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北大青鸟java培训：系统程序员怎样把代码写得又快又好？

很多初学者包括一些有经验的程序员，在敲完代码的最后一个字符后，马上开始编译和运行，迫不急待的想看到自己的工作成果。

快速反馈有助于满足自己的成就感，但是同时也会带来一些问题：让编译器帮你检查语法错误可以省些时间，但程序员往往太专注这些错误了，以为改完这些错误就万事大吉了。

其实不然，很多错误编译器是发现不了的，像内存错误和线程死锁等等，这些错误可能逃过简单的测试而遗留在代码中，直到集成测试或者软件发布之后才暴露出来，那时就要花更大代价去修改它们了。

修改完编译错误之后就是运行程序了，运行起来有错误，就轮到调试器上场了。

花了不少时间去调试，发现无非是些低级错误，或许你会自责自己粗心大意，但是下次可能还是犯同样的错误。

更严重的是这种debugfix的方法，往往是头痛医头脚痛医脚，导致低质量的软件。

让编译器帮你检查语法错误，让调试器帮你查BUG，这是天经地义的事，但这确实是又慢又烂的方法。

就像你要到离家东边1000米的地方开会，结果你往西边走，又是坐车又是搭飞机，花了一周时间，也绕着地球转了一周，终于到了会议室，你还大发感慨说，现代的交通工具真是发达啊。

其实你往东走，走路也只要十多分钟就到了。

不管你的调试技巧有多高，都不如一次性写好更高效。

下面是我在阅读自己代码时的一些方法：检查常见错误第一遍阅读时主要关注语法错误、代码排版和命名规则等等问题，只要看不顺眼就修改它们。

读完之后，你的代码很少有低级错误，看起来也比较干净清爽。

第二遍重点关注常见编程错误，比如内存泄露和可能的越界访问，变量没有初始化，函数忘记返回值等等，在后面的章节中，我会介绍这些常见错误，避免这些错误可以为你省大量的时间。

如果有时间，在测试完成之后，还可以考虑是否有更好的实现方法，甚至尝试重新去实现它们。

说了读者可能不相信，在学习编程的前几年，我经常重写整个模块，只我觉得能做得更好，能验证我的一些想法，或提高我的编程能力，即使连续几天加班到晚上十一点，我也要重写它们。

模拟计算机执行常见错误是比较死的东西，按照检查列表一条一条的做就行了。

有些逻辑通常不是这么直观的，这时可以自己模拟计算机去执行，假想你自己是计算机，读入这些代码时你会怎么处理。

北大青鸟认为这种方法能有效的完善我们的思路，考虑不同的输入数据，各种边界值，这能帮助我们想到一些没有处理的情况，让程序的逻辑更严谨。

相关问答

Q1: 编写代码有什么技巧吗？

1自己的代码必须进行单元测试

不管是产品代码还是测试代码，都必须编写单元测试案例。产品代码进行单元测试就不用说了，测试代码进行单元测试也是非常重要的!测试代码本身都有问题，被测代码的测试结果又从何谈起。

2不要将狗食留给别人

不要将一大堆设计复杂，逻辑混乱，难以理解，根本无法维护的代码留给别人，你要想象着如何让自己的代码交到别人手里能够获得一些称赞。

3避免过度设计

代码不是写给机器看的，也不是用来炫耀你的复杂设计的。保持简单，容易理解，同时又保持其可扩展性非常重要。

4认真给代码命名

认真给代码的每一个文件，每一个函数，每一个变量命名。

想到得到别人的尊敬，必须仔细考虑每个变量的命名，使用统一的命名规范，使用容易理解没有歧义的命名方式。有的人太随意了，打开翻译软件，不管三七二十一，将中文词语一翻译就拿来用。有的人命名，又是拼音又是英文，大小写混乱，缩写和使用全称不统一。

5不要那么容易被说服，要据理力争

特别是面对上级，不要糊里糊涂的被说服。首先，你要充分的理解别人的想法，然后，你要清楚的表达出你的观点。有的人特别能说服人，特别能绕，千万别被绕晕了然后点头称是。

6处理好你的程序依赖

一个依赖混乱，或是循环依赖的系统是难以维护和扩展的。所以，当你准备设计一系列公共库，想好他们之间的依赖关系吧。这是基本的原则，绝对不允许违反的。

7实现方式。

不要因为麻烦而采用丑陋的实现方式。

人是需要不断总结的，有总结才会有进步。所谓总结，并不一定是多么高深的道理，多么复杂的推论，也并不一定要长篇大论。

有时，一句话，或是一个瞬间，会让你明白很多。

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Q2: 北大青鸟设计培训：如何写出优质Java代码的4个技巧？

如果现在要求对你写的Java代码进行优化，那你会怎么做呢？作者在本文介绍了可以提高系统性能以及代码可读性的四种方法，如果你对此感兴趣，就让java课程一起来看看吧。

我们平时的编程任务不外乎就是将相同的技术套件应用到不同的项目中去，对于大多数情况来说，这些技术都是可以满足目标的。

然而，有的项目可能需要用到一些特别的技术，因此工程师们得深入研究，去寻找那些最简单但最有效的方法。

在以前一篇文章中，我们讨论了必要时可以使用的四种特殊技术，这些特殊技术可以创建更好的Java软件；而本文我们将介绍一些有助于解决常见问题的通用设计策略和目标实现技术，即： 1.只做有目的性的优化 2.常量尽量使用枚举 3.重新定义类里面的equals()方法 4.尽量多使用多态性值得注意的是，本文中描述的技术并不是适用于所有情况。

另外这些技术应该什么时候使用以及在什么地方使用，都是需要使用者经过深思熟虑的。

1.只做有目的性的优化大型软件系统肯定非常关注性能问题。

虽然我们希望能够写出最高效的代码，但很多时候，如果想对代码进行优化，我们却无从下手。

最重要的是天下没有免费的午餐，因此为了降低代价，我们通常会通过类似于缓存、循环展开或预计算值这类技术去实现优化，这样反而增加了系统的复杂性，也降低了代码的可读性。

如果这种优化可以提高系统的性能，那么即使变得复杂，那也是值得的，但是做决定之前，必须首先知道这两条信息： 1.性能要求是什么 2.性能瓶颈在哪里首先我们需要清楚地知道性能要求是什么。

如果最终是在要求以内，并且最终用户也没有提出什么异议，那么就没有必要进行性能优化。

但是，当添加了新功能或者系统的数据量达到一定规模以后就必须进行优化了，否则可能会出现问题。

在这种情况下，不应该靠直觉，也不应该依靠检查。

因为即使是像MartinFowler这样有经验的开发人员也容易做一些错误的优化，正如在重构(第70页)一文中解释的那样：如果分析了足够多的程序以后，你会发现关于性能的有趣之处在于，大部分时间都浪费在了系统中的一小部分代码中里面。

如果对所有代码进行了同样的优化，那么最终结果就是浪费了90%的优化，因为优化过以后的代码运行得频率并不多。

因为没有目标而做的优化所耗费的时间，都是在浪费时间。

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