模将从2019年的103亿美元增长到2030年的1870亿美元。这是因为对于企业加速或完成数字化转型的需求日益增长。

例如，一些企业采用Apperyio平台使用低代码方法构建了种类繁多的应用程序，甚至创建了自己的低代码应用程序构建器，帮助将客户的需求转化为真正的应用程序。在此过程中，也将面临一些挑战并获得了一些经验和教训，以帮助最大限度地发挥低代码的潜力。

以下将分享应用程序开发的10个优秀实践，遵循这些优秀实践将帮助企业利用低代码开发平台中的所有好处。

很多人认为低代码和无代码开发的最大好处是只需很少或无需努力即可采用，这是事实，但不要陷入一种虚假的安全感。低代码开发平台为企业打开了轻松构建应用程序的大门，但是与无代码平台不同，它确实需要一定程度的技术知识。

虽然不需要对编码的来龙去脉有深入的了解，但是了解低代码开发平台将增加构建出色的应用程序的机会。企业需要确保其开发团队(其中包括产品负责人和业务分析师)更了解开发平台并使用它。

经验和教训1：技术障碍仍然是一种障碍。开发团队需要花费时间学习，以从低代码开发平台中获得价值。

低代码平台的主要优势之一是其开箱即用的组件。由于低代码平台的通用性，找到现成的功能并开发应用程序是一个好主意。由于大多数应用程序的功能相似，因此从头开始开发并不是一个好主意。而最省时、最具成本效益的方法是找到Apperyio或Zoho Creator这样低代码开发平台，并利用它们的预定义组件。

经验和教训2：创建应用程序一部分组件，使其独一无二，并将繁重的工作留给低代码工具或平台。

尽快将一个不完美的应用程序投入生产要比花费更长时间发布一个完全成熟的应用程序要好。成功使用低代码意味着可以将企业的应用程序划分为有意义的模块，并尽可能频繁地发布。企业可以不断地从用户那里获得即时的现场反馈，并进行持续的改进。团队成员定期进行反馈和交流，以了解应用程序如何运行以及它缺少什么。

经验和教训3：采用敏捷的思维方式，在短时间内迭代应用程序以获得即时反馈。

低代码平台提供具有一致组件的用户界面(UI)库。它们易于使用，而创建一个简单的平台借鉴市场领导者的功能是一个很好的做法。与创建独特的用户界面(UI)/用户体验(UX)相比，将花费更少的时间和费用，并且可以让企业更快地发布应用程序。根据经验，用户体验(UX)专家在项目开始时会带来重要价值，但他们的作用在后来将显著下降，如果以后需要用户体验(UX)和视觉设计支持，专家可以根据需要做出贡献。

经验和教训4：企业选择的低代码开发平台应该提供现成的模板，可以根据市场领导者的示例轻松使用和修改。

为了继续开发一个良好的产品，企业应该始终与低代码社区和用户进行沟通。如果遇到问题，低代码社区可能已经解决了并能够分享解决方案。而用户在企业的业务成功中起着至关重要的作用，因此应该允许他们尽可能多地使用产品并与其互动。毕竟一个良好的平台是用户与开发团队紧密合作并带来更具价值的结果的平台。

经验和教训5：了解并满足用户的需求，并确保他们拥有最佳体验。

一旦企业决定使用低代码开发平台，应该考虑聘请经验丰富的开发人员或第三方开发人员来审查应用程序、识别错误。并在必要时发布新功能。通常情况下，企业会选择一些经验不足、知识不足的开发人员来使用低代码平台/应用程序，但开发人员必须了解元素的默认行为、创建视觉结构，并了解配置更改的影响。这就是为什么吸引经验丰富的开发人员是避免面临的技术挑战并确保项目成功最佳方式的原因。

经验和教训6：为了设计成功的应用程序，需要聘请了解平台所有细节的经验丰富的开发人员。

要实现一个强大的项目，应该牢记促进业务和技术的发展。如果企业提前运行应用程序的几次迭代，情况会更好，因为将为出现的意外情况做好充分准备。这样，企业的产品负责人将会了解未来的期望。需要记住的是，在创建应用程序时，总会出现一些新的想法和对功能的新需求，应该为扩展功能和用户做好准备。这就是为什么企业提前制定详细计划将帮助避免压力并使过程顺利进行的原因。

经验和教训7：在企业的开发团队之前进行几次迭代创建一个计划。

处理低代码平台可能具有挑战性，因为它们将处理个人数据，而且并非所有低代码开发或应用程序都提供相同类型的内部控制。其优秀实践是选择一个能够在应用程序的价值和对数据的控制级别之间取得合理平衡的开发平台。一个良好的开发平台应该为企业提供处理和存储敏感数据的机会。这尤其适用于处理事务系统的应用程序。

