我不是天才，但我相信，通过有效的方法和训练，以及持之以恒地积累，完全是可以成为一名出色的开发者的。那么，到目前为止，掌握了多少思想、方法和技术可以用于开发程序、处理软件开发过程中所遇到的问题呢？不妨作下总结，以备后用。
1、抽象
萃取出主要特征，而摒弃次要不相关的特征；无需了解物质的内部结构而基于其提供的抽象来构造其应用；声明与实现相分离。计算机科学中的抽象俯拾即是，比如汇编语言是对机器硬件的抽象，编译器是对高级程序语言的抽象，进程是对程序一次执行的抽象，线程是对任务单元的抽象等。
2、分层
将系统分解为多个层次，精确定义每层所提供的服务及层次之间提供的服务接口；处于某个层次的层依赖于下一层提供的服务，并为上一层提供服务；各层之间无需知道彼此的细节。典型例子是网络协议栈及操作系统虚拟机的概念。
3、模式
在《水平思考的力量》一书中谈到，大脑的运作机制主要是模式机制，即通过模式存储、识别、连接和提取来实现思考。生活中无时不刻使用着模式，模式提高了人们的适应能力和反应能力。设计模式是模式思想在软件设计中的运用。
4、缓存
将一部分已求解值存储起来以备后用；或者将一次性存储一部分数据（包括但不仅含有当前所需数据），以便之后紧随着访问。动态规划法是使用缓存技术的典型例子。
存储器高速缓存是缓存技术的又一典型例子，与程序局部性原理密切相关。要想达到更好的程序性能，则必须采用一定手段，使得访问数据的顺序与数据在存储器中的存储顺序保持一致，这样才能提高命中率，防止大量的缺页中断带来的低效。
5、科学原理和性质
深刻理解科学原理和性质，往往能够催生非常简洁高效的算法和技术，这可能就是计算机科学家与开发者之间的一大区别吧。比如上述异或的妙用，就是基于对异或性质的深刻理解上。还有向量的旋转问题，将ab转换为ba， 也是基于对逆置性质的深刻理解上。R（R（a）R（b）） = ba
6、二分搜索技术
用于在有序数组（连续物理存储块）中查找给定关键字，时间复杂度为O（logn）。
例子： 在有序数组里找出给定关键字出现的次数；在不重复的若干整数中找出不存在的整数； 程序调试技巧；
7、分区技术
给定一个列表，从中选定一个主轴元素，将它置于某个位置，并将列表中的元素分为两个部分：使前半部分的所有元素都不大于该元素，后半部分的元素都不小于该元素。
例子：快速排序，找出第k大的元素（顺序统计量），请参阅算法相关书籍。
8、分治技术
将一个任务分解为多个子任务，然后分别求出这些子任务的解，最后综合这些子任务的解，得到总任务的解。时间复杂度是T（n） = aT（n/b） + G（n），主要因素取决于a， b ， G（n）。
例子： 最近对问题，归并排序。
9、递归技术
一个规模为N的问题的解可以由规模为S（S<=N）的同样性质的问题的解来构
造。T（N） = T（S） + G（N）. 递归技术是一种非常有效的程序设计技术。
例子： 汉诺塔，二叉树操作
10、时空权衡技术
通过额外操作以时间换空间，或者额外空间存储以空间换时间。在PC机上，通常是以空间换时间，例如，哈希表就是一个典型例子。
以时间换空间的例子，比如说在内存不足的情形下进行海量数据处理，可以采用k 趟遍历，每趟遍历解决一部分数据，得到一些子结果，最后将子结果合并。这样在I/O读写上可能耗费较大量的时间。当k比较小时，采取k趟排序是一个较好的选择。
11、数组结构： 高效随机访问的下标集到值集的映射
a）下标集是存储连续的，即最简单的数组形式；
b）下标集是非连续的， 例如存储稀疏矩阵的元组集合
12、链表
a）单链表： 在列表中高效地插入、删除；
b）多重栈、多重队列实现；
13、栈： 先进后出型数据结构，仅允许在一端进行插入和删除
a）深度优先搜索的辅助数据结构，比如回溯技术
b）典型用例： 表达式计算，走迷宫
14、队列： 先进先出型数据结构，仅允许在一端进行插入，在另一端进行删除
a）FIFO服务的最佳选择，比如操作系统中各种就绪、阻塞队列
b）广度优先搜索的辅助数据结构，比如二叉树的层序遍历
15、二叉查找树
