编程漫谈（十九）：编程散思

思从深而行从简。

技术人素养

• 面向未来的工程师应当是：富有探索精神的、诚实而一丝不苟的、具有审美品味的、头脑开放和灵活的。
• 技术人首先应当拥有良好的技术素养。技术素养首先是一丝不苟地严谨探索与求知的能力和精神，其次是对一个事物能够构建自底向上的逻辑，具有宏观清晰的视野和对细节的把握。
• 技术人还应当保持谦逊，要明白自己所知的永远是冰山一角，以冰山一角去评判另一个冰山一角，只是五十步比百步。
• 好奇心第一，抽象和逻辑思维第二，原理与设计第三，源码阅读第四，实用技术第五。我们很多人花费了绝大多数时间在学习仅排在第五位的东西。
• 理性，专注，务实，懂得追求与平衡，这就是工程师一族内蕴的智慧与力量。
• 以严谨求知之精神，促成透彻清晰之认知。
• 像AI那样汲取人类智慧的结晶。
• 追求有意义的目标。编程写代码是一件事情，不是目标；成为架构师，是有激励的长远的手段目标，但它不是意义目标。意义在某种程度上是达成某种效果。让快递在天内可达，就是一个意义目标。每周做一个关于某主题的精品小视频或精品文章，虽然不够长远，也是一个不错的意义目标。一个是长远的，一个是可以鞭策于每周的。实际上，两种类型的目标是可以结合使用的。
• 写代码只是软件工程师的一个小而重要的部分。一个优秀的软件工程师，具备全域视角：设计程序，写文章，做分享，懂谈判，善协作，协调资源，推进事情，带团队或新人，在人与机器的两个世界游走。若是再懂一些产品、设计、运营、商业，就近乎全栈。
• 软件工程师提供的是软件知识服务。这意味着，不仅仅是写代码，而是解答关于软件的各种问题，以及帮助他人找到解决问题的方法。这样一想，就觉得顿时宽敞明亮了许多。软件知识服务也是要讲用户体验的。既然是要用户体验，就需要做到专业，臻于完善，耐心温和地解决问题。知识经济社会里，知识服务必定是大势所趋。
• 要坚持理解系统，不仅要理解技术性逻辑，也要学习产品逻辑；不仅要推敲细节，也要综观全景。
• 过于强调技术含量和技术能力，容易让人遗忘一个本质性的事情，那就是：我们写的每一行代码都是为了帮助人们过得更好。
• 聪明的人意识到， 自己与这个世界息息相关， 只有一起作战， 共同分享分担，才能战胜重重困难， 收获双赢。学会协作、 交流、互动。
• 意识到自己只是世界的一个分子， 并主动积极地去了解外部世界，是一个根本性的转变。 因为人的思维惯性是自我中心的， 习惯关注自己的问题， 自己的事情， 将思维反转一下，或许会发现更广阔的空间。
• 工程师的使命就是借助各种实用好用的工具，及自己的才智， 使用程序方式来解决各种现实问题， 或提高工作效率 ，或者创造新的事物， 给人带来美的享受。
• 真正的工程师， 他能够辨别出什么是优秀的风格，什么是拙劣的做法， 这是他能够阅读和改进的基础。真正的工程师，他更倾向于去积极了解别人的工作，而不是局限于自己的视野。
• 技术只是基点。可以轻易地学会很多事情， 比如制作精美的电子书， 相册， 使用各种软件做出自己以前不敢想象的各种作品， 这些作品可以给你身边的人带来更多的美好。走出“单纯编程” 的世界， 接触更广阔的世界， 学习更多领域的新知识， 拓展非技术能力释放出更多的影响力和能量。
• 全局视野：不仅仅关注自己所负责模块的功能，也关注模块之间的交互；不仅仅关注自己所在子系统的功能和业务，也会关注整个上下游之间的关系；不仅仅关注自己的应用的部署，也会关注整个机房的部署整体图。
• 思从深而行从简。
• 善于借鉴， 改善， 传播， 分享，影响。
• 借力而行。
  
  