经验和教训8：不要重新发明轮子，可以选择已经提供了处理和存储个人数据机会的开发平台。

将低代码平台与人工智能技术相结合，可以帮助企业快速创建和发布应用程序，并为业务增加价值。想象一下，如果创建一个支票存款应用程序，通过将人工智能整合到其解决方案中，可以自动化其开发过程。如果开发一个需要填写很多空白的项目，可以使用人工智能技术，并使这一过程实现自动化以提高速度和质量。

经验和教训9：通过选择具有一组内置功能的智能平台，将一些工作交给人工智能。

如果企业没有采用低代码平台构建应用程序，可能会担心对业务的影响。然而，采用低代码开发平台实际上是一个巨大的优势。企业需要做的就是进行一些研究以掌握基础知识，然后选择正确的开发平台。而在几年之后，低代码应用程序构建者将会负责大部分的应用程序开发活动。这是企业尝试采用低代码平台的一个很好的理由。

经验和教训10：对低代码开发平台保持积极态度，并积极投入到实践中去。

低代码平台可以使参与制作和使用应用程序的每个人对应用程序开发变得简单和透明。这些用程序开发的优秀实践可以帮助企业避免一些问题，并以更快的速度创建更好的应用程序，从而获得更好的应用程序构建体验。因此企业需要做的就是将正确的软件与深思熟虑的计划相结合。

原文标题：Top 10 Low-Code App Development Best Practices to Follow，作者：Eldar Chernitsky

51CTO译稿，合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTOcom

二元定长平均码长最短为紧致码。最佳码(optimalcode)是信源编码的一种类型，对于某一信源和某一码元集，若有一个惟一可译码，其平均长度小于等于所有其他惟一可译码的平均长度，则称该码为最佳码或紧致码。无失真信源编码的基本问题就是寻找最佳码。若一个离散无记忆信源具有熵为、并有码元集，则总可找到一种无失真编码方法，构成惟一可译码。

以前写的，证明最优子结构，随便一本算法书上就有

#include<stdioh>

#include<stdlibh>

#define

NIL

-2

#define

Size_Max_bm

30

#define

left(i)

(2(i)+1)

#define

right(i)

(2(i)+2)

#define

swap(a,b)

{cjys

t;t=(a);(a)=(b);(b)=t;}

#define

parent(i)

((i)%2((i)-1)/2:((i)-2)/2)typedef

struct

cjys

{

char

sj;

int

pl;

struct

cjys

left;

struct

cjys

right;

}cjys;typedef

struct

cjdl

{

int

size;

int

leapsize;

cjys

p;

}cjdl;

cjys

fpnn(void);

void

input(cjdl

p);

cjys

fpnn(void);

void

zxdwh(cjys

p,

int

i,

int

leapsize);

void

rd(cjdl

p,

cjys

tp);

cjys

cd(cjdl

p);

void

hbs(cjdl

p);

cjys

cjs(cjdl

p);

void

bls(cjys

p,int

jl,

int

i);

void

disp(char

tp,

cjys

p);int

main()

{

cjdl

p;

char

x[255];

cjys

re=NULL;

int

jl[Size_Max_bm];

input(&p);

re=cjs(&p);

printf("对照编码图为:\n");

bls(re,jl,0);

freopen("CON","r",stdin);

printf("输入Huffman码(VLC):");

scanf("%s",x);

disp(x,re);

system("pause");

}

void

input(cjdl

p)

{

int

i;

cjys

tp;

tp=fpnn();

printf("输入字母个数:");

scanf("%d",

&p->size);

p->p=malloc(sizeof(cjys)p->size);

p->leapsize=0;

for(i

=

0;

i

<

p->size;i++)

{

printf("输入第%d字母:",i+1),scanf("

%c",&tp->sj);

printf("输入出现次数(频率整数):"),scanf("%d",&tp->pl);

rd(p,tp);

}

free(tp);

}

cjys

fpnn(void)

{

cjys

p=NULL;

p=malloc(sizeof(cjys));

p->left=NULL;

p->right=NULL;

return

p;

}

void

zxdwh(cjys

p,

int

i,

int

leapsize)

{

int

l=left(i),

r=right(i),

mini=i;

if(l<leapsize

&&

p[l]pl<p[mini]pl)

mini=l;

if(r<leapsize

&&

p[r]pl<p[mini]pl)

mini=r;

if(mini

!=

i)

{

swap(p[i],p[mini]);

zxdwh(p,mini,leapsize);

}

}

void

rd(cjdl

p,

cjys

tp)

{

if(p->leapsize

==

p->size)

{

printf("队列已满!");

exit(0);

}

p->p[p->leapsize]=tp;

int

j=p->leapsize,k=parent(j);

while(k>=0

&&

p->p[j]pl

<

p->p[k]pl)

{

swap(p->p[j],p->p[k]);

j=k;

k=parent(j);

}

p->leapsize++;

}

cjys

cd(cjdl

p)

{

if(p->leapsize

==

0)

{

printf("队列已空!");

exit(0);

}

cjys

tp=p->p[0];

p->leapsize--;

p->p[0]=p->p[p->leapsize];

zxdwh(p->p,0,p->leapsize);

return

tp;

