在面向对象编程中，多态性（Polymorphism）是实现代码灵活性和可扩展性的关键。本篇文章将详细介绍两种实现多态性的技术：方法重载（Method Overloading）和方法重写（Method Overriding），并展示 C# 13 中的一些新特性，如增强的模式匹配，如何与这些技术结合使用。
方法重载
介绍与定义
方法重载允许我们在同一个类中定义多个名称相同但参数列表不同的方法。编译器会根据调用时传入参数的数量和类型决定调用那一个方法，因此重载属于编译时多态（compile-time polymorphism）。需要注意的是，仅仅返回类型不同不足以区分两个重载方法。
代码示例
下面的示例展示了一个简单的计算器类，它提供了多个名为 Add 的方法，用于实现不同参数类型和数量的加法操作：
C#namespace AppC13
{
public class Calculator
{
// 重载示例 1: 两个整数相加
public int Add(int a, int b)
{
return a + b;
}
// 重载示例 2: 三个整数相加
public int Add(int a, int b, int c)
{
return a + b + c;
}
// 重载示例 3: 两个双精度浮点数相加
public double Add(double a, double b)
{
return a + b;
}
// 重载示例 4: 使用对象实现不同类型的“加法” —— 此处采用字符串拼接示例
public string Add(object a, object b)
{
// 为演示不同的参数类型，使用 ToString() 方法进行拼接
return a.ToString() + b.ToString();
}
// 示例：利用 C# 13 的增强模式匹配（Pattern Matching）进行更复杂的参数处理
// 这个我在实际项目中就没用过
public string ProcessValue(object value)
{
// 使用 switch 表达式和模式匹配，根据传入的数值类型返回不同的描述
return value switch
{
int number when number > 100 => "大整数",
int _ => "整数",
string text => $"字符串: {text}",
_ => "未知类型"
};
}
}
// 测试重载功能
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var calc = new Calculator();
Console.WriteLine("Add(int, int): " + calc.Add(10, 20));
Console.WriteLine("Add(int, int, int): " + calc.Add(10, 20, 30));
Console.WriteLine("Add(double, double): " + calc.Add(10.5, 20.3));
Console.WriteLine("Add(object, object): " + calc.Add("Hello", "World"));
// 测试增强模式匹配
Console.WriteLine("ProcessValue(150): " + calc.ProcessValue(150));
Console.WriteLine("ProcessValue(50): " + calc.ProcessValue(50));
Console.WriteLine("ProcessValue(\"Test\"): " + calc.ProcessValue("Test"));
}
}
}
摘要：本文深入探讨了并行LINQ(PLINQ)技术如何有效处理工业物联网(IIoT)环境中的海量数据，通过实际案例展示PLINQ在传感器数据分析、实时监控和预测性维护中的强大性能和实用价值。
引言：工业物联网数据处理的挑战
工业物联网(Industrial Internet of Things, IIoT)正在彻底改变制造业。随着越来越多的传感器被部署到工厂设备中，产生的数据量呈爆炸性增长。这些海量数据如何高效处理、实时分析并转化为有价值的业务洞察，成为工业4.0时代的关键挑战。
并行LINQ(Parallel LINQ, PLINQ)作为C#/.NET生态系统中的强大工具，为IIoT数据处理提供了理想解决方案。PLINQ通过利用多核处理器的并行计算能力，能显著提升大规模数据处理速度，实现工业数据的高效分析。
PLINQ技术基础简介
PLINQ是.NET Framework中的并行查询技术，是标准LINQ的并行扩展版本。它能自动将LINQ查询操作分解为可并行执行的任务，充分利用现代多核CPU的处理能力。
相比传统LINQ，PLINQ主要优势包括：
- 性能提升：通过多线程处理，显著加速大数据集的查询操作
- 简单易用：仅需添加
.AsParallel()调用即可将顺序LINQ转为并行版本 - 自动负载均衡：智能分配工作负载到可用处理核心
- 可定制性：提供细粒度控制并行度、合并选项等高级特性
工业物联网数据处理PLINQ实例
下面通过一个完整的工业物联网数据处理示例，展示PLINQ在实际应用中的强大功能。
场景：工厂设备温度传感器数据分析
假设我们管理一个拥有数百台设备的制造工厂，每台设备配有多个温度传感器，每秒记录一次数据。我们需要实时分析这些数据，识别潜在的过热问题并进行预警。
你是否遇到过这样的场景：老板要求在系统中展示复杂的数据报表，需要合并相同类别的单元格，就像Excel那样？传统的DataGridView让你抓狂，要么显示效果丑陋，要么实现复杂到让人崩溃。
据统计，90%的企业级应用都需要复杂的数据展示功能，而单元格合并是其中最常见的需求之一。今天，我将带你手把手打造一个支持单元格合并的高性能DataGridView控件，让你的应用界面瞬间提升一个档次！
💥 传统DataGridView的痛点分析
在企业开发中，我们经常面临这些头疼问题：
🔸 数据重复显示混乱
当同一类别有多个子项时，传统表格会重复显示类别名称，用户体验极差。
🔸 界面不够专业
客户总是拿Excel的效果来对比，觉得我们的系统"不够高大上"。
🔸 开发成本高
网上的解决方案要么收费，要么bug一堆，自己写又不知道从何下手。
🚀 解决方案：自定义MergeableDataGridView
💡 核心设计思路
我们的解决方案包含三个核心组件：
- MergeableDataGridView主控件 - 继承原生DataGridView，添加合并功能
- MergeArea合并区域类 - 存储合并区域的信息
- 扩展方法类 - 提供便捷的自动合并功能
在现代C#开发中，性能优化已经成为高级开发者必备技能。今天我们来深入探讨延迟加载这一重要设计模式，它能帮助你的应用程序在处理大量数据时保持高效运行。
什么是延迟加载？
延迟加载（Lazy Loading）是一种智能资源管理模式，核心思想是"用时再加载"。想象一下，你在看新闻App时，并不需要一次性加载所有文章内容，而是滑动到哪里加载到哪里。这就是延迟加载的精髓。
