读《代码大全2》，已经读了一半，喘口气。总结八个字：百科全书，受益匪浅。小到一个赋值语句、一个循环的编写，大到需求分析、架构设计，无所不包，看后半部分目录，更是扯到了重构、软件工艺、程序员的性格特征这样的话题。恰好手边的工作暂时比较有闲，可以实践下“创建高质量的代码”中的部分建议，晚上读书，第二天就重构，乐在其中。这一部分中对设计、子程序、类、变量、语句的处理建议，可能你平常已经在这么做，可作者这么精辟地概括出来让人叹服，而有些地方是你平常绝对很少注意的，特别是在变量和三种常见控制语句的处理上。
说说我认为是缺点的地方，就是作者貌似对函数式语言了解很少，举的例子全部用的是广泛应用的静态语言（c/c++,java,vb)。例如作者有这么一句话：
如果为我工作的程序员用递归去计算阶乘，那么我宁愿换人。作者对递归的态度相当谨慎，这在静态命令式语言中显然是正确的，但是在函数式语言中，由于有尾递归优化的存在，递归反而是最自然的形式，况且我打心里认为递归更符合人类思维。请注意，在FP中只有尾递归的程序才是线性迭代的，否则写出来的递归可能是线性递归或者树形递归
，两种情况下都可能导致堆栈溢出并且性能较差。
scheme写阶乘：
(define (fac n) (
if
(
=
1
n)
1
(
*
n (fac (
-
n
1
)))))
显然这个版本不是尾递归，计算过程是一个线性递归过程，计算(fac 4)的过程如下：
(* 4 （fac 3))
(* 4 (3 * (fac 2)))
(* 4 (3 * (* 2 (fac 1))))
(* 4 (3 * (* 2 1)))
(* 4 (3 * 2))
(* 4 6)
24
因为解释器是采用应用序求值，需要将表达式完全展开，然后依次求值，在这个过程中，解释器内部需要保存一条长长的推迟计算的轨迹。
改写成一个尾递归版本：
(define (fac n) (define (fac
-
iter product n) (
if
(
=
1
n) product (fac
-
iter (
*
n product) (
-
n
1
)))) (fac
-
iter
1
n))
我们来看看它的计算过程：
(fac-iter 1 4)
(fac-iter 4 3)
(fac-iter 12 2)
(fac-iter 24 1)
24
可以看到，在这个过程中，解释器不需要保存计算轨迹，迭代的中间结果通过product变量来保存，这是一个线性迭代的计算过程。
最后再看一个
斐波拉契数列的例子：
(define (fib n) (cond ((
=
n 0) 0) ((
=
n
1
)
1
) (
else
(
+
(fib (
-
n
1
)) (fib (
-
n
2
))))))
这个计算过程展开是一个树形递归的过程(为什么说是树形？展开下计算过程就知道），改写为线性迭代：
(define (fib n) (define (fib
-
iter a b count) (
if
(
=
count 0) b (fib
-
iter (
+
a b) a (
-
count
1
)))) (fib
-
iter
1
0 n))
上述的内容在sicp第一章里有更详细的介绍和讨论。
文章转自庄周梦蝶 ，原文发布时间 2008-03-18
相关资源：敏捷开发V1.0.pptx
