How to Think Like a Programmer

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出版者:Cengage Learning
作者:Paul Vickers
出品人:
页数:611
译者:
出版时间:2008-12-19
价格:USD 75.95
装帧:Paperback
isbn号码:9781844809035
丛书系列:
图书标签:
  • 编程
  • 科普
  • programming
  • CS
  • 编程思维
  • 算法
  • 问题解决
  • 逻辑思维
  • 计算机科学
  • 初学者
  • 编程入门
  • 数据结构
  • 代码设计
  • 学习方法
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具体描述

How to Think Like a Programmer is a bright, accessible, fun read describing the mindset and mental methods of programmers. Anticipating the problems that student's have through the character of Brian the Wildebeest, the slower pace required for this approach is made interesting and engaging by visual impact of hand-drawn sketches, frequent (paper-based) interactivities and the everyday tasks (e.g. coffee making) used as the basis of worked examples.

《代码的艺术:从零构建现代软件系统》 本书简介 在飞速迭代的数字时代,软件不再仅仅是工具,它已成为驱动现代社会运转的基石。然而,优秀的软件并非凭空产生,它源于严谨的思维、精妙的设计和对底层原理的深刻理解。《代码的艺术:从零构建现代软件系统》正是这样一本旨在将读者从单纯的代码使用者提升为系统架构师和高效问题的解决者的深度技术著作。 本书的核心目标并非教授某一种特定语言的语法,而是深入剖析软件设计与工程的普适性原则。我们认为,真正的编程能力,体现在对复杂性进行有效管理的能力,以及在面对未知的技术挑战时,能够迅速构建出清晰、可维护、高性能解决方案的思维框架。 第一部分:思维的基石——计算思维的重塑 我们首先将读者带入一个全新的思维领域,探究“计算思维”究竟意味着什么。这不仅仅是关于算法,更是关于如何将现实世界中的复杂问题,抽象化、分解,并转化为机器可以精确执行的逻辑序列。 1. 问题的结构化与抽象化: 本部分详细阐述了如何识别问题的本质,而非被表面现象所迷惑。我们将深入探讨状态空间搜索、不变量的识别以及层级化分解(Decomposition)的艺术。通过大量的案例分析,读者将学会如何将一个庞大、模糊的需求,拆解成一系列可独立验证、接口明确的子模块。我们将引入领域驱动设计(DDD)的初步概念,强调模型应反映业务真实,而非代码的便利性。 2. 逻辑的严谨性与证明: 在此部分,我们超越了调试(Debugging)的层面,进入了前置验证(Pre-verification)的领域。我们将回顾离散数学和布尔代数在现代编程中的实际应用,重点讨论如何运用循环不变量(Loop Invariants)来证明代码段的正确性,而非仅仅依赖测试用例。我们将探究形式化方法在关键路径设计中的潜力,教会读者如何从逻辑上“锁定”代码的行为,从而大幅减少运行时错误。 3. 资源约束下的优化思维: 计算机科学的核心矛盾在于资源(时间、内存、带宽)的有限性。本章将引导读者超越对“复杂度符号”(如$O(n)$)的表面理解,深入探讨实际硬件架构对性能的影响。内容包括:缓存一致性、内存访问模式对程序性能的真实影响、以及流水线处理的原理。我们将通过性能剖析工具的实际操作演示,教会读者如何定位瓶颈,并根据实际测量数据而非主观猜测来指导优化决策。 