讀《劍指offer》有感

前言

今天寫《資料結構筆記1（緒論及其理解）》的時候，寫到演算法的評價標準，然后想起之前好像寫過類似的筆記，在電腦上找了一下，還真找到了，

筆記

原筆記

讀《劍指offer》有感5月14日寫

編程語言只是一種工具，重要的是思想，——參考自某個博客的話，挺有共鳴的 ，

雖然5/8收到了這本書，在此之前也找到過這本書的PDF，但是看電子書和看紙質書的感覺完全不一樣，把紙質書拿著手中更加具體，對書的厚度有直觀的感受，

我覺得這本書的精華在于作者說的應聘者需要具備的五個素質，

1扎實的基礎知識：編程語言、資料結構、演算法

2高質量的代碼：規范性、完整性、健壯性

3清晰的思路：畫圖、舉例、分解

4優化效率的能力：學會優化時間效率以及用空間換時間的常用演算法

5其余能力：學習能力和溝通能力、舉一反三、抽象建模、發散思維的能力，

至于面不面試都是次要的，

最重要的是前三點，不管編程還是做事，這三點都很有作用，

一、扎實的基礎

編程語言：賦值運算子函式、實作單例模式，

資料結構：陣列、字串、鏈表、樹、堆疊和佇列

演算法和資料操作：遞回和回圈、查找和排序、回溯法、動態規劃與貪婪演算法、位運算，

二、高質量的代碼

規范性：清晰的書寫、清晰的布局、合理的命名

完整性：功能測驗、邊界測驗（處理邊界值測驗案例）、負面測驗（處理錯誤輸出）

健壯性：容錯性

三、清晰的思路

畫圖：使抽象問題形象化

舉例：使抽象問題具體化

分解：是復雜問題簡單化

補充筆記

重要的不光前三點，

首先明白編程是什么，

我覺得編程就是撰寫程式，程式是演算法的實作，程式是一套處理框架，在計算機中的體現是輸入資料，處理資料，最終輸出想要的結果，

程式常常和數學相關，其實就是數學的計算步驟可以很好地讓機器理解，進而實作，比如一開始的計算，后來的影像處理，再到互聯網的檔案處理，現在語言的邏輯步驟也能讓機器處理，

因為隨著計算機的發展，語言也慢慢可以被計算機處理，常見的應用就是自然語言處理、關鍵詞搜索、敏感詞過濾，這些功能的實作就是一個一個程式的組合，宏觀上看就是輸入資料，處理資料，最后輸出資料，

最終萬物皆可編程，編程就是用計算機語言撰寫一套處理框架，這套處理框架可以代替人的重復操作，比如爬蟲其實就是請求網頁、收集資訊；

然后明白編程的實作原理

編程有三大基本功，分別是資料結構、演算法、設計模式，不過在這三大基本功的背后還有作業系統、計算機組成原理的底層概念，如硬體中的存盤、計算是如何實作的，軟體的行程調度、記憶體管理（請求分頁式管理、置換演算法），

其實編程的基本功，是一些成熟的演算法，用這些成熟的演算法其實可以處理現實中絕大多數的事情，

接著明白演算法是什么

演算法其實就是處理步驟的描述，演算法其實有許多分類，比如作業系統中的行程調度就是演算法、記憶體的置換演算法也是演算法，

面對不同現實問題將其轉化成資料結構，然后通過處理這些資料結構來解決現實問題，其中處理資料結構的操作步驟也是演算法，

還有就是設計模式，設計模式是解決軟體設計中常見問題的可復用方案，這個方案就是演算法，

處理影像的步驟也是演算法，爬蟲的操作程序也是演算法，

演算法就是步驟的描述，

編程就是將這個描述用到計算機中，通過編程，最終實作程式，程式代替我們進行這些步驟，

編程思想

明白演算法后，就要明白演算法的評價標準

正確性，代碼首先需要正確實作基本功能，通常通過功能測驗、邊界測驗、負面測驗三個方面，

可讀性，主要是規范化，實作規范化雖然在第一次開發的時候會比較繁瑣，但是便于二次開發；有助于代碼的成長；規范性注意通過代碼布局、規范命名兩個部分去提升，在前端有專業的代碼格式化插件，可以幫助提高代碼的可讀性；2020最新版vscode格式化代碼；

健壯性，主要是輸入的處理，正常是指程式能夠判斷輸入十分合乎規范要求，并對不規范要求的輸入給予合理處理，其實就是編程的例外處理，除了輸入的例外處理，其實還有死回圈的處理，這兩部分確保代碼的健壯性，健壯性其實和正確性有一定關聯，

