一百行以下有哪些给力代码？
嘿，各位玩代码的朋友们！今天咱们不聊那些枯燥的理论，直接上硬货！我最近挖出了一些压箱底的“给力代码”，它们个个身怀绝技，而且都控制在一张纸的篇幅之内，也就是一百行上下。最重要的是，这些代码不仅能解决问题，还能让你看得爽，用得溜，甚至偶尔还能拿出来吹吹牛。
准备好了吗？让我们一起揭开这些代码的神秘面纱，看看它们是怎么做到“四两拨千斤”的。
1. Python 里的“魔术师”：生成器表达式
你是不是还在用列表推导式生成一长串列表，然后费半天劲去处理？Out啦！
```python
不再是简单的列表生成
squares = (xx for x in range(1000))
看看它能做什么
for num in squares:
if num > 5000:
print(f"第一个大于5000的平方数是: {num}")
break 找到就停，效率杠杠滴！
```
这代码看起来平平无奇，但它的厉害之处在于它是一个“生成器”。这意味着它不会一次性把所有数据都造出来塞满内存，而是需要的时候才生成一个。就像一个按需生产的工厂，特别适合处理大数据，不会把你电脑内存榨干。那个 `(xx for x in range(1000))` 就是生成器表达式，它比列表推导式 `[xx for x in range(1000)]` 节省内存的秘密就在这。效率提升，内存占用降低，这不给力吗？
2. JavaScript 的“瑞士军刀”：Promise.all
异步编程是不是让你头疼？Ajax请求、文件读写，一大堆回调函数嵌套得跟俄罗斯套娃似的。有了 `Promise.all`，这一切都变得简单多了。
```javascript
async function fetchMultipleData() {
try {
const [user, posts] = await Promise.all([
fetch('/api/user').then(res => res.json()),
fetch('/api/posts').then(res => res.json())
]);
console.log("用户数据:", user);
console.log("帖子数据:", posts);
} catch (error) {
console.error("获取数据失败:", error);
}
}
fetchMultipleData();
```
这段代码的精髓在于 `Promise.all`。它允许你同时发起多个异步请求，并且只在你所有请求都成功（或者有一个失败）的时候才给你一个结果。你看，我一次性请求了用户数据和帖子数据，然后用 `await` 等待它们都回来，再把它们解构出来处理。这让异步代码写起来就像同步代码一样清晰流畅。告别回调地狱，拥抱 `Promise.all`！
3. Java 的“代码瘦身秘籍”：Lambda 表达式与 Stream API
以前处理集合数据，是不是得写好几行代码才能筛选、映射、分组？现在用 Lambda 和 Stream，简直是“秒杀”。
```java
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class StreamExample {
public static void main(String[] args) {
List names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "Anna", "David");
List namesStartingWithA = names.stream()
.filter(name > name.startsWith("A"))
.map(String::toUpperCase)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("以 A 开头的名字（大写）: " + namesStartingWithA);
}
}
```
瞧瞧这几行代码！`.stream()` 就像给你的集合装备上了一个“管道”，你可以往里面扔各种操作，比如 `.filter()` 筛选出以 "A" 开头的名字，`.map()` 把它们变成大写，最后 `.collect()` 把处理好的结果收集到一个新的列表里。整个过程就像流水线一样顺滑，而且代码可读性瞬间提升一个档次。这是在 Java 8 之后最让我惊喜的特性之一！
4. Bash 的“命令行艺术家”：管道与xargs
你是不是还在用 `ls | grep ... | awk ...` 这样一层层地命令嵌套？虽然经典，但有时候会让人眼花缭乱。来看看更简洁的方式。
```bash
假设你想查找当前目录下所有 .log 文件中包含 "error" 的行
find . name ".log" | xargs grep "error"
```
这段代码的厉害之处在于 `xargs` 的巧妙运用。`find` 命令找到了所有 `.log` 文件，然后它把这些文件名作为参数传递给了 `xargs`。`xargs` 又把这些文件名“喂”给了 `grep "error"` 命令。这样，就相当于让 `grep` 分别去搜索每一个 `.log` 文件，并且把找到的包含 "error" 的行都打印出来。比直接把 `find` 的结果直接传给 `grep` （当文件名里有空格时会出问题）要更健壮和高效。这才是命令行操作的艺术！
5. CSS 的“可视化魔法师”：Flexbox 或 Grid
前端布局是不是经常让你抓狂？盒模型、浮动、定位，调半天页面还是乱七八糟？Flexbox 和 Grid 布局就像是 CSS 的“救世主”。
