流水账-Avalonia

近几天尝试用Avalonia搞了一个Draw(也算是借鉴🦊佬的学习路线了),但是非常悲伤的是没有设计出MVVM的架构，仅是MV架构就要我半条命，ViewModel层拼尽全力不知道该填些什么…小记一下我的折腾。

Model层

没有高端的玩意儿，总而言之就是💩山，只有最最最基础的class，没有record、dictionary那些🥹，用不惯喵。我甚至把所有类都塞到了一个.cs文件里,不过能跑就⭐（×），唉唉，不管了。

我设计了四个类，Prize、Participant、DrawResult、DrawManager，分别用来放奖项信息、参与者信息、抽奖结果和抽奖发起者的行为。

前三个类存放相关信息，当然也要支持修改，支持读取，所以均使用{get;set;}访问控制器。

至于抽奖发起者，一个最重要的行为就是要组织开奖，也就是获取DrawWinners()的行为，而获奖者一般也不止一个，所以我选用了List,也就封装出了public List<DrawResult> DrawWinners()这个函数。接下来细想一下，这个函数需要哪些实现逻辑呢？

  • 首先需要获取参与者信息
  • 当然也需要获取奖项设立的情况
  • 抽奖的随机性也是必须的
  • 最后还要及时删除参与者的数据，避免重复抽奖

如下：

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public List<DrawResult> DrawWinners()
{
    var results = new List<DrawResult>();
    var availableParticipants = _participants.ToList();

    // 如果没有参与者，返回空结果
    if (availableParticipants.Count == 0)
    {
        return results;
    }

    foreach (var prize in _prizes)
    {
        // 计算实际抽奖数量：取奖项数量和剩余参与者数量的较小值
        int actualQuantity = Math.Min(prize.Quantity, availableParticipants.Count);
        
        for (int i = 0; i < actualQuantity && availableParticipants.Count > 0; i++)
        {
            var randomIndex = _random.Next(availableParticipants.Count);
            var winner = availableParticipants[randomIndex];
            
            results.Add(new DrawResult
            {
                WinnerName = winner.Name,
                Prize = prize,
                DrawTime = DateTime.Now
            });

            availableParticipants.RemoveAt(randomIndex);
        }
    }

    _results.AddRange(results);
    return results;
}

以上就是抽奖的实现逻辑，此外，值得一提的是readonly关键字的使用，

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private readonly List<Participant> _participants = new();

这是private封装（内部只读存储），readonly使它不能被重新赋值（例如不能再 _participants = new List<...>()），但可以修改集合内部的元素（如 _participants.Add(...)），这就可以很好地支持了操作部分参与者的需求。

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public ReadOnlyCollection<Participant> Participants => _participants.AsReadOnly();

这也是封装（readonly只读保护），给外部提供的readonly只读访问接口，支持获取参与者信息，也保护了数据不被外部删改。

View层

View视图的UI设计(.axaml)和事件绑定(.axaml.cs)相关的数据交互我都放在了这一层处理。

关于UI设计等我过几天再补吧，太累了，先不写了（

从.csproj到.exe

在这一步我也走了很多的弯路，最后也是在拷打llm各AI大模型下完成了这最后一步。总而言之，能跑就是win!

Keep Ongoing

👆🏼