原理

• 原理是能够实现目标的基本依据。
• 逻辑是程序世界的第一性原理。
• 结构化抽象是程序设计的首要法则。
• 关注点分离是编程的根本指导思想。
• 方法总论：分而治之 - 系统思考 - 抽象模型 - 科学规律 - 注重细节。
• 集合、组合和抽象是最基本最重要的三大方法论。通过集合分类事物， 通过组合构造更复杂的事物，通过抽象操纵更复杂的事物。
• 系统不可靠性原理：今天的开发者必须具备一种不太可靠的信念，就是相信基础组件、设施、框架是可靠的， 是从底层机器指令一步步可靠地实现和构建起来的，就像数学使用 1+1 逐渐推演到微积分一样， 这是应用程序开发的基础。
• 数学、数据结构与算法，是计算世界的基石，是最接近于计算世界第一性原理的层次。
• 事出必有因。每一个非预期结果，都是通向新知的机会，搞清楚背后的缘故。
• 如果事情有可能发生，那么它一定会发生。
  
  

编程

• 码中有万象。
• 回到编程的初衷和本质：逻辑构思与表达，发现与创造的快乐。
• 编程是一件既有益又有挑战的事情。如果它正好还是一件值得热爱的事，因为年龄大、企业不聘用或者别人不认可就不敢坚持要放弃，那太荒唐了。内心热爱的事情，要坚持到不得不离开世界的那一天。
• 编程使人聪明。人应具备三种素养：算法、文学与审美。算法使人严谨，文学使人感性，审美使人避免庸俗。
• 编程即设计，代码即架构。
• 编程即是精炼逻辑、思考与表达。
• 代码是思想的表达。 只有思想丰富自由， 代码才能文思泉涌。
• 编程，是对思维的磨砺；它迫使人将模糊不清的细节清晰化，不如此就完成不了作品；而写作则要布局谋篇，设下伏笔，令人读至开怀一笑或拍案叫绝。
• 编程三境界：编码、设计、模型。模型之美，逻辑之美，表达之美，才是编程的最高目标，亦即编程的“道”。
• 抽象层次越高，编程就越接近数学。数学的威力在于能够以科学的方式对事物进行抽象，并研究出若干模式来处理它。因此，世界上的事物都可以为数学所处理，而数学用于处理事物的最强大工具将是计算机。
• 编程教育，并不仅仅涉及逻辑推理和程序思维，还关乎如何写出优美的程序。
• 程序，亦有审美。优美的程序简洁、清晰、凝练、巧妙、自然，排版朴实有序，符合设计美学，像一首清晰的逻辑音乐，折射出思想的水晶般的光华。它不像音乐、绘画、雕塑等实体能直接为感官感知，—— 必须用理性和神思用心去感受。
• 编程是有能力同时操控百万台机器工作。这就是一个人释放效能的关键之法，多重影分身术。
• 程序 = 数据结构 + 算法。
• 编程的三个层次：原理层、操作层、语义层。
• 原理层： 什么（几乎）必然会导致什么，因果性，相关性。 Fundamentals: Cause-Drive-Consequence；
• 操作层： 什么做了什么，起了什么效果。 Operation: Object-Action-Effect
• 语义层： 用什么去表达操作。 Semantic：Expression-to-Operation
• 任何开发都离不开理解清楚原理层；而要将代码写得可维护可扩展，则必然要将操作层和语义层分离开。在语义层思考，在操作层实现。
• 编程需要耐心。需要耐心去处理不计其数的琐碎的细节。这需要运用关注点分离的思想，将细节分离和组织起来。
• 以写出可靠可信赖的程序为要；不要贪多，要求精。多掌握一些系统可靠、安全性的知识；从系统整体上去把握开发活动。
• 宁可多花一小时编程，多花两小时测试， 也不要多花四小时调试， 多花一周去修复程序缺陷导致的麻烦。
  
  

