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出版者:

作者:Underwood, Lynn

出品人:

页数:128

译者:

出版时间:2009-1

价格:205.00元

装帧:

isbn号码:9781428376519

丛书系列:

图书标签:

• 编程
• 算法
• 数据结构
• 代码问题
• 面试
• 技巧
• Python
• Java
• C++
• 问题解决

《代码那些事儿：探究潜藏的陷阱与优雅的解决方案》 在软件开发浩瀚的星海中，我们如同经验丰富的探险家，总是在不断地探索、构建，并时常遭遇那些出人意料的“礁石”——它们便是代码中潜藏的问题。本书并非一本枯燥的技术手册，更不像是一本枯燥的算法堆砌，而是一次深入人心的代码哲学之旅。我们不关注冰冷的语法细节，而是着眼于那些贯穿于各种编程语言、影响着项目成败的“思维误区”和“设计盲点”。 你是否曾有过这样的经历：一个看似微不足道的bug，却如同滚雪球般引发了连锁反应，让整个系统陷入混乱？亦或是，某个曾经运行良好的功能，在数据的增长或需求的变更下，性能急剧下降，令人头疼不已？本书将带你一同审视这些普遍存在于开发过程中的“代码怪象”，并提供一套行之有效的“解毒”思路。 揭示那些“看不见”的坑： 我们将从宏观的视角出发，剖析那些常常被忽略，但却足以致命的代码隐患。 上下文切换的代价： 在多线程、异步编程日益普及的今天，理解线程安全、死锁、竞态条件等问题至关重要。我们不会停留于表面，而是深入探讨为何这些问题会产生，它们背后的逻辑是怎样的，以及如何从根本上避免它们，而不是简单地堆砌锁。 数据结构的“潜规则”： 不同的数据结构有着截然不同的性能特征。我们不会列举所有数据结构，而是关注那些在实际应用中容易被误用，导致性能瓶颈的数据结构选择。比如，在需要频繁插入和删除的场景下，为何数组列表会成为“慢牛”？在查找频繁的场景下，哈希表又为何能“一骑绝尘”？我们将通过鲜活的案例，揭示这些“潜规则”。 算法的“长尾效应”： 算法的复杂度常常是我们关注的焦点，但我们常常忽略了那些在特定场景下，即使是“O(n)”的算法，也可能因为常量因子过大而显得笨重。本书将引导你理解算法的实际运行成本，以及如何通过数据预处理、空间换时间等策略，将那些“潜在的慢”扼杀在摇篮里。 API设计的“沟通鸿沟”： 一个良好的API，如同清晰的语言，能够让使用者轻松理解并高效使用。反之，一个糟糕的API，则会成为开发者心中的“迷宫”。我们将探讨如何设计易于理解、不易误用、并且具有良好扩展性的API，避免那些令人费解的参数组合和模棱两可的返回值。 状态管理的“幽灵”： 在复杂的应用中，管理应用程序的状态是一项艰巨的任务。我们将会深入剖析那些因状态管理不当而产生的bug，例如数据不同步、UI渲染错误等，并提供一些优雅的模式来管理复杂的状态，让代码变得更加可预测和可维护。 依赖管理的“牵一发而动全身”： 随着项目规模的增长，我们依赖的第三方库越来越多。如何有效地管理这些依赖，避免版本冲突、安全漏洞，以及理解不同依赖之间的潜在影响，将是我们探讨的重要内容。 构建优雅的解决方案： 对于每一个“坑”，我们都将提供一套切实可行的“填坑”指南，强调“治本”而非“治标”。 防患于未然的设计思维： 强调在编码之前，进行充分的设计和规划。我们将介绍一些经过时间检验的设计模式和原则，例如SOLID原则、KISS原则等，以及如何将它们融入日常的开发习惯中，从而从源头上杜绝许多潜在问题。 可读性与可维护性的力量： 代码不仅仅是给机器执行的，更是给人类阅读的。我们将深入探讨如何编写清晰、简洁、易于理解的代码，如何使用有意义的命名，如何组织代码结构，以及如何编写有效的注释。这些看似“软性”的要求，实则对项目的长期健康发展至关重要。 测试驱动的信心： 测试是发现和预防bug的利器。本书将重点关注如何构建有效的单元测试、集成测试，以及端到端测试。我们还将探讨如何通过测试来驱动代码设计，从而编写出更加健壮、易于测试的代码。 持续重构的艺术： 代码不是一成不变的。随着需求的演进和理解的加深，重构是不可避免的。我们将分享一些安全高效的重构技巧，以及如何识别需要重构的代码，并系统地进行改进，让代码始终保持最佳状态。 理解“为什么”而不是“怎么做”： 我们不满足于简单地告诉读者“这样做”，而是会深入剖析“为什么这样做”以及“这样做背后的原理”。这种深入的理解，将帮助读者举一反三，在面对新的问题时，也能找到合适的解决方案。 《代码那些事儿》是一本献给所有热爱代码、追求卓越的开发者们的书。它将帮助你成为一个更敏锐的观察者，一个更具创造力的构建者，以及一个更值得信赖的代码守护者。让我们一起，在代码的世界里，摆脱那些无谓的挣扎，拥抱真正的创造力和效率。