}

void

hbs(cjdl

p)

{

cjys

p1=NULL,

p2=NULL;

cjys

tp;

p1=fpnn();

p2=fpnn();

p1=cd(p);

p2=cd(p);

tpleft=p1;

tpright=p2;

tppl=p1->pl+p2->pl;

tpsj=NIL;

rd(p,tp);

}cjys

cjs(cjdl

p)

{

int

i,

n=p->leapsize;

cjys

tp=NULL;

tp=fpnn();

for(i

=

0;

i

<

n-1;

i++)

hbs(p);

tp=p->p[0];

return

tp;

}

void

bls(cjys

p,

int

jl,

int

i)

{

if(p

==

NULL)

return;

if(p->sj!=NIL)

{

int

i2;

printf("%c:",p->sj);

for(i2

=

0;

i2

<

i;

i2++)

printf("%d",jl[i2]);

printf("\n");

}

jl[i]=0;

bls(p->left,jl,i+1);

jl[i]=1;

bls(p->right,jl,i+1);

}

void

disp(char

tp,

cjys

p)

{

cjys

ttp=NULL;

int

pd=0;

while(1)

{

ttp=p;

while(1)

{

if(ttp->sj

!=

NIL)

{

printf("%c",ttp->sj);

break;

}

if(tp

==

'\0')

{

pd=1;

break;

}

if(tp++

==

'0'

)

ttp=ttp->left;

else

ttp=ttp->right;

}

if(pd)

break;

}

}

哈夫曼在上世纪五十年代初就提出这种编码时，根据字符出现的概率来构造平均长度最短的编码。它是一种变长的编码。在编码中，若各码字长度严格按照码字所对应符号出现概率的大小的逆序排列，则编码的平均长度是最小的。（注：码字即为符号经哈夫曼编码后得到的编码，其长度是因符号出现的概率而不同，所以说哈夫曼编码是变长的编码。） 而且哈夫曼编码是按照子树到父亲，而其读码则是完全相反的。 因此，后来有人提出了一种动态的哈夫曼编码方法。动态哈夫曼编码使用一棵动态变化的哈夫曼树，对第t+1个字符的编码是根据原始数据中前t个字符得到的哈夫曼树来进行的，编码和解码使用相同的初始哈夫曼树，每处理完一个字符，编码和解码使用相同的方法修改哈夫曼树，所以没有必要为解码而保存哈夫曼树的信息。编码和解码一个字符所需的时间与该字符的编码长度成正比，所以动态哈夫曼编码可实时进行。动态哈夫曼编码比静态哈夫曼编码复杂的多，有兴趣的读者可参考有关数据结构与算法的书籍。

前面提到的JPEG中用到了哈夫曼编码，并不是说JPEG就只用哈夫曼编码就可以了，而是一幅经过多个步骤后得到它的一列数值，对这些数值进行哈夫曼编码，以便存储或传输。哈夫曼编码方法比较易懂，大家可以根据它的编码方法，自己编写哈夫曼编码和解码的程序。

哈夫曼树的构造算法。

const maxvalue= 10000; {定义最大权值}

maxleat=30; {定义哈夫曼树中叶子结点个数}

maxnode=maxleaf2-1;

type HnodeType=record

weight: integer;

parent: integer;

lchild: integer;

rchild: integer;

end;

HuffArr:array[0maxnode] of HnodeType;

var ……

procedure CreatHaffmanTree(var HuffNode: HuffArr); {哈夫曼树的构造算法}

var i,j,m1,m2,x1,x2,n: integer;

begin

readln(n); {输入叶子结点个数}

for i:=0 to 2n-1 do {数组HuffNode[ ]初始化}

begin

HuffNodeweight=0;

HuffNodeparent=-1;

HuffNodelchild=-1;

HuffNoderchild=-1;

end;

for i:=0 to n-1 do read(HuffNodeweight); {输入n个叶子结点的权值}

for i:=0 to n-1 do {构造哈夫曼树}

begin

m1:=MAXVALUE; m2:=MAXVALUE;

x1:=0; x2:=0;

for j:=0 to n+i-1 do

if (HuffNode[j]weight<m1) and (HuffNode[j]parent=-1) then

begin m2:=m1; x2:=x1;

m1:=HuffNode[j]weight; x1:=j;

end

else if (HuffNode[j]weight<m2) and (HuffNode[j]parent=-1) then

begin m2:=HuffNode[j]weight; x2:=j; end;

{将找出的两棵子树合并为一棵子树}

HuffNode[x1]parent:=n+i; HuffNode[x2]parent:=n+i;

HuffNode[n+i]weight:= HuffNode[x1]weight+HuffNode[x2]weight;

HuffNode[n+i]lchild:=x1; HuffNode[n+i]rchild:=x2;

end;

end;

以上就是关于低代码应用程序开发的十个优秀实践全部的内容，包括:低代码应用程序开发的十个优秀实践、二元定长平均码长最短、霍夫曼编码 用c语言实现等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！