起因
前几天看了哈希表的原理与实现，理论虽然看的很明白，实际用代码实现时犯了难。不知如何下手，对于哈希表而言，常用的操作有初始化，添加，去除，查找，键值映射。如果画成图的话，就是双重链表，或者链表索引链表。
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如果使用数学语言表述，并不复杂，就是一个矩阵
基本的结构确定好了，接下来需要实现具体的操作，添加键值，这种添加可以在很多位置进行，比如开头，中间，结尾，位置不一样，所需的具体实现也不一样。不过，有些操作在链表中已经定义了，直接调用就可以了。去除键值，也是一样的，对链表数据的操作，查找也差不多。于是只剩下键值映射了，映射就是一个函数，为了提高空间利用率，最好是一个满射，也就是所有的存储位置都有数据，为了提高查找效率，最好是一个单射，一个存储位置正好是一个数据，这样只需要查询一次。合起来，就是一个双射，一个数据对应一个位置。这种情形就是最理想的情形，没有冲突，只不过，一般不容易实现这种效果，所以往往需要两次查询，效率大大降低了。
以上就是理论，分析的很好，但是用一种特定语言把代码写出来，就做不到了。链表结构如何定义，初始化，赋值，相关的操作如何调用，对于所需使用的数据，如何用标识符的方式定义出来，如何调取下一个数据。
一些思考
这些知识，在理论中是看不见的，而想要实现就必须知道。很有意思，以前我想构建一个万有理论，可以解决所有的可解决问题，虽然取得了一定的成果，比如逻辑演绎系统，结构主义，抽象层级。但是与实际应用场景的结合总是无法实现，虽然相比于过去的方式，可以大大减少学习时间，但是依然有不小的学习成本。所以，就搁置了，不过，姑且也算是有些用处。
可否通过一些基本模型和假设，在常识上架构出特定专业的结构，然后将专业内部的理论视为在此结构上的二次架构。这种方法，其实也不行，是纸上谈兵，因为专业结构本身需要个人的理解实现，换一个人，可能都无法沟通，即使每个人都建立了自己对某一专业的认识，这种认识间的差异也非常大。又如何能提炼出适合所有人的通用结构呢？感觉还是挺可惜的，不过可能说明了一些道理，随知识的结构化进程，急需解决的矛盾就是个体差异性问题，这个问题非常敏感，人们将差异视为自己的本质，所以强行同化会导致很多矛盾，这个问题在短期内是无法解决的。但是，反过来，也带来了全新的道路，当一个人跨越的领域越多，对事物的理解也会越来越全面，甚至于趋向于某一个固定模式，在一些基本认识上达成共识。而在一些无关紧要的部分，则是会因具体涉及领域的不同而体现出差异性。
通用数据结构
或者说是高级数据结构，实际使用的数据的组织方式其实并不多，这些方式在课本里被反复描述。
数组，顺序存取，末尾添加删除容易，中间困难
链表，任意存取，查找费劲，添加删除容易
队，先入先出，顺序等待
栈，先入后出，运算，状态恢复
二叉树，二分化结构，查找容易，添加删除较易
图，复杂结构，体现事物固有联系性，专门化方法，都不容易
通用结构的实现，用基本结构组合。
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数组+数组，二维数组，顺序存取，位图，空间占用大
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链表+数组，条目表，一般数组大小一致，方便统一操作
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数组+链表，毛发
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链表+链表，双重链表
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队，栈+数组，链表，控制结构，事务序列
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数组，链表+队，栈，不知道什么用，或许是并行结构
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后面的其实也没太大必要写了，都是将某种结构封装，然后组织起来。这些结构没太大实际意义。人们会使用其他的词代表这种结构，比如对象，子程序，函数。所以，一般的数据结构只到二维，而且往往不包含队，栈，树，图之类的结构。这些组合结构看起来就是向量空间的直和。
元素调用
数组，
链表，
栈，a.push,a.pop
一些新的认识
之前，总想着仅靠自己的力量把题目做出来，真是太狂妄了。还是要充分的学习各种方法和套路，要有足够的积累，才能发挥出实力。而且，可以肯定的是，精通算法和数据结构的人并非把所有的程序都记在了心中，而是整理出了一套使用流程，对应于何种情况，使用何种方法，方法本身是很少的。
这一种整理方式，可以参考之前的从概念中提取知识的方法，虽然题目很多，经过几次切片整理后，就没有多少了，很多都是同类型的题目，变动一下组合方式。就像刷题一样，数学分析看似题目很多，其实就是那几个主要知识点。不过，对于程序而言，使用不同的语言，对应的表述也会有很大差异，所以，往往使用伪代码，或者流程图之类的方式表示，也算是一种中间结构。
既然如此，要迅速提高水平，就要广泛的阅读代码，而不是写代码，掌握各种逻辑和基本实现方式，这样就会容易很多。若是总认为只靠自己就能解决问题，那就会陷入不断地打击中，最后就开始逃避了。
由此想到一个问题，是何时开始，人们的脑海中就出现了必须靠自己解决问题的准则，好像是为了应付考试，在考试之中自然不会有人帮你写答案。但是，实际的生活中，这种准则非常有害，往往会合理化的区分出人的三六九等，带来无穷的纷扰。所以，竞争观念是深入人心的。这种人我分离的认识，也会是很多烦恼的来源。
最后，为什么不推荐自己独立做出题目，因为不划算，一方面看似简单的问题，往往需要苦思冥想，那些简洁精妙的解答，不知道在底下花了多少功夫，这中间的门道大得很，人们为了保持一个胜于常人的形象，也不会直说。另一方面，逻辑思维训练做的已经足够多了，继续去锻炼也没什么太大意思，关键问题在于领域转换，从编程转换到数学，逻辑之上。
问题解决范式
数学表述
变量对应
程序代码
这个解决范式指的是常用的算法，和通常的解数学题区别很大，数学表述一般比较基本，变量对应就涉及了具体的实现代码，比如临时变量，比如数据结构中的变量，还有变量的处理。所以，欠缺的不仅是代码实现，还有这种解决范式。这就需要刷题来实现，或者多看别人的处理方法，模仿，改变，内化为自己的方法。
虽然此次尝试以失败告终，也是很有益的，通用虽然存在，只有和实际情况结合才能变得有用，可用，好用。而且，由具体上升到一般，也必然需要逐渐剥离这种实际性，不然就只能专用，而不能泛用了。这个矛盾还是很难解决啊。不过，相比于两年前，似乎有所进步，当时想要实现整体医学的概念，解剖，肌肉，骨骼，神经，器官，血管，输运，药物，将它们统一在一个框架下，实现全局的人体状态描述。目标实在是太大了，遇到的一个突出问题就是，药物在血管中的流动与分配，这个问题非常困难，估计是生物流体力学的内容，研究的人估计都没多少，除此之外，还有许许多多的问题，现在依然觉得不可能实现，就当作科学幻想了。这次尝试，虽然失败，但是有成功的可能性。毕竟依赖的是逻辑，容易整理，生物，医学之类的感觉都是经验和玄学，很多东西解释不通，很多理论不断的被推翻重建，空有头脑，无济于事。研究复杂系统的科学，如人体，心理，社会，经济，都非常不靠谱。经验和莫名其妙的规律很有效，基于各种假设组织出来的数学模型往往错的很离谱，只能当作玩具。
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