在平均情形下，查找、插入、删除、最大元素、最小元素、前驱元素、后继元素的操作均为O（logn），最差情形是O（n）。中序遍历可用于排序。
16、散列表
通常主要支持查找、插入和删除操作；在平均情形下，这些操作可以在O（1）内完成；在最差情形下，在O（n）内完成。
17、位图技术
将给定元素标识成一个位，从而在后续处理中标识该元素的存在。可用于稠密集合的排序，节省空间资源。
18、堆结构
用来查找第k小（大）的元素，前K大的元素，实现优先级队列以及排序。
19、算法分析： Ο（n）， Ω（n）， Θ（n）
通过统计基本操作的次数，并取主项，可以得到算法运行的时间复杂度。
a）Ο（n）： 算法的上界，即至多要运行的时间近似；
b）Ω（n）： 算法的下界，即至少要运行的时间近似；
c）Θ（n）： 算法的精确界，不大于O（n），不小于Ω（n）
NOTE： 这里通俗地说明三种界，精确定义请参考相关的算法书籍。
通过取阶、无穷小可以快速判断算法复杂度。比如
3n^2 + 2nlogn = O（n^2） 这是因为：
（3n^2 +2nlogn）/（n^2） 对 n 取极限（当n趋于无穷大时）为零，而
（3n^2 +2nlogn）/（nlogn） 取极限为无穷大，因此，
3n^2 + 2nlogn = O（n^2）， 3n^2 + 2nlogn =Ω（nlogn）
通过对程序中的嵌套循环层数可以快速判断算法的时间复杂度；但有些情况是例外，比如外层循环的下标根据内层循环的下标进行跳跃性前进。
20、算法的三种情况分析
a）最优情况分析： 即找出一组输入，使该算法在最短的时间内完成。比如插入排序的最优情况是输入基本有序，时间复杂度为O（n）
b）最差情况分析： 即找出一组输入，使该算法在最长的时间内完成。比如快速排序的最差情况是输入基本有序，时间复杂度为O（n^2）
c）平均性能分析： 通过比较精确的数学分析方法，求出该算法在一般输入下的算法运行时间。比如快速排序的平均性能在O（nlogn）， 插入排序的平均性能在O（n^2）
21、索引
通过标识并避免移动大容量记录从而提升时间效率的方法；也可用于共享内存空间，比如Linux中的文件共享就是用索引技术来实现的。
22、记法与解释器
通过记法来表达问题空间，然后，编写解释器来解析记法，得出结果。
例子：图案打印。先创建一套记法或指令，描述图案的画法，然后编写解析器来解析这些记法或指令，从而打印出图案。
23、正则表达式
正则表达式是用来描述字符串的模式结构的，比如 \\d{4} 可以描述4个数字组成的字符串。正则表达式是文本处理的强有力工具。
24、异或妙用
0^0 = 0，0^1 = 1， 1^0=1， 1^1 = 0. 异或满足交换律和结合律，即a^b^c = a^c^b = b^a^c = b^c^a = c^a^b = c^b^a ；对于整数a，b来说，若a = b，则 a^b =0 ； 若 a^b = 0， 则 a = b ； a^0 = a， a^a = 0， 因此 b^a^b = a 异或可以消去偶数次重复出现的数。
① 不用临时存储空间交换两个整数。a = a^b， b = b^a， a =a^b， 实际上就是 a = a^b， b = b^（a^b） = b^b^a = a ， a =（a^b）^a = b
② 有2k+1 个数，其中 k 个数出现了2次，一个数出现了1次，请找出这个只出现了一次的数。
25、“哨兵元素”
在连续存储块（比如数组）的边界设置一个哨兵元素，从而减少比较次数，或者防止越界。
26、断言与不变式
使用断言来检测函数参数的有效性，验证前置条件是否成立；在程序的适当位置插入断言，验证程序执行状态是否正常；在程序的结尾插入断言，验证程序的后置条件是否成立。
不变式可以用来证明程序的正确性。通过设置合理的不变式，并证明在顺序、选择和循环中不变式总成立，从而证明程序的正确性。
27、5 == a
这是为了防止将 a == 5 敲成 a = 5 的小技巧，利用了“常数不可作为左值”的编译器特性。
【未完待续】
明天又会是新的一天，而我依然年轻。