第二部分:系统的构建——模块化与接口设计 一个健壮的系统是由良好协作的组件构成的。本部分专注于软件架构和组件间通信的艺术。 4. 接口的定义与契约精神: 接口是模块间交流的唯一桥梁。我们将详细分析好的接口设计应该具备的特质:高内聚、低耦合。我们将对比不同的数据交换格式(如Protocol Buffers与JSON)的设计哲学,重点分析向前兼容性(Forward Compatibility)和向后兼容性(Backward Compatibility)的设计策略,以及如何通过严格的版本控制策略来维护这些契约。 5. 抽象层次的驾驭: 本章探讨如何有效地使用抽象来管理复杂性。我们将区分数据抽象、控制抽象和接口抽象,并深入探讨何时应使用继承、何时应使用组合(Composition)。特别是,我们将详细剖析面向对象设计原则(SOLID)的现代解读,强调其在微服务和分布式环境中的应用,以及何时可以“安全地”打破这些原则以适应特定的性能需求。 6. 错误处理与韧性设计(Resilience): 程序必定会遇到异常。本书不教如何“捕获异常”,而是教授如何“预测和管理失败”。我们将深入研究幂等性(Idempotency)的设计,分布式事务的挑战(如两阶段提交的局限性),以及如何构建具备隔离(Isolation)和熔断(Circuit Breaking)能力的健壮服务。错误信息的设计哲学——如何提供足够信息进行调试,同时又不泄露敏感系统细节——也是本章的重点。 第三部分:工程的实践——自动化与可维护性 代码的生命周期远长于其编写的瞬间。本部分关注如何确保代码在未来数年内仍然可被理解、可被修改和可被部署。 7. 测试的层次结构与价值链: 测试不仅仅是质量保证的最后一道防线,它是设计过程的一部分。我们将系统性地探讨测试金字塔的实际应用,区分单元测试、集成测试和端到端测试的适用场景和局限性。本章特别强调测试驱动开发(TDD)作为一种设计工具的角色,以及如何编写出“可测试的代码”——这通常意味着代码本身设计得更好。 8. 配置、部署与环境的统一: 现代软件的复杂性很大一部分来自于部署环境的差异。本书将探讨如何通过基础设施即代码(IaC)的思想,实现环境的自动化构建与复制。我们将分析配置管理的最佳实践,讨论十二要素应用(The Twelve-Factor App)原则在实际工程中的落地,确保应用程序在开发、测试和生产环境中表现一致。 9. 文档与知识的传递: 代码是写给人看的,其次才是给机器执行的。本章关注有效的代码注释、设计文档和API文档的撰写。我们将介绍“Why”文档的重要性——解释设计决策背后的原因,而非仅仅描述代码做了什么。目标是让新加入的工程师能够在最短时间内理解系统的核心逻辑和演化路径。 通过系统地学习以上三个部分,读者将建立起一套稳固的、跨越具体技术栈的软件工程哲学。本书不提供即插即用的框架,而是提供了一套深入挖掘问题本质、系统化构建解决方案的思维工具箱。它旨在培养具备卓越工程直觉和严谨逻辑能力的开发者,使他们能够自信地驾驭下一代复杂系统的挑战。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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说实话,市面上教编程的书汗牛充栋,但大多都停留在语法层面,学完之后感觉自己只是一个高效率的打字员,而不是真正的创作者。这本书的价值在于它成功地跨越了语言的鸿沟,聚焦于计算机科学最核心、最不变的思维模式。它的叙述风格非常松弛而富有哲理,读起来完全没有那种枯燥的教材感。作者在介绍贪心算法和动态规划时,并没有直接抛出递推公式,而是先设置了一个非常生活化的场景,比如如何用最少的硬币找零,或者如何规划一天内完成最多的任务,然后引导读者自己去推导出最优解的结构。这种“发现式学习”的方法,极大地增强了读者的参与感和对知识的内化程度。我发现,通过这本书训练出来的逻辑链条,甚至可以迁移到项目管理和日常决策中去——如何设定目标,如何预估资源,如何处理不确定性。这种通用性的思维工具,才是这本书最令人称道之处。它真正做到了“授人以渔”,让读者明白,编程的乐趣和挑战,远不止于写出能跑的代码,更在于构建一个逻辑自洽、优雅运行的思维模型。