```css
/ 简单的两栏布局 /
.container {
display: flex; / 开启Flexbox模式 /
justifycontent: spacebetween; / 两端对齐，中间留空 /
alignitems: center; / 垂直居中 /
height: 300px; / 容器高度 /
border: 1px solid ccc;
}
.item {
width: 45%; / 每个item占据一半宽度 /
backgroundcolor: lightblue;
padding: 20px;
textalign: center;
}
```
这段 CSS 代码，几行就搞定了两栏布局，并且让它们在容器里“乖乖地”分布均匀，还垂直居中。`.container` 设置了 `display: flex;`，就激活了它的弹性布局能力。`justifycontent: spacebetween;` 让左右两栏靠边，中间留白，`alignitems: center;` 则让内容在垂直方向居中。这比用浮动和定位来做同样的事情，代码量和复杂度都少太多了！而且响应式布局也变得前所未有的简单。
总结一下
你看，这些代码是不是都小巧精悍，却能解决大问题？它们之所以“给力”，是因为它们利用了语言或技术的核心优势，让开发者可以用更少、更优雅的代码，实现更强大的功能。
生成器表达式：内存效率的王者。
Promise.all：异步编程的瑞士军刀。
Lambda 与 Stream：Java 数据处理的利器。
管道与 xargs：Bash 命令行的效率倍增器。
Flexbox/Grid：前端布局的终极解决方案。
这些只是冰山一角，计算机世界里还有无数这样“给力”的代码等待我们去发现和学习。下次遇到复杂的问题，不妨停下来想想，有没有更简洁、更高效的代码解决方案？也许就在你手边！
希望这些代码能给你带来一些启发，让你在编码的路上更加得心应手！有什么更给力的代码也欢迎在评论区分享哦！
准备好了吗？让我们一起揭开这些代码的神秘面纱，看看它们是怎么做到“四两拨千斤”的。
1. Python 里的“魔术师”：生成器表达式
你是不是还在用列表推导式生成一长串列表，然后费半天劲去处理？Out啦！
```python
不再是简单的列表生成
squares = (xx for x in range(1000))
看看它能做什么
for num in squares:
if num > 5000:
print(f"第一个大于5000的平方数是: {num}")
break 找到就停，效率杠杠滴！
```
这代码看起来平平无奇，但它的厉害之处在于它是一个“生成器”。这意味着它不会一次性把所有数据都造出来塞满内存，而是需要的时候才生成一个。就像一个按需生产的工厂，特别适合处理大数据，不会把你电脑内存榨干。那个 `(xx for x in range(1000))` 就是生成器表达式，它比列表推导式 `[xx for x in range(1000)]` 节省内存的秘密就在这。效率提升，内存占用降低，这不给力吗？
2. JavaScript 的“瑞士军刀”：Promise.all
异步编程是不是让你头疼？Ajax请求、文件读写，一大堆回调函数嵌套得跟俄罗斯套娃似的。有了 `Promise.all`，这一切都变得简单多了。
```javascript
async function fetchMultipleData() {
try {
const [user, posts] = await Promise.all([
fetch('/api/user').then(res => res.json()),
fetch('/api/posts').then(res => res.json())
]);
console.log("用户数据:", user);
console.log("帖子数据:", posts);
} catch (error) {
console.error("获取数据失败:", error);
}
}
fetchMultipleData();
```
这段代码的精髓在于 `Promise.all`。它允许你同时发起多个异步请求，并且只在你所有请求都成功（或者有一个失败）的时候才给你一个结果。你看，我一次性请求了用户数据和帖子数据，然后用 `await` 等待它们都回来，再把它们解构出来处理。这让异步代码写起来就像同步代码一样清晰流畅。告别回调地狱，拥抱 `Promise.all`！
3. Java 的“代码瘦身秘籍”：Lambda 表达式与 Stream API
以前处理集合数据，是不是得写好几行代码才能筛选、映射、分组？现在用 Lambda 和 Stream，简直是“秒杀”。
```java
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class StreamExample {
public static void main(String[] args) {
List
List
.filter(name > name.startsWith("A"))
.map(String::toUpperCase)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("以 A 开头的名字（大写）: " + namesStartingWithA);
}
}
```
瞧瞧这几行代码！`.stream()` 就像给你的集合装备上了一个“管道”，你可以往里面扔各种操作，比如 `.filter()` 筛选出以 "A" 开头的名字，`.map()` 把它们变成大写，最后 `.collect()` 把处理好的结果收集到一个新的列表里。整个过程就像流水线一样顺滑，而且代码可读性瞬间提升一个档次。这是在 Java 8 之后最让我惊喜的特性之一！
