具体描述
本书是计算机科学方面的经典名著，由计算机界极具影响力的两位专家Brian W. Kernighan和Rob Pike合著。书的内容围绕程序设计实践中的一系列问题展开，讲述对于程序员有共性的知识，以帮助各程序员写出更高效的程序。本书从排错、测试、性能、可移植性、设计、界面、风格和记法等方面，讨论了程序设计中既具有实际意义又具有广泛意义的思想、技术和方法。
本书值得每位梦想并努力成为程序员的人参考，值得每位计算机专业的学生和计算机工作者阅读，也适合作为程序设计高级课程的教材或参考书。
作者简介
作者:[美] 布莱恩 W. 克尼汉（Brian W. Kernighan）罗勃·派克（Rob Pike） 译者:无
Brain Kernighan计算机科学家，曾与UNIX的缔造者Ken Thompson和Dennis Ritchie一起在贝尔实验室工作。他也是AWK和AMPL程序设计语言的共同作者。“K&R C”和“AWK”中的“K”都是指“Kernighan”。2000年起，他在普林斯顿大学计算机科学系任教授，并任本科部代表。
Rob Pike 软件工程师。他在贝尔实验室任职期间，作为UNIX小组成员参与开发了Plan 9和Inferno操作系统以及Limbo程序设计语言。目前他在Google公司工作，参与了Go和Sawzall程序设计语言的开发。
目录信息
Chapter 1: Style / 风格 1
1.1 Names / 名字 3
1.2 Expressions and Statements / 表达式和语句6
1.3 Consistency and Idioms / 一致性和习惯用语10
1.4 Function Macros / 函数宏17
1.5 Magic Numbers / 幻数19
1.6 Comments / 注释23
1.7 Why Bother? / 为何要在风格方面费心 27
Chapter 2: Algorithms and Data Structures / 算法与数据结构29
2.1 Searching / 检索30
2.2 Sorting / 排序32
2.3 Libraries / 库34
2.4 A Java Quicksort / 一个Java快速排序实现37
2.5 O-Notation / 大O记法40
2.6 Growing Arrays / 自增长数组41
2.7 Lists / 表44
2.8 Trees / 树50
2.9 Hash Tables / 散列表55
2.10 Summary / 小结 58
Chapter 3: Design and Implementation / 设计与实现61
3.1 The Markov Chain Algorithm / 马尔可夫链算法62
3.2 Data Structure Alternatives / 在多种数据结构之间选择64
3.3 Building the Data Structure in C / 使用C语言构建数据结构65
3.4 Generating Output / 生成输出69
3.5 Java 71
3.6 C++ 76
3.7 Awk and Perl / Awk和Perl 78
3.8 Performance / 性能80
3.9 Lessons / 经验教训82
Chapter 4: Interfaces / 接口85
4.1 Comma-Separated Values / 逗号分隔值86
4.2 A Prototype Library / 一个原型库87
4.3 A Library for Others / 一个给他人用的库91
4.4 A C++ Implementation / 一个C++实现99
4.5 Interface Principles / 接口原则103
4.6 Resource Management / 资源管理106
4.7 Abort, Retry, Fail?109
4.8 User Interfaces / 用户界面113
Chapter 5: Debugging / 调试117
5.1 Debuggers / 调试器 118
5.2 Good Clues, Easy Bugs / 线索明显、易于发现的错误119
5.3 No Clues, Hard Bugs / 线索不明、难以发现的错误123
5.4 Last Resorts / 最后的手段127
5.5 Non-reproducible Bugs / 不可重现的错误 130
5.6 Debugging Tools / 调试工具131
5.7 Other People's Bugs / 他人引入的错误 135
5.8 Summary / 小结136
Chapter 6: Testing / 测试139
6.1 Test as You Write the Code / 一边编码，一边测试140
6.2 Systematic Testing / 系统化测试145