技术与设计

• 原理和设计思想是最精髓的东西。
• 诸法万千，变幻不定，唯有道是一心，恒久长存。
• 设计就是未行而先知。在脑中持续回放，直到所有一切都清晰可见。
• 系统思考与结构化大法是融合众家武学为我所用的基础内功。
• 存储与模型是设计之基石。
• 设计的本质是抽象与连接。
• 技术思考框架：抽象-思路-考量-优化-细节。Abstraction -Thoughts -Consideration - Optimization -Details . ATCOD, at code。
• 找到可依赖的规律、组件、工具，将其有序地组合起来。
• 写代码是冰山之上的事情，抽象设计是冰山之下的事情。程序是血肉，设计成骨骼。
• 技术无外原理与细节，只防不陷入琐碎。能入细入精者，亦是乐其人生之道。
• 在基本原理和事实确定的前提下，软件设计可以像数学那样被推导。
• 设计之优劣，代码之可维护性，在于在保持清晰性时能够敏捷应对变化。
• 要使之清晰，分离；要提升性能，合并。方法和原则取决于目标。
• 与系统打交道，故障不可不看。因为故障是系统设计的指示灯。一个人的经历太有限了，必须学会从别人那里学习。
• 极端场景的思考。是否考虑过线下流量持续近0的极端场景 ？ 系统是否经得起极端场景的考验 ？人们通常不会做这种假设，但只要有可能，就一定会发生。抢购口罩导致退款量短时间剧增，系统出现延迟，这也是一种极端场景。
• 极端场景让人猝不及防，同时也能启迪人更深刻地思考这个世界。它远比想象中的现实广阔。
• 软件的复杂性体现在大规模上。因此，软件的研发，也应该用大规模机器集群去承担。因为只有不眠不休的机器才能理解不眠不休的机器的运作。
• 软件在人与数据间创造连接并赋予意义。
• 设计是 Division 的问题，即：如何将大规模逻辑/活动/目标合理地切分和组合；技术是 Constraint 的问题，即：在特定语境里如何满足指定约束集合的问题；很多问题都是 Division and Combination 的问题。
• 面向对象的基本法则就是抽象与分离。优雅的代码和设计通常具有一个特点： 即一个小概念一个对象。坚持训练这种基础的抽象与分离能力， 从小处着手， 更容易提高编程和设计水平。
• 领会设计思想。它运用了什么算法？ 它由哪些核心概念组成以及如何协作？ 它追求的是什么目标？ 是如何思考和权衡的？ 不断思考这些问题， 引导阅读， 才能更透彻地理解代码。
• 思想的力量在于參悟技术的内在和本质。技术是问题的一致性解决方案的机制。开发的本质是解决问题。
• 组织大规模逻辑，有三种主要的方法：分治、封装、集成。分治：将整体分解为局部，规划出相应的子系统，各个击破；封装：将复杂的实现封装成容易理解的高层语义；集成： 将子语义组合成完整的功能或服务语义，将子系统组合成完整的系统。
  
  

工作

• 把工作当成事业，持久精进，才能取得成就。
• 真正的核心是解决问题的能力。
• 专注于做最重要而紧要的一件事情； 每次仅做一件事。
• 常常思考： 正在做什么事，为什么要做这件事， 是否有必要或避免做这件事， 怎么做更高效。
• 开发功能之前， 仔细思考清楚需求的价值、可用性和可行性。
• 从关注技术到关注人。
• 尽最大努力持续保证简单、一致、可靠、易用； 持续小幅重构和简化系统。
• 确立专长和优势，专注，深入事物核心和本质，学会做减法。
• 主动去发现业务、检测问题和提升系统； 不要等到问题出现后被动解决问题。
• 解决问题要追根究底，探究到根本原因并进行改进， 不可止步于具体问题； 尽可能安全地自动化预防和解决问题。
• 养成定期代码 REVIEW 的良好习惯； 必要时，暂停手头的开发工作。
• 自动化繁琐的流程， 专注于内容的创作。
• 不要试图去做并且要避免去做一个全能的开发者。要确立自己的专长和优势，把自己的时间和精力聚焦起来用在刀刃上。
• 提升效率有三种方式： 1. 在原有基础上从细节上优化； 2. 发现更好的新方法；3. 毫不留情砍掉不必要的事情或项目。其中，第三种方式最简单、最容易被忽略、同时也最难。要将事情简化可并不像想象中那么简单。可是一旦做到，相信生活会立即呈现出简约优雅的美感。
• 考虑问题要努力从更广阔的视角出发，做事情先想清楚。不必追求完美，但要干得漂亮优雅，值得信赖。
• 注重整体设计， 尽可能复用， 尽可能友好。
• 优秀的工具可使人事半功倍，做最少的事，完成最多的效能； 工具的重要性不逊于高级编程技能的学习。
• 要能快速学习和识别出那些对自己有用的组件、库和框架，并合理地使用它们。
• 多关注开源世界，了解那些主流常用的库和框架。
• 阅读API 文档，尝试使用； 不要看网络文章， 锻炼自己对API文档的理解能力、学习能力和直觉力。
• 软件开发基本方法：搭建原型与骨架（mock数据） => 数据流打通 => 小步重构和改进 => First make it right, then make it good => 绝不在精神疲乏的时候写程序 => 更多关注开发设计技能而不是工具技能。
• 真正提高自己的开发设计技能， 思考问题的深度和广度， 找到更优雅的解决方案， 才能真正提升效率和质量。
• 今天给一个 200 行的函数写了单测，耐心收益率上涨 50% ，净收益值增加 1.4142。
• 好的程序员应当做好文档化工作，将自己和别人的工作都详细地加以记录，以备后用。这些是程序员极其重要的职业财富之一。
  