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我必须承认，这本书在概念的清晰度上达到了一个我从未预期的水平。特别是对于一些跨领域融合的复杂主题，比如将概率图模型应用于网络安全异常检测，往往是新手望而却步的地方。然而，这本书的处理方式简直是教科书级别的化繁为简。作者使用了大量的类比和生活化的例子来解释那些抽象的数学概念，使得即便我对某个基础领域了解不深，也能迅速抓住核心逻辑。比如，他们用“侦探破案”的比喻来解释贝叶斯推断，一下子就让那个看似高深的公式变得直观可感。阅读过程中，我感觉自己像是在一个非常耐心的导师带领下，一步步搭建起知识的脚手架，每一步都走得踏实而稳固，完全没有那种“知识点蹦跶”的阅读焦虑感。这对于希望构建坚实知识体系的自学者来说，无疑是一份厚礼。

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我最近读完了一本关于深度学习优化算法的著作，它给我的感受是，理论的深度和实践的广度找到了一个完美的平衡点。作者没有满足于停留在教科书式的公式推导，而是深入挖掘了每种算法背后的直觉和局限性，这一点非常宝贵。比如，在讨论到某些自适应学习率方法时，书中不仅详细对比了它们在不同数据集上的收敛速度差异，还结合了现代GPU架构的特点，分析了它们在实际部署中可能遇到的内存或计算瓶颈。这种结合了底层原理与前沿应用的叙事方式，极大地拓宽了我的视野。我尤其欣赏它对“为什么”的探讨，而不是仅仅停留在“是什么”。每当遇到一个看似棘手的问题，翻开这本书，总能找到一两个角度新颖的解释，帮助我拨开云雾，形成更具洞察力的理解。这本书显然是为那些不满足于停留在表面调参的工程师和研究人员量身定制的。

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关于这本书的实用性，我只能用“武装到牙齿”来形容。它不仅仅停留在理论探讨，更像是一本高质量的“实战手册”。书中附带的那些代码示例，全部都是经过精心优化和注释的，而且它们的代码风格统一、逻辑严谨，可以直接用于参考或作为项目基线。更难能可贵的是，作者没有止步于展示“如何实现”，而是详尽解释了“为何要这样实现”，并指出了社区中常见的实现陷阱和潜在的性能陷阱。我在动手实践过程中发现，书中提供的一些调试技巧和性能分析工具的运用方法，直接帮我节省了数小时的排错时间。这本书的价值在于，它不仅教会你编程语言的语法，更教会你如何像一个资深工程师那样去思考、去构建健壮且高效的系统。对于追求高标准交付的专业人士而言，这本书的参考价值是无可替代的。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的封面配色，拿在手里沉甸甸的，一看就知道是经过精心打磨的。打开扉页，排版也相当考究，字体清晰易读，行距和页边距的比例把握得恰到好处，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。而且，书中的插图和图表都制作得非常精良，线条简洁明了，即便是复杂的概念也能通过视觉化的方式快速理解。这种对细节的极致追求，体现了作者和出版社对读者的尊重，让人在阅读体验上得到了极大的满足。我特别喜欢它在章节过渡部分的处理，那种流畅自然的衔接，仿佛在听一位经验丰富的导师娓娓道来，而不是生硬地灌输知识点。整体来说，这本书在物理呈现和视觉设计上达到了一个很高的水准，为接下来的内容学习打下了坚实的基础。

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这本关于系统架构演进的书籍，其叙事节奏感堪称一绝。它不是那种平铺直叙的时间线梳理，而是巧妙地采用了“问题驱动”的章节结构。每一章都像是在重现一个真实的工程挑战——从最初的单体应用如何应对流量洪峰，到微服务拆分过程中遇到的服务治理难题，再到最终实现弹性伸缩的复杂蓝图。作者通过一系列精彩的案例剖析，把架构决策背后的权衡艺术展现得淋漓尽致。你读着读着，会不由自主地代入到当时决策者的角色中去思考：“如果是我，我会怎么选？” 这种沉浸式的学习体验，远比干巴巴地罗列设计模式要有效得多。最棒的是，作者在描述每一个技术选型时，都清晰地标注了其历史背景和技术成熟度，使得读者能够准确判断当前场景下哪种方案更具适用性，真正做到了“知古鉴今”。

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