6.3 Test Automation / 测试自动化149
6.4 Test Scaffolds / 测试脚手架151
6.5 Stress Tests / 压力测试155
6.6 Tips for Testing / 测试心得158
6.7 Who Does the Testing? / 谁来测试 159
6.8 Testing the Markov Program / 马尔可夫程序的测试160
6.9 Summary / 小结162
Chapter 7: Performance / 性能165
7.1 A Bottleneck / 瓶颈166
7.2 Timing and Profiling / 计时和剖析171
7.3 Strategies for Speed / 加速策略175
7.4 Tuning the Code / 代码调优178
7.5 Space Efficiency / 空间利用率182
7.6 Estimation / 评估184
7.7 Summary / 小结187
Chapter 8: Portability / 可移植性189
8.1 Language / 语言190
8.2 Headers and Libraries / 头文件和库196
8.3 Program Organization / 程序架构198
8.4 Isolation / 隔离202
8.5 Data Exchange / 数据交换203
8.6 Byte Order / 字节序204
8.7 Portability and Upgrade / 可移植性和升级207
8.8 Internationalization / 国际化209
8.9 Summary / 小结212
Chapter 9: Notation / 记法215
9.1 Formatting Data / 数据格式化216
9.2 Regular Expressions / 正则表达式222
9.3 Programmable Tools / 可编程工具228
9.4 Interpreters, Compilers, and Virtual Machines / 解释器、编译器和虚拟机 231
9.5 Programs that Write Programs / 写程序的程序237
9.6 Using Macros to Generate Code / 用宏生成代码240
9.7 Compiling on the Fly / 运行中编译241
Epilogue / 后记247
Appendix: Collected Rules / 规则汇编249
· · · · · · (收起)
读后感
足足看了一整天才翻到了最后的后记。 昨天告诉朋友在读此书，朋友看了目录说这个大而全，感觉不到有东西在里面。 说说自己的感受吧。 风格部分最简单，类似于代码大全中的一些。 算法，数据结构很简略，把树拿出来大概能吓跑一堆没经过学习的程序员。 马可夫链很好，立马去翻编...
评分简短，精炼却又全面的程序员必读，涉及编码的各个方面，建议每个有一年左右编程经验的人都读一下，可以拓展视野，纠正问题。其中的例子十分经典，易于理解又不乏实用性。
评分推荐所有有一年编程以上的人看 真是句句血泪呀 不论语言不论平台 总有适合的部分 而且要做为备查的工具书 时不时看 一次不够还要多次看 嗯 考虑是不是买一本了 图书馆的几天就被人recall回去了
评分这本书从排错、测试、性能、可移植性、设计、界面、风格和记法等方面，讨论了程序设计中实际的、又是非常深刻和具有广泛意义的思想、技术和方法。
评分你可曾…… 花费了大量时间编写错误的算法？ 使用了过于复杂的数据结构？ 测试程序却忽略了明显的错误？ 需要让程序使用更少的内存，但运行快三倍? 纠结地在工作站和PC间移植程序？ 试图对他人的程序做适当的修改？ 因无法理解程序而重写？ 这有趣吧？ 以上种种，程序...
用户评价
作为一个对代码充满好奇的新手，我一直渴望找到一本能够带领我入门编程世界的优秀读物。最近，我偶然发现了一本叫做《程序设计实践》的书，虽然我还没有机会深入研读，但仅仅从目录和封面设计来看，我就能感受到它蕴含的潜力。书中对于基础概念的讲解，例如变量、数据类型、控制流等等，是否能够做到深入浅出、循序渐进？我特别在意的是，它会不会像一些过于理论化的教材一样，让我望而却步，还是会用贴近实际的例子，让我体会到编程的乐趣？我设想，一本好的入门书，应该能够引导读者一步步建立起对编程的信心，而不是在晦涩的术语和复杂的算法中迷失。我希望这本书能够提供清晰的逻辑框架，让我理解代码是如何一步步工作的，并且能通过一些简单的练习，让我立刻动手尝试，获得成就感。毕竟，对于初学者来说，实践出真知，通过自己的双手写出能运行的代码，是最有吸引力的学习方式。我期待它能帮助我打下坚实的基础，为我未来的编程学习之旅铺平道路，而不是仅仅停留在理论的层面，让我感到无从下手。
