结构化程序
结构化程序设计（Structured Programming） 是一种编程范式，强调程序的逻辑结构清晰性和控制流程确定性。它通过引入顺序、选择、循环三种基本控制结构，以及自顶向下设计和模块化分解的思想，大幅提高了代码的可读性、可维护性和可测试性。
核心思想
三种基本控制结构
- 顺序结构：代码按书写顺序依次执行。
- 选择结构：根据条件选择执行路径（如
if-else、switch）。 - 循环结构：重复执行一段代码（如
for、while）。
避免 GOTO 语句
结构化程序设计主张用逻辑结构替代无限制的 GOTO 跳转，减少代码混乱。自顶向下设计
将复杂问题分解为更小的子问题，逐步细化实现。模块化
将代码组织成独立的函数或模块，降低耦合度。
结构化程序的特点
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 代码逻辑清晰，易于理解和维护 | 处理复杂问题时可能需要更多抽象层 |
| 减少程序错误和调试难度 | 对性能敏感场景可能不够灵活 |
| 支持团队协作开发 | 早期学习曲线较陡 |
| 便于自动化测试 | 某些语言实现可能受限（如早期 BASIC） |
示例：结构化程序设计
以下是一个使用 Python 实现的结构化程序示例（计算斐波那契数列）：
python
# 函数定义（模块化）
def get_user_input():
"""获取用户输入并验证"""
while True:
try:
n = int(input("请输入斐波那契数列的项数（正整数）："))
if n <= 0:
print("请输入正整数！")
else:
return n
except ValueError:
print("输入无效，请输入数字！")
def calculate_fibonacci(n):
"""计算斐波那契数列的前n项"""
if n == 1:
return [0]
elif n == 2:
return [0, 1]
sequence = [0, 1]
for i in range(2, n):
next_num = sequence[-1] + sequence[-2] # 循环结构
sequence.append(next_num)
return sequence
def print_result(sequence):
"""格式化输出结果"""
print("\n斐波那契数列：")
for i, num in enumerate(sequence, 1):
print(f"第{i}项：{num}")
# 主程序（自顶向下设计）
if __name__ == "__main__":
n = get_user_input() # 顺序结构
fib_sequence = calculate_fibonacci(n)
print_result(fib_sequence)结构化程序与其他范式的关系
与面向对象编程（OOP）的关系
- 结构化程序注重过程和数据分离，OOP 注重数据和操作的封装。
- 现代语言（如 Python、Java）通常支持两者结合使用。
与函数式编程的关系
- 结构化程序允许副作用和可变状态，函数式编程强调无副作用和不可变数据。
- 两者都重视代码组织，但方法论不同。
与无结构化程序的对比
- 无结构化程序（如大量使用 GOTO）可能导致“ spaghetti code”（意大利面条代码），难以维护。
- 结构化程序通过控制结构和模块化解决了这一问题。
应用场景
- 系统软件开发：操作系统、编译器等对逻辑清晰度要求高的场景。
- 教学与学习：作为编程入门的基础范式，培养逻辑思维。
- 性能敏感场景：结构化控制流程有助于优化执行效率。
- 遗留系统维护：许多传统系统仍基于结构化设计，需理解其思想。
总结
结构化程序设计是现代编程的基石，其核心思想（控制结构、模块化、自顶向下）被广泛应用于各种编程语言和框架中。即使在面向对象或函数式编程盛行的今天，结构化程序设计的原则依然是编写清晰、可靠代码的重要指导。