编程之路，随笔

编程其实就是解决问题，你解决实际问题的能力越强，你的编程能力越强。其实这和其他行业是一样的。下面是我搜集的一些编程的一些问题解释

有两种方式构建软件设计：

一种是把软件做得很简单以至于明显找不到缺陷；

另一种是把它做得很复杂以至于找不到明显的缺陷;

数据与计算的关系

传统的计算模型是数据向程序靠拢：数据流向计算程序

大数据的技术模型是：程序向数据靠拢：程序流向数据（分布式部署），归并后再流向程序

闭包与对象

闭包是附有数据的行为，对象是附有行为的数据

大家观察下：闭包与对象，传统技术与分布式计算其实都是逆向思维的产物，这个也是编程思维的一次跳跃

程序模型：

所有的程序模型都是围绕着输入、输出，和过程处理来展开的；这也是世界万物之间交互的最基本模型；我们总是企图使用程序来模拟世界万物的交互，未曾想交互异常复杂。几种典型的开发模型：典型的开发模型有：1. 边做边改模型（Build-and-Fix Model）；2. 瀑布模型（Waterfall Model）；3. 快速原型模型（Rapid Prototype Model）；4. 增量模型（Incremental Model）；5.螺旋模型（Spiral Model）；6.演化模型(evolution model)；7.喷泉模型(fountain model)；8.智能模型(四代技术（4GL）)；9.混合模型（hybrid model）；10.RAD模型；

其实编程的学习，在这个过程中，主要是两个方面的学习：一是论文的阅读，二是编程实践。

从一本“杂书”上看到了这样一个图（经过个人加工的）：

A：程序； W=1；

B：编程产品； W=3；

C：编程系统； W=3；

D：编程系统产品； W=9；

其中，A,B,C,D表示编程之后产出的东西，W表示工作量。

可以看出，我们平时写的程序，至少是我这个刚进入研究生阶段的同志，只是可以运行的程序而已，既不能称作是系统，也不能称作是产品，更不能称作是系统产品。B：通用化，测试完整，文档完整，便于维护等。C：有明确的接口及其说明，可以方便进行系统集成等。另一方面，从工作量可以看出，写好程序和把程序转换为系统产品还有很大一段距离。因此，不能在写好了程序就沾沾自喜，以为完事了。当然了，也有后续工作很少的，但是那时在前期工作非常完善的情况下。

如果A是普通的程序员，那么B和C是优秀的程序员，D是卓越的程序员