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读<编程珠玑>，不要忘了还有这本经典

hex108 — Thu, 07 Jul 2011 12:47:00 GMT

     读的过程真是一种享受。看到好的代码，好的思想，总会忍不住默记几遍。

     看到觉得有点意味的地方最好多想想来龙去脉，想想为什么，因为紧接着的会是令人惊喜的解说。多写写书上的代码，感觉不错（写完以后感觉忘了很久的算法又重新回来了）。每章的“原理”部分是高度性的概括，"习题"是很好的，促使你去思考，做习题是很有必要的，不想“浪费”时间去“做习题”了的结果可能是以后会用更多的时间才能想清这些问题，还有不要只想着看答案，你会很失望，因为有些题目是没有答案的 :) ps：有很多面试题来自其中的习题

     对一些算法有了更好的理解，也许是看第二遍的原因，也许是从不同的角度看会有不同的效果（所以好书要多读，每重读一次会有新的收获）。比如：在动态规划算法里，程序可以用递归算法和用表格化方法实现。递归算法的缺点是：有部分值会被重算，解决方法是用一个数组把已经计算过的值存起来，这样就不会重复计算了。表格化的算法是：没有递归算法好理解，解决办法是：在代码开头加个注释，注释就是那几条递归规则，大不了再加上说明“此代码用的是动态规划”。 ps：linux里diff的基本算法就是动态规划吧，感觉和最长公共子串类似，自己实现了一个(diff.pl)(更新：今天在网上看到了关于diff用动态规划实现的信息：Dynamic programming Creative Exercises 2 Unix diff, 其源码为diff.java ，比我的好了N多倍，打印结果的那段代码的思想相当好！代码简洁清淅。另外，我开始觉得用表格化的方法实现动态规划更帅了。－－2011.7.22 )。

    读这本书收获很多，列举几个吧：
    1. 书里的“程序验证” 技术很靠谱，让程序看起来清晰易懂，还能从一定程度保证正确性。
    2. “哨兵”(Sentinel value )被几次用到了，感觉还不错，代码看起来更简单了，还能带来一点小小效率。
    3. 时空折中与双赢。在原始设计的算法并非最佳方案时，通过改善算法是可以达到双赢的。
    4. 用只分配一个较大内存块的方案来替换通用内存分配，这样就消除了很多开销较大的调用，而且也使用空间的利用更加有效。
    5. 数学模型的建立是很重要的。把数a想成用集合[a,a + 1)表示是第9章中二分查找代码调优的核心思想。数组旋转那个算法也实在是太nb了。
    6. 一个写得很好的代码，在几个地方看到过，总会忘，这次记下：

链表里有一个哨兵元素，初始时: head = sentinel = new Node(value, 0);
  向链表插入元素：
  insert(v)
      for(p = &head; (*p)->val < t; p = &((*p)->next))
      ;
      if (*p)->val == v
          return
      *p = new node(v, *p)

下面是我写的：
  insert(v)
        p = head;
        while(p->val < t)
            p = p->next
        if(p-> val == v)
            return
        q = node(t,p)
        if(p == head)
             head = q;

    另外，注意到一本书＜算法设计与分析基础＞，用不同的方式讲算法，把算法按其通用程度提出了4个最基本的算法思想：Brute force ， Divide & conquer ， Decrease & conquer， Transform & conquer。

    最后摘录一下第1版跋里给的几个建议:
    1. 解决正确的问题。首先彻底理解问题
    2. 探索所有可能的解决方案
    3. 观察数据
    4. 使用粗略估算
    5. 得用对称性
    6. 利用组件做设计
    7. 建立原型
    8. 必要时进行权衡
    9. 保持简单
    10.追求优美

hex108 2011-07-07 20:47 发表评论

写作《程序员修炼之道》的方式很有意思

hex108 — Fri, 13 Aug 2010 12:34:00 GMT

      这里有作者之一Dave Thomas在敏捷2009大会上关于此书的演讲(http://www.infoq.com/cn/presentations/dt-pragmatic-programmer)

      这本书的成书方式很有意思。作者非常喜欢program，以至于将这本书的写作当成了软件工程，全书用plain text写成，以soruce code(应该是他们自己发明的领域语言DSL~)的方式组织而成，用他们自己写成的工具build一下后就成了此书，相信他们也以某种版本管理工具对此进行了管理(方便查看版本之间的变化等)，并对书中的code进行了单元测试。
      想像一下他们怎么写书的(借用HTML的格式猜想一下):

      <Title>程序员修炼之道Title>
      <Body>
             shell游戏
             <Code>/home/Dave/game.shCode>
      Body>

