《高效编程十八式》后记
后记
王伟冰
首先，我为什么要写《高效编程十八式》。其实就是想把自己编程过程中学到的、领悟到的东西整理整理，发出来大家讨论讨论。我不是计算机专业的学生，我喜欢编程，但是在我所在的学院里像我这样的人并不多。而且我这个人交际面不广，也没有认识多少其它院系的人。所以大学里的很多时候我都是一个人在学，看编程的书，做一些自己喜欢的小项目。我不知道我现在到底属于什么水平，因为没有人可以跟我一起讨论或参照。我越来越觉得不能再这样下去，所以就想到把我学到的东西写下来，跟大家一起分享讨论。初学者看了，可能会学到一些有用的东西；牛人看了，可以帮我指出其中的不足。
我认为编程的原则比具体的语言特性重要。语言可以有很多种，原则却是通用的。不过为了用实例来阐述这些原则，在文章里我还是介绍到了C++的不少语言特性。我尽量地避免太多地去讨论C++的语言特性，以免喧宾夺主，至于效果如何，我就不知道了。从所有文章来看，C++语言的各个方面我基本上都涉及到了，但是都只是讲了最简单的情况，没有深入讨论。所以要学C++的话，看我这个是没有用的，要看专门介绍C++的书才有用。
本来我打算所有的代码都用C++写，但是由于C++语言本身的缺陷，有些东西用C++写起来不太直观，所以有的地方会用C#写。之所以选择C#，一方面是因为我对它比较熟，另一方面是它的语法和C++很接近，所以能保持总体上大致统一的风格。我尽量地避免涉及到它与C++的不同之处，使这些C#代码看起来和C++的没有太大的差别，但是本质上，C#和C++还是很不同的。
我没有讲到设计模式，因为我认为设计原则比设计模式重要。采取什么模式取决于具体问题，但是原则适用于所有问题。面对一个具体问题，只要朝着原则所认可的方向去设计，最佳的模式就自然而然地会出来。
虽然我举了这么多例子来阐述编程原则，但是我认为只有在实际的编程过程中才能真正掌握这些原则。我写的这些东西，可能会有一些启发作用吧。
我几乎没有谈到算法与数据结构，只有在性能优化那一节中提到了一点。但是这并不是说算法不重要，而是它太重要了，以至于需要另外讨论。我觉得算法可以分为两种：确定性的和不确定的性的。确定性的算法有一个明确的目标，必须把这个目标准确求出来。而不确定性的只要求出近似的解出来，甚至连要求解的目标都是不明确的。
有一些思想常常可以用来求解确定性的问题，比如贪心法、动态规划、分治、延迟加载、快速查询表、筛法等等。但是这些思想仍然依赖于具体问题，所以单靠这些思想还是会有很多问题无法解决。性能优化那一节中提到的几个原则，比如减少对数据的复制、减少重复的计算、减少对用不到的数据的计算，对于算法的设计有普遍的适用性，但是这些原则太过笼统，面对一个实际问题，你很难由这些原则直接得到一个有效的算法。所以，算法的研究依然是很必要的，也是很有挑战性的。这不仅是计算机领域的问题，也是数学领域的问题。
不确定性的问题常见于人工智能领域。像贝叶斯网络、人工神经网络、遗传算法、微粒群算法等，都是用来解决不确定性问题的算法。虽然这些算法各不相同，但我觉得，还是存在一些共同的思想的。比如离散的逻辑连续化、操作随机化、采用非线性的函数关系、群体相互作用、结果反馈等等。但是同样，这些思想还不足以解决所有问题。
有的人喜欢用严格的数学方法去分析一个智能算法的行为，我不太赞同这种做法。如果一个算法能够用数学严格分析出它的行为，那只能说明这个方法不够智能。假定你能够获取我现在所有的脑电波信息，你能够用数学的方法预测出我1分钟之后会做什么事？我觉得要想得到一个足够聪明的算法，从生物学或者心理学的角度去寻找答案可能会更好。
我想写一些关于算法的总结，但是我现在还写不出来。因为算法实在太博大精深了，我所学的还太少。我会把今后的学习重点放在算法上，包括确定性的和不确定性的算法。希望以后的某一天，我能够写出关于算法的总结。
最后，感谢gullibility、Geo、sweating等同学指正了文章中的不少错漏之处，感谢我mm帮我修改了不少错别字和病句。也欢迎大家提出更多的意见。
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