節約時間與空間，其實和經濟學面臨的問題很相似，都是對稀缺資源進行資源配置，為了衡量節約時間與空間的程度，計算機科學家定義了時間復雜度與空間復雜度，面對同樣的問題，不同的演算法會帶來不同的時間復雜度，而不同的時間復雜度會帶來的不同的回應時間，我們自然希望結果快點出來，所以優化代碼的時間復雜度很有必要，優化時間復雜度的小知識有很多，我這里就不展開了，可以百度，除了時間的優化，還有空間的優化，不過由于摩爾規律，硬體的提升迅速，空間的優化沒有時間的優化那么要緊，常常使用以空間換時間，

這個評判標準其實參考了許多方面，用管理學的角度說，就是有不同計劃（資料結構、設計模式），根據不同情況做出對應決策（時間與空間的取舍），接著實施，在實施的程序中做好控制（正確性、健壯性）和溝通（可讀性），

上面的主要還是在個人角度看，其實還有從整個軟體的角度看，軟體工程就是研究團隊編程的學科，

軟體危機：“已完成”的軟體，不滿足用戶的需求，進度不能保障，開發成本難測；質量沒有保證，

其實和管理的問題一樣，

軟體工程的定義是：將系統化的、規范的、可度量的方法應用于軟體的開發、運行和維護程序，以及對所選方法的研究，

和管理學的定義一樣，

軟體生命周期：1可行性研究、2需求分析、3設計、4編碼、5測驗、集成、維護階段，6.軟體

前三部分和管理學的計劃設計一樣，需求分析（分析目的）、可行性分析（分析可行性）、設計；

1. 可行性研究的目的是：用最小的代價在盡可能短的時間內確定問題是否能夠解決，
2. 可行性研究的四大要素是：經濟上可行，技術可行，法律允許、社會環境可行，

其實就是PEST分析

需求工程是指應用有效的技術和方法進行需求分析，確定客戶需求，幫助分析人員理解問題，定義目標系統的外部特征的一門學科，需求工程中的主要活動有：需求獲取、需求分析、需求規格說明、需求驗證和需求變更管理，

其實和激勵相關

軟體設計的主要原則：模塊獨立性和資訊隱藏，反映模塊獨立性有兩個標準：內聚和耦合，內聚衡量一個模塊內部各個元素彼此結合的緊密程度，耦合衡量模塊之間彼此依賴的程度，

和組織設計相關

軟體測驗的定義：是為了發現錯誤而執行程式的程序，其目的在于以最少的時間和人力，系統地找出軟體中潛在的各種錯誤和缺陷，

和控制相關

舉個例子（斐波那契數列）

題目描述：

大家都知道斐波那契數列，現在要求輸入一個整數n，請你輸出斐波那契數列的第n項，
n<=39

問題分析：

可以肯定的是這一題通過遞回的方式是肯定能做出來，但是這樣會有一個很大的問題，那就是遞回大量的重復計算會導致記憶體溢位，另外可以使用迭代法，用fn1和fn2保存計算程序中的結果，并復用起來，下面我會把兩個方法示例代碼都給出來并給出兩個方法的運行時間對比，

示例代碼：

采用迭代法：

  int Fibonacci(int number) {
			if (number <= 0) {
				return 0;
			}
			if (number == 1 || number == 2) {
				return 1;
			}
			int first = 1, second = 1, third = 0;
			for (int i = 3; i <= number; i++) {
				third = first + second;
				first = second;
				second = third;
			}
			return third;
		}

采用遞回：

		 public int Fibonacci(int n) {
           
			if (n <= 0) {
				return 0;
			}
			if (n == 1||n==2) {
				return 1;
			}

			return Fibonacci(n - 2) + Fibonacci(n - 1);

		}

從這例子中，我們可以看到不同的演算法會帶來不同的時間復雜度（回應時間）和空間復雜度（空間占用），

同樣實作一個功能，好的演算法回應更快，占的空間更小，

資料結構就是現成的演算法，設計模式也是現成的演算法，掌握這些演算法，并且靈活使用，可以將現實中的操作步驟遷移到計算機中，

• 學習能力和溝通能力
• 舉一反三
• 抽象建模
• 發散思維的能力，

總結

寫到最后，發現話題太多了，不太好面面俱到，所以暫時寫到這，

《前端技術架構與工程》之性能

大家可以看看架構師如何進行編程語言的挑選（性能與簡便性）、團隊的代碼規范（可讀性）、性能優化（時間復雜度、空間復雜度）、工程思想等等，

更新地址：GitHub

更多內容請關注：CSDN、GitHub、掘金