4. Bash 的“命令行艺术家”：管道与xargs
你是不是还在用 `ls | grep ... | awk ...` 这样一层层地命令嵌套？虽然经典，但有时候会让人眼花缭乱。来看看更简洁的方式。
```bash
假设你想查找当前目录下所有 .log 文件中包含 "error" 的行
find . name ".log" | xargs grep "error"
```
这段代码的厉害之处在于 `xargs` 的巧妙运用。`find` 命令找到了所有 `.log` 文件，然后它把这些文件名作为参数传递给了 `xargs`。`xargs` 又把这些文件名“喂”给了 `grep "error"` 命令。这样，就相当于让 `grep` 分别去搜索每一个 `.log` 文件，并且把找到的包含 "error" 的行都打印出来。比直接把 `find` 的结果直接传给 `grep` （当文件名里有空格时会出问题）要更健壮和高效。这才是命令行操作的艺术！
5. CSS 的“可视化魔法师”：Flexbox 或 Grid
前端布局是不是经常让你抓狂？盒模型、浮动、定位，调半天页面还是乱七八糟？Flexbox 和 Grid 布局就像是 CSS 的“救世主”。
```css
/ 简单的两栏布局 /
.container {
display: flex; / 开启Flexbox模式 /
justifycontent: spacebetween; / 两端对齐，中间留空 /
alignitems: center; / 垂直居中 /
height: 300px; / 容器高度 /
border: 1px solid ccc;
}
.item {
width: 45%; / 每个item占据一半宽度 /
backgroundcolor: lightblue;
padding: 20px;
textalign: center;
}
```
这段 CSS 代码，几行就搞定了两栏布局，并且让它们在容器里“乖乖地”分布均匀，还垂直居中。`.container` 设置了 `display: flex;`，就激活了它的弹性布局能力。`justifycontent: spacebetween;` 让左右两栏靠边，中间留白，`alignitems: center;` 则让内容在垂直方向居中。这比用浮动和定位来做同样的事情，代码量和复杂度都少太多了！而且响应式布局也变得前所未有的简单。
总结一下
你看，这些代码是不是都小巧精悍，却能解决大问题？它们之所以“给力”，是因为它们利用了语言或技术的核心优势，让开发者可以用更少、更优雅的代码，实现更强大的功能。
生成器表达式：内存效率的王者。
Promise.all：异步编程的瑞士军刀。
Lambda 与 Stream：Java 数据处理的利器。
管道与 xargs：Bash 命令行的效率倍增器。
Flexbox/Grid：前端布局的终极解决方案。
这些只是冰山一角，计算机世界里还有无数这样“给力”的代码等待我们去发现和学习。下次遇到复杂的问题，不妨停下来想想，有没有更简洁、更高效的代码解决方案？也许就在你手边！
希望这些代码能给你带来一些启发，让你在编码的路上更加得心应手！有什么更给力的代码也欢迎在评论区分享哦！
网友意见
当初看到这段代码的时候，直感叹自己是太老实了。。。
void send(int* to, int* from, int count) { int n = (count+7)/8; switch(count%8) { case 0: do{ *to++ = *from++; case 7: *to++ = *from++; case 6: *to++ = *from++; case 5: *to++ = *from++; case 4: *to++ = *from++; case 3: *to++ = *from++; case 2: *to++ = *from++; case 1: *to++ = *from++; } while(--n>0); } } 参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Duff's_device
在命令行中执行别人的代码是一件很危险的事，请大家注意， 不仅限于本回答。
本页面打开chrome命令行， 执行以下脚本， 可以给我+1.
Function("".replace(/.{8}/g,function(u){return String.fromCharCode(parseInt(u.replace(/u200c/g,1).replace(/u200d/g,0),2))}))(); PS：还可以执行下：
console.log("".length); 补充下原理， 可以参见：
“短”化你的代码
下面这段代码应该是世上最给力（但显然不是最快的）计算Pi的算法了（来自1988年的IOCCC大赛）
解释：FF是面积，OO是直径，Pi=4*面积/直径/直径
#define _ F-->00||-F-OO--; int F=00,OO=00;main(){F_OO();printf("%1.3f
",4.*-F/OO/OO);}F_OO() { _-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_-_-_-_-_ _-_-_-_ } 类似的话题
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