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这本书简直是为我这种编程新手量身定做的指南,它没有那种高高在上的技术说教,而是用一种非常接地气的方式,一步步引导你建立起真正的“程序员思维”。我记得最开始看的时候,那些复杂的算法和数据结构对我来说简直是天书,但这本书的作者似乎能洞察读者的困惑,他没有急于展示炫酷的技巧,而是花了大量的篇幅去讲解如何将一个庞大、模糊的问题拆解成可管理的小块。举个例子,书中对于“抽象化”的阐述简直是醍醐灌顶,它不是简单地告诉你“要抽象”,而是通过现实生活中煮咖啡、规划旅行的例子,让你真正理解抽象的精髓——抓住核心,忽略不必要的细节。这种思维层面的训练,远比死记硬背一堆语法有用得多。读完前几章,我感觉自己看问题的角度都变了,不再一遇到Bug就手足无措,而是会先停下来,问自己:“这个问题的本质是什么?我能用哪个已知的模式来解决它?”这种主动思考的习惯一旦养成,编程的效率和质量自然就上来了。书中对调试过程的描述也极其到位,它强调的不是找到错误代码然后修改,而是系统地排除可能性,像侦探一样寻找线索,这种逻辑推理能力是任何编程语言都无法替代的宝贵财富。

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我本来是自学编程的“野路子”,虽然能勉强糊口,但总感觉自己的代码结构混乱,性能优化也常常是靠运气。接触到这本书后,我立刻意识到自己缺乏系统化的结构化思维训练。书中关于“边界条件”和“异常处理”的章节尤其让我感到震撼。作者不是简单地罗列各种错误代码,而是深入探讨了人类思维在处理边界情况时的固有缺陷——我们总是倾向于关注“正常流程”。通过几个精心设计的“陷阱”案例,这本书教会了我如何主动地去寻找那些被忽略的角落,如何用防御性的编程思想来构建健壮的系统。这种严谨到近乎偏执的思考方式,彻底改变了我对“完成代码”的定义。现在,我写每一行代码前,都会在脑海中预演几遍数据流在不同极端情况下的表现。此外,书中对不同算法在时间复杂度和空间复杂度上的权衡分析,也异常清晰,它没有使用太多晦涩的数学符号,而是用直观的图表和比喻,让我彻底理解了为什么有时需要牺牲空间来换取时间,反之亦然。这本书是构建编程内功的绝佳材料。

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我是一名有多年工作经验的软件工程师,一直以来都觉得自己在技术栈上很扎实,但总感觉在架构设计和复杂系统优化上遇到了瓶颈,似乎总是在“实现”功能,而不是在“设计”优雅的解决方案。这本书的出现,可以说是及时雨。它对“问题分解”和“模块化设计”的探讨,提供了很多我以往忽略的视角。特别是书中关于“状态管理”和“副作用控制”的那几章,分析得极为深入且富有洞察力。作者并没有拘泥于特定的编程范式,而是从更底层的逻辑层面去剖析这些概念,使得无论我用面向对象还是函数式编程,都能立刻将理论付诸实践。我尤其欣赏它探讨的“妥协的艺术”,即在性能、可读性和开发速度之间如何做出最优选择,这才是真正成熟工程师的标志。书中提供的案例,虽然看起来简单,但背后蕴含的权衡取舍逻辑,却能让人反复咀嚼,每次重读都会有新的领悟。这不再是一本教你“怎么做”的书,它更像是一位资深导师在你耳边低语,教你如何“思考”设计决策背后的深层原因。对于我这种希望从纯粹的编码者迈向系统架构师的人来说,这本书提供的思维框架价值无可估量。

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对于那些渴望从“使用工具”到“创造工具”的进阶学习者来说,这本书提供了必要的思维升级路径。它不像市面上的速成指南那样承诺短期回报,而是扎扎实实地在打磨读者的“计算思维”核心。我个人最欣赏的是它对递归思维的深度剖析,作者用一种近乎诗意的语言描绘了自引用的美感与陷阱。他不仅教会了如何写递归函数,更重要的是解释了,在什么情况下应该使用迭代,什么情况下递归带来的清晰度更胜一筹。书中对“数学归纳法”在编程中的应用讨论得非常透彻,这使得原本抽象的证明过程,变成了指导编码实践的有力工具。阅读过程中,我仿佛在和一位睿智的长者对话,他不断地挑战我现有的认知框架,迫使我去审视自己对“效率”、“简洁”和“正确性”的定义。这本书的后劲很大,读完合上书本后,你不会立刻觉得掌握了什么新API,但你会清晰地感觉到,自己的大脑正在以一种全新的、更高效的方式运转着处理信息。这是一本需要反复品读,并与实际工作相结合才能发挥最大效用的宝典。

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这本书适合编程的初学者,对于编程的理解还是很有帮助的,如果你已经学过了,那么就是too simple ,something naive!! 哈哈 我们的生活都是经过拓扑排序完成之后的,在日常生活中的很多过程都是可以量化为一步接一步进行下去的,所以在日常生活中,把生活尝试用程序的思想组织起来 最后,程序化得思维都是解决问题的方法,当然生活中,你自己不是一个人,你有朋友,有你的交际圈,并行优势还是非常明显的!

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