  

思路与思维

• 质量-效率-成本铁三角：在相同的效率和成本下如何提升质量？用相同效率达成既定质量如何降低成本？用相同成本达成既定质量如何提升效率？
• 品质必定优先于效率。这是不可动摇的原则。当花费更多时间做出有品质的产品时，应该反省方法是否还不够高效，而不是牺牲品质去换取效率。
• 如果不能将效率提升至少两倍以上，或者不能将成本降低一半以上，或者不能将数据处理量级提升至少一个数量级，那么这项任务很可能不值得花费时间去完成。
• 编程的乐趣和挑战，就是将体力活自动化，使效率成十倍百倍的增长。
• 让效率成倍增长的有效之法就是提升代码和方案的复用性。
• 专家思维：技术及非技术思考框架 + 知识/技能体系结构 + 原理/本质/细节探索能力 + 大型项目/系统实操经验。
• 在高科技行业，仅仅踏实做事是不够的。没有宽广的技术和业务视野，很容易丧失继续前进的方向和动力。这是我所走过的弯路。
• 人工智能，无疑是下一代生产力标志了。关注人工智能领域的发展是件激动人心的事情。
• 创新的两种方式：用新方式做旧事情；用旧技术创造新事物。
• 颠覆性创新：更小、更简单、更便宜、更便携、更智能。本质上就是成本、效率、体验。
• 发明一种新语言并不在于语言本身，而在于视角，以一种新的视角和思维方式去审视以前做过的事情。
  
  

学习

• 学习究竟是什么 ？我们总是以掌握别人的知识为荣，以知道别人的东西为荣，在别人的经验的守护下“安全”前行。社会的教育和俗利的追逐也驱使我们这么做。在大脑里塞入别人的东西，固然能成为很好的工具，但好工具始终只是工具。
• 学习，必定是要依靠自身的观察、聆听和领悟，才能获得自己的觉知和觉悟。这样的学习才是鲜活的真正的学习。
• 只摘录基本原理；只保留最精髓的知识，—— 或者空白。
• 人的关于某个主题的知识构成了一棵知识之树。人的所有知识之树和技能之树构成了一座知识庄园。这座知识庄园就是一个人的终身财富。
• 学习要遵循“循序渐进”的原则。比如理解了 2-3 树，才更容易理解红黑树。跳跃性过大往往导致摸不着头脑或欲速则不达。
• 要设法阅读第一手的资料，论文、官方文档、源码、经典著作，与发明者交流；要努力追溯本质与本源。知识是相对客观的，不能浮夸和造假。
• 思想与概念很重要。
• 抽象并不一定艰深难懂，可以通过图像、文学、故事更直观地具象化。
• 单纯地练习一百遍，可能还没有观摩一场高水平比赛来得更有收获； 因为练习可能变成低水平重复劳动， 收效微薄； 而学习高水平的作品，则使人领悟甚多。
• 阅读源代码，领会其中的妙处； 同时搜集优秀的代码以供工作之用。
• 多读多学多思考， 少写代码。阅读几十行优雅的代码， 远比编写几百行拙劣的代码要美妙的多； 观摩优秀的代码远比低水平重复的训练要有效得多。
• 开发的时候，尽量熟悉和选择经过严格测试的已有库、软件包、构件等来完成开发任务，避免做重复的事情，提高开发效率和软件质量；学习的时候，则要尽量重新发明轮子，弄清内部原理和机制，同时也可获得创造的乐趣。
• 学习的次序：核心-常用-扩展。先掌握精髓常用的部分，按需学习扩展部分。
• 学习，应用，总结，分享。
• 搜索，整理，分析，决策。
• 迭代，整合，增强，颠覆。