不知不覺做軟件已經(jīng)做了十年,有成功的喜悅,也有失敗的痛苦,但總不敢稱自己是高手,因為和我目中真正的高手們比起來,還差的太遠。世界上并沒有成為高手的捷徑,但一些基本原則是可以遵循的。

1. 扎實的基礎。數(shù)據(jù)結構、離散數(shù)學、編譯原理,這些是所有計算機科學的基礎,如果不掌握他們,很難寫出高水平的程序。據(jù)我的觀察,學計算機專業(yè)的人比學其他專業(yè)的人更能寫出高質(zhì)量的軟件。程序人人都會寫,但當你發(fā)現(xiàn)寫到一定程度很難再提高的時 候,就應該想想是不是要回過頭來學學這些最基本的理論。不要一開始就去學OOP,即使你再精通OOP,遇到一些基本算法的時候可能也會束手無策。

2. 豐富的想象力。不要拘泥于固定的思維方式,遇到問題的時候要多想幾種解決問題的方案,試試別人從沒想過的方法。豐富的想象力是建立在豐富的知識的基礎上,除計算機以外,多涉獵其他的學科,比如天文、物理、數(shù)學等等。另外,多看科幻電影也是一 個很好的途徑。

3. 最簡單的是最好的。這也許是所有科學都遵循的一條準則,如此復雜的質(zhì)能互換原理在愛因斯坦眼里不過是一個簡單得不能再簡單的公式:E=mc2。簡單的方法更容易被人理解,更容易實現(xiàn),也更容易維護。遇到問題時要優(yōu)先考慮最簡單的方案,只有簡單方案

不能滿足要求時再考慮復雜的方案。

4. 不鉆牛角尖。當你遇到障礙的時候,不妨暫時遠離電腦,看看窗外的風景,聽聽輕音 樂,和朋友聊聊天。當我遇到難題的時候會去玩游戲,而且是那種極暴力的打斗類游戲,當負責游戲的那部分大腦細胞極度亢奮的時候,負責編程的那部分大腦細胞就得到了充分的休息。當重新開始工作的時候,我會發(fā)現(xiàn)那些難題現(xiàn)在竟然可以迎刃而解。

5. 對答案的渴求。人類自然科學的發(fā)展史就是一個渴求得到答案的過程,即使只能知道 答案的一小部分也值得我們?nèi)ジ冻?。只要你堅定信?一定要找到問題的答案,你才會付出精力去探索,即使最后沒有得到答案,在過程中你也會學到很多東西。

6. 多與別人交流。三人行必有我?guī)?也許在一次和別人不經(jīng)意的談話中,就可以迸出靈感的火花。多上上網(wǎng),看看別人對同一問題的看法,會給你很大的啟發(fā)。

7. 良好的編程風格。注意養(yǎng)成良好的習慣,代碼的縮進編排,變量的命名規(guī)則要始終保持一致。大家都知道如何排除代碼中錯誤,卻往往忽視了對注釋的排錯。注釋是程序的一個重要組成部分,它可以使你的代碼更容易理解,而如果代碼已經(jīng)清楚地表達了你的思想,就不必再加注釋了,如果注釋和代碼不一致,那就更加糟糕。

8. 韌性和毅力。這也許是“高手”和一般程序員最大的區(qū)別。A good programming is 99 sweat and 1 coffee。高手們并不是天才,他們是在無數(shù)個日日夜夜中磨練出來的。成功能給我們帶來無比的喜悅,但過程卻是無比的枯燥乏味。你不妨做個測試,找個10000以內(nèi)的素數(shù)表,把它們?nèi)汲聛?然后再檢查三遍,如果能夠不間斷地完成這一工作,你就可以滿足這一條。

這些是我這幾年工作生涯的一點體會,希望能夠給大家有所幫助。