      Test时会自动测试书中的程序，如：game.sh；Build之后本书便完成了（书中的code文件会自动读入）。

      这真是一个很成功的“项目”：
      * Automate Everything.
      * 如果需要，则设计自己的小语言
        Perl有一个作解释器的包http://search.cpan.org/~dconway/Parse-RecDescent-1.965001/lib/Parse/RecDescent.pm
      * Fix Broken Windows
        --Fix small thing,Then big thing will not happen.
      * Don't repeat yourself(DRY)
        -- code duplication
        解决方法: 做成函数，模块，类；采用code generators；采用元程序设计(The art of metaprogramming:http://www.ibm.com /developerworks/linux/library/l-metaprog1.html)；采用设计模式(作者觉得采用模式有可能把问题弄复杂)；convertions；metaphors；
        -- Project Duplication
        Fix by producing procduts; Fix with data-driven designs.
      * Do one thing better.
        简单，低耦合。
      * Do Nothing Twice.
      * 代码之前，测试先行。
      * 选择好的编码工具能有效地提高效率，避免编码中的小错误。

hex108 2010-08-13 20:34 发表评论

卓有成效的程序员

hex108 — Sat, 10 Jul 2010 04:40:00 GMT

自动化法则

    计算机原本就该从事简单重复的工作。只要把任务指派给它们，它们就可以一遍又一遍毫不走样地重复执行，而且速度很快。但却经常看见一种奇怪的现象：人们在计算机上手工做一些简单重复的工作，计算机则在大半夜里扎堆闲聊取笑这些可怜的用户。

    我们应该利用作为程序员的优势，看到普通用户无法看到的东西，培养larry所说的“懒惰，急躁和傲慢”让计算机高效地为我们工作：命令行是如此地高效，脚本是如此地方便，衔接两个小工具能达到如此神奇的效果。。。

古代哲人

1. 亚里斯多德的“事物本质性质和附属性质”理论：致力本质复杂性，去除附属复杂性。你现在想解决问题A,在解决A的问题中遇到了问题B,接着你去解决问题B，戏剧性的是你遇到了很多接二连三的问题C,D,E，或者在很多年后，程序才出现问题C,D,E，可是你的最初问题是A，不是吗？B,C,D等等都是附属性质，当这些附属性质越来越多，越来越复杂的时候，也是开始思考另一个解决A的办法的时候了。(如果作为学习，可以试着去解决那些附属性质)

2. 笛米特法则：任何一个对象或者方法，它应该只能调用下列对象：该对象本身，作为参数传递进来的对象，在方法内创建的对象。这么做的主要目的是信息隐藏,同时使类的耦合更加松散。

3. “古老”的软件传说。了解历史才能更好地创造历史。读读那些“古老”的“宝典”（如《程序员修炼之道》《人月神话》《Smalltalk Best Practice Patterns》），会学到很多有用的东西，或许你会发出一生惊叹。“当你的老板要求你使用一个低质量的代码库时，不需要在崩溃中咬牙切齿，告诉他：你正“站在侏儒的肩膀”上的陷阱中，然后他就会明白不仅仅只有你才觉得那是个坏主意。”

拥抱多语言编程

   “每个语言都有自己擅长的地方”（我的想法）。比如perl特别适合文本处理，用来处理网页也很好（毕竟有些从服务器上返回的数据就是用perl返回的，所以用perl也会比较合适）。

    计算机语言就像鲨鱼，要是保持静止就会死。

    Java的创造都们实际上创造了两样东西：Java语言和Java平台。后者就是我们摆脱历史包袱的途径（Java语言的特性包含了一些它本该可以忽略的东西，如Java程序初始化的顺序和从0开始的数组）。读到本文我才开始理解平台的深刻意义。

    举两个例子（Groovy和Jaskell）说明。

    Groovy是一种开源的编程语言，它给Java带来了动态语言的语法和功能，它会生成Java字节码，因此可以在Java平台上运行。在Java之后十多年里浮现出来的各种语言很大程序上影响着Groovy的语法：Groovy支持装饰，较松散的类型系统，“理解”迭代的集合，以及很多现代编程语言的改进特性。而且它可以编译成纯正的Java字节码。用Groovy写成的代码简洁且并不比用Java写的代码效率低多少，而且能充分借用Java平台的优势。

    Jaskell是运行在Java平台上的Haskell版本。Jaskell拥有函数式程序设计语言的优势：函数不改变外界的状态，纯粹的函数式语言压根没有“变量”概念；函数式语言对多线程的支持比命令式语言要强得多，用函数式语言更容易写出强壮的线程安全的代码，对并发支持也比较好（我想这是Erlang流行的原因）。同时Jaskell也能借用Java平台的优势。

     Java平台借用这些多语言特性，一定会走得更好，走得更远。不过，在带来好处的同时，也带来了一个问题：多语言应用程序更难高度，解决这个问题最简单的办法也跟现在一样：靠严格的单元测试来避免在调试器上浪费时间。

     多语言开发风格会把我们带向领域特定语言(Domain-specific Language,DSL)。我们会以一些专门的语言为基础，创造出非常有针对性的，非常专注某一问题域的DSL。抱定一种通用语言不放的年代就快结束了，我们正在进入一个专业细分的新时代。大学时代的Haskell教材还在书架顶上蒙尘吗？该给它掸掸灰了。

     ps: 我们也可以以C++为基础，来创造一种DSL，思考。

链接：卓有成效的程序员

hex108 2010-07-10 12:40 发表评论