像机器一样思考
（突然有点感触，怎么学一门语言？要先学好英语啊！略心塞）
（一）宏观基础
刚看到这篇的时候，我也思考了一下「 什么样的人适合作程序员 」，私以为有强迫症的人会是一个优秀的程序员。这篇文章上说：像机器一样思考的人。
那么问题来了。机器是什么？谁定义了机器的思考?
我们所有的计算机，都是「 冯诺依曼体系 」。
就是下面这张图（截张图来用）
说话的方式简单一点就是
你可以看到，我们好像只需要考虑三分地方输入 处理 输出，归结起来就两种数据 | 数据结构 指令 | 处理过程
（再插一句话，由于最近在看《算法导论》，想起我刚刚学过的《数据结构》，数据结构果然只是数据结构，算法却不只算法）
这篇文章中举了一个例子，来说明这种模型是如何使用。在这，借张图来用。
讲真，这样的思考方式真是简单粗暴又有效，体会过后，它带给我如下感受：
- 明确输入类型 | 我要输入的是什么
- 明确输出类型 | 要输出什么
- 思维清晰，下笔如有神啊🙂
其实，我受益最深的是，明确输入类型。最起码，在我以前的编程过程中一直这样不明不白的过来着 :(
那为什么我们在思考的时候却不会这样的明确，至少我在编程的时候是不会这样的?
maybe，有以下一点原因：
- 太想要快点做出来
- 编程好难，所以一定要先做它
- 好像没必要呢？？？！！！
编程其实是最简单的事，而其中流程是最重要的，我们往往认为编程好难啊！这种做法就好像分离了语言和流程，我们可以用任何语言来实现，但是流程是不会变的。
在「 题外话-2 」中，它提到了当数据复杂到一定程度时，数据和过程的界限会模糊，这就是函数式编程。看来要好好了解函数式编程了🙂
（二）数据的细节
看完这章，我觉得果然是我们创造了计算机，人类世界的抽象 -> 对于物体的表达
对于数据结构的设计，总感觉要尽量对应现实世界和简单化。
还有一句话，在题外话1里：「 在表现层你最后使用的数据的结构，尽量跟你的表现层的结构一致，这样出bug的几率最低 」，想想以前编程，太多BUG出现在这个环节，百分百出BUG啊，真是心塞。
总之，（一）是个模型，（二）就是针对数据的细节，讲真数据结构的设计确实很重要，而且决定流程的简单化。
（三）穷尽就是力量
「 穷尽 」你知道这个单词的意思么？我还真去百度了hhhh
《穷尽》是一个汉语词汇，基本意思是竭尽，极尽；终止，止境。（想不明白，为什么要带书名号）
看完这章，我就笑了，被以前的自己蠢哭了。
以前的姿势是这样的：
正在写一个函数，发现少了个参数，赶紧在函数头添加，而且有时候，发现添加了好多参数，并且不知道有的参数从哪里出来。。。
看完这章后，正确姿势应该是这样：？
先分析问题，心中大致分作几个步骤 → 列出输入输出 → 在反思一下修改 → 写下一个函数直到写完之后
这篇中主要介绍了「 穷尽 」，就是在列出输入 | 输出时要「 穷尽 」，把所有用到的数据，都要写出来，并且要明确来源和输出要明确目的。
感想：
- 由于人的劣根行，讨厌麻烦，刚开始的时候，可能会讨厌，并且放弃，但其实这关注到你是否「 思维清晰 」。所以要严以律己，穷尽所有输入和输出。
- 关于分步，初学者越小越好。
（四）一图抵千言
「 一图抵千言 」就是把上面的思维模式以图的方式呈现了，最大的好处感觉是：易于交流，方便你我。它很清晰的呈现了我们要写多少个函数，最主要的是函数与函数之间的关系，比如输入和接收
注意几点内容：
- 画图时函数的顺序
- 输入输出箭头指向的内容
其他
思维方式的转换，按照测试的角度切分task（其实，我是这样理解的：从结果的角度）→
从一个函数实现的视角转为一个函数调用的视角。
可能我对TDD用法不深刻，体会不到这句话
跳出盒子外来看盒子的视角。我们在画前面的图的时候，实际上是在我们要实现的这个程序内在看，完全没有使用者的视角，也就是所谓的在盒子内，。当我们站在测试的视角看的时候，我们就跳出了盒子外，他更容易让我们发现哪里可能设计上有问题，比如设计出的接口是不是好用。
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