评分作为一名资深的软件工程师，我对《程序设计实践》这本书的标题本身就充满了期待。在多年的工作经验中，我深切体会到，真正的“实践”远比单纯的理论学习更能磨练一个人的编程技艺。《程序设计实践》这个名字，恰好点出了我一直以来所追求的精髓。我希望这本书能够不仅仅停留在“如何写出能运行的代码”，更要深入探讨“如何写出好的代码”。这包括但不限于代码的可读性、可维护性、可扩展性，以及如何设计出健壮、高效且安全的程序。我尤其关注书中是否能够提供一些关于设计模式、算法复杂度分析、并发编程等方面的深入讲解，并且能够结合实际案例，展示这些高级概念在解决复杂问题时的应用。此外，我期待书中能够分享一些作者在实际开发过程中总结出来的宝贵经验和“坑”，帮助我少走弯路。对于经验丰富的开发者来说，一本优秀的实践类书籍，往往能带来“醍醐灌顶”的感受，帮助我们不断突破瓶颈，提升自己的技术水平。我希望能在这本书中找到那份让我眼前一亮、有所启发的内容。
评分我是一名在校大学生，专业与计算机相关，但课程设置偏重理论，对于实际编程能力的培养似乎稍显不足。《程序设计实践》这本书，听名字就让我觉得非常实用，是我非常想了解的一本教材。我一直觉得，理论知识固然重要，但如果不能与实际编程相结合，就容易变成“纸上谈兵”。我尤其关注这本书在项目驱动式学习方面的设计。它是否能够通过引导读者完成一些有挑战性但又具有实际意义的项目，来巩固所学的知识？例如，从一个简单的命令行工具，到图形界面的应用，再到网络编程的初步尝试，这样的循序渐进的学习路径，对我来说会非常有效。我希望这本书能够教会我如何将抽象的概念转化为具体的代码，并且能够理解不同编程范式之间的优劣。此外，我还会关注书中关于代码重构、性能优化等进阶内容的介绍，这些都是我在现有课程中接触较少的，但又对提升程序质量至关重要的方面。我希望这本书能为我提供一套完整的学习体系，让我能够真正掌握程序设计的精髓，为我未来进入IT行业打下坚实的基础。
评分我是一个非常喜欢探索不同编程语言和技术的学习者，虽然已经接触过不少编程书籍，但总觉得在“设计”这个层面上，还有很大的提升空间。《程序设计实践》这个书名，让我立刻联想到它可能不仅仅是介绍某种语言的语法，而是更侧重于如何“设计”一个程序。《程序设计实践》是否能够从更高的维度，讲述软件工程的基本原则，比如面向对象设计、函数式编程的思想，以及如何进行良好的API设计？我非常期待它能够帮助我理解，为什么某个设计是好的，而另一个设计则可能存在隐患。我也会关注书中是否会讨论到一些软件开发的生命周期，比如需求分析、系统设计、编码实现、测试部署以及后期的维护等等。我希望通过这本书，能够让我对一个完整的软件产品形成一个更全面的认识，而不仅仅局限于单个功能的实现。此外，我还会关注书中关于如何进行有效的代码评审，以及如何利用测试来保证代码质量的内容，这些都是在实际团队开发中非常重要的环节。我希望这本书能帮助我从一个“编码者”蜕变为一个“架构师”，能够独立思考并设计出优秀、可扩展的软件系统。
评分最近我入手了一本《程序设计实践》，听闻这本书在业界评价很高，尤其是在系统性的学习方法和工程化思维方面。虽然我本人已经有了一些编程经验，但总觉得在某些方面不够深入，或者说，一些“套路”性的东西掌握得不够牢固。我特别希望这本书能帮助我梳理那些在实际开发中会反复遇到的问题，比如如何进行有效的代码调试，如何设计出易于维护和扩展的程序结构，以及一些关于软件架构的基本原则。我设想，如果这本书能够通过一些经典的案例分析，来展示一个完整的程序是如何从需求分析到最终实现的，那将是非常有价值的。我也会关注它在“实践”二字上的体现，是否能够提供一些高质量的编码规范建议，或者介绍一些常用的开发工具和流程。毕竟，在真实的项目中，仅仅会写代码是远远不够的，还需要懂得如何与团队协作，如何保证代码质量，以及如何应对各种突发情况。我期待这本书能为我提供一些“内功心法”，让我能从更宏观的视角去理解程序设计，提升自己的工程能力，成为一个更成熟的开发者。
评分一般
评分一般
评分这本书是作者多年编程经历总结出来的很多经验。涉及编程的很多方面，比如编程风格，数据结构，性能调优，debug等等。虽然涉及了这么多方面，但是每一方面都写得很到位，不会让人觉得浅尝辄止。这个也推荐作为编程的入门读物。
评分之前发言过于不理性，现在重新来过，对之前的发言深表遗憾。与出版社工作人员沟通得知，这次封面设计不用原书封面，删减index是版权方要求所致。对index要求高的同学有准备就好了。仅此…… 3.17
评分这本书或许会成为今年学过的最棒的CS书籍了（第二或许是SCIP）。全书虽然不厚 但包含了programming的方方面面。其中C2的Data Structure and Algorithm简洁明晰 C3和C4的Markov Chain和CSV值得反复琢磨。不同层册的prgrammer可以领悟到不同内容。期待《All of Programming》
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