同事请求我帮忙写一个程序，大部分功能模块完成之后，我陷入疲惫，一直不想动。
不想再去进一步研发的原因，只有一个，太复杂。太复杂好像也不是根本原因，根本原因还是在于不能专心解决问题。平时上班期间，一会儿一个电话，一会儿有人找，刚理好一点思路，马上被打乱，又要重头开始。而写小工具，最重要的就是逻辑。一会儿一会儿地被打断，问题并没有得到解决，相反问题越来越复杂。思路理不清楚，即使有AI助手介入，也显得那么无力。不要说一个弱人工智能助手在帮忙，就是一个真的程序员高手坐在旁边专门负责写，一会儿被打断，也是无法实现。办公室里，不具备专注的条件，我干脆不动，静等周末。
星期天阳光明媚，是个外出游玩的好日子。朋友圈里的晒娃、晒女友、晒蓝天、晒碧水、晒青草......，各种晒通通都与我无关，我把自己关在家里，面对着电脑屏幕，在AI助手的陪伴下，专注于功能实现。
同事的需求，最复杂的一点在于需要迭代。用普通人的思维讲起来很简单，就是做一个判断，如果范围线内公益用地面积比例低于百分之四十，则进一步扩大范围线，再进行分析，直到满足范围线内公益用地面积比例高于百分之四十。听起来非常容易理解，问题的关键是计算机没有人那么聪明，我翻译给AI时，AI直接神经错乱，好几次提供出来的方法都不对。好在我之前已经把分析判断部分的方法完成，现在只需要解决自动迭代的问题。看到需求时，我第一时间的反应是使用递归，没有什么方法比递归更适用，只要设置一个百分之四十的跳出条件，可以大大节省代码量。递归虽然简洁高效，对人员的素质要求也很高，我已不碰递归很多年，主要是担心选不好终止条件，陷入死循环，从而造成溢出死机，我决定采用笨方法。
经过一番折腾，笨方法没有造成死机，但溢出只是迟早的事情。计算机听不懂复杂的需求，我只有运用分解大法。所谓分解大法，在我看来应该是编程或者说生活的绝密大法，就是把复杂的问题一层层的分解，最终分解成计算机能听懂的语言，分解到最后，甚至于接近一加一等于二的表达。功夫不负有心人，在我耐心的分解下，AI助手总算把代码完成，我又手动按照业务逻辑，把每个方法串连起来。很多小问题，我在组装过程中一解决，一切看起来都很完美。
不出所料，运行界面也没有报错，只是提示在疯狂分析计算中。疯狂分析计算是我组装时加的一句话，主要是想要向同事表达，工具开发不易的意思。计算机疯狂了半个小时，还在提示疯狂分析计算中。按我以往经验判断，程序一定出问题了。几白兆的矢量数据，即使再复杂的计算，我这个电脑最多十多分钟处理完。偏偏写工具的时候，我又偷懒，没有加入过多的输出信息，以至于现在也不知道问题出在哪里，计算机只是告诉我一句话，它在疯狂分析计算中。
程序执行无法提供足够的信息判断，我只有另寻他法。打开临时目录，看下过程文件，我发现才迭代到第二次。这样来看，一定是迭代之后的处理有问题，但我有说不准问题在哪里。我心想只要程序不报错，就让它自己运行，万一只是因为处理过程复杂，流程没问题的话，我就不需要再重写。抱着偷懒的想法，我直接把电脑放在那里，让它自己疯狂分析计算。
直到晚上，电脑还在疯狂分析计算。如此疯狂，肯定不正常，一定是计算过程产生了大量冗余数据，只有打开过程数据检查一番。一打开过程数据，我直接傻了眼，屏幕上画满了各种圆圈，层层叠叠，密密麻麻，很明显是第二次缓冲时造成的，试着打开下属性表，卡顿无比，经过漫长的等待，属性表终于出现在面前，属性表显示目前文件中已经有一万多个要素。一万多个要素对比输入的一百多个要素，增长级别也有点太快，难怪会一直疯狂分析计算。而这次是第二次迭代，再迭代几次，数量级岂不是要上百万，最终结果一定是溢出。我不再多想，直接关掉电脑，免得它疯狂致死。
业务逻辑没有问题，程序也不报错，但是有溢出风险，看来只有等到上班时间，当面再请教下同事，优化业务逻辑之后，再改造程序吧。
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