延迟加载的4大优势
- 内存友好：避免一次性加载大量数据造成内存压力
- 启动更快：应用程序初始化时间显著减少
- 性能提升：减少不必要的数据库查询和网络请求
- 用户体验优化：响应更加迅速，交互更流畅
实战技术一：使用Lazy实现对象延迟初始化
Lazy<T>是.NET框架提供的内置延迟加载解决方案，使用简单但功能强大。
完整示例：文件处理服务
C#namespace AppLazyLoading
{
/// <summary>
/// 模拟一个资源密集型的文件处理服务
/// </summary>
public class FileProcessingService
{
private readonly string _configPath;
public FileProcessingService(string configPath)
{
_configPath = configPath;
Console.WriteLine($"[{DateTime.Now:HH:mm:ss}] FileProcessingService 开始初始化...");
// 模拟耗时的初始化过程：读取配置、建立连接等
Thread.Sleep(3000);
Console.WriteLine($"[{DateTime.Now:HH:mm:ss}] FileProcessingService 初始化完成！");
}
/// <summary>
/// 处理文件的核心方法
/// </summary>
public string ProcessFile(string fileName)
{
Console.WriteLine($"正在处理文件: {fileName}");
return $"文件 {fileName} 处理完成，大小：{new Random().Next(100, 1000)}KB";
}
}
/// <summary>
/// 主程序：演示延迟加载的效果
/// </summary>
class Program
{
// 使用 Lazy<T> 包装服务，实现延迟初始化
// 线程安全的单例模式
private static readonly Lazy<FileProcessingService> _lazyFileService =
new Lazy<FileProcessingService>(() =>
new FileProcessingService("config.xml"));
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine($"[{DateTime.Now:HH:mm:ss}] 程序启动");
Console.WriteLine("================================");
// 程序启动时，服务并未实例化
Console.WriteLine("程序已启动，但文件服务尚未初始化");
// 模拟其他业务逻辑
Thread.Sleep(2000);
Console.WriteLine("\n现在需要使用文件服务...");
// 第一次访问 Value 属性时，才开始真正的初始化
var result = _lazyFileService.Value.ProcessFile("document.pdf");
Console.WriteLine($"处理结果: {result}");
// 再次使用时，不会重复初始化
Console.WriteLine("\n再次使用服务（无需重复初始化）:");
var result2 = _lazyFileService.Value.ProcessFile("image.jpg");
Console.WriteLine($"处理结果: {result2}");
Console.WriteLine($"\n[{DateTime.Now:HH:mm:ss}] 程序结束");
}
}
}
这个问题一个网友提出的，就前一个版本的gridview 做了一些改进，像在一个工厂设备监控项目中，我们需要按车间对设备数据进行分组展示，经过深入研究，成功实现了一个高性能的可折叠DataGridView组件。今天就来分享这个实战经验，帮你轻松解决数据分组展示的难题！
🔍 问题分析：传统DataGridView的局限性
在企业级应用开发中，我们经常面临以下挑战：
1. 数据量庞大，用户体验差
- 成千上万条数据一次性展示，页面卡顿
- 用户难以快速定位所需信息
2. 缺乏分组功能
- 无法按业务逻辑对数据进行分类
- 相关数据分散，查看不便
3. 交互性不足
- 用户无法根据需要隐藏不关心的数据
- 缺乏现代化的用户界面体验
💡 解决方案：自定义可折叠DataGridView
🎯 核心设计思路
我们的解决方案包含以下几个关键特性：
- 分组数据管理：按指定列对数据进行分组
- 可视化分组标题：显示分组名称、数据条数和状态
- 折叠展开功能：支持单独或批量操作
- 实时数据更新：优化的单元格更新机制
- 自定义扩展：支持分组标题自定义内容
🔥 方案一：核心组件架构设计
首先，我们定义一个分组信息类来管理每个分组的状态：
C#internal class GroupInfo
{
public string GroupName { get; set; } // 分组名称
public bool IsExpanded { get; set; } // 是否展开
public List<DataRow> Rows { get; set; } // 分组内的数据行
public GroupInfo()
{
Rows = new List<DataRow>();
}
}
接下来是主要的可折叠DataGridView控件：
C#public partial class CollapsibleDataGridView : UserControl
{
private DataGridView dataGridView;
private List<GroupInfo> groups;
private DataTable originalDataTable;
private string groupColumnName;
private bool showGroupHeaders = true;
private const int GROUP_HEADER_HEIGHT = 25;
// 存储每个分组的自定义文字
private Dictionary<string, string> groupCustomTexts;
// 批量更新控制标志
private bool isBatchUpdating = false;
public CollapsibleDataGridView()
{
InitializeComponent();
InitializeDataGridView();
groups = new List<GroupInfo>();
groupCustomTexts = new Dictionary<string, string>();
}
}
