写好代码需考虑的几个方面

1. 数据结构和核心算法

关于数据结构的重要性，大神Linus Torvalds讲过这样的话，我觉得非常赞同：”Bad programmers worry about the code. Good programmers worry about data structures and their relationships.” (低水平程序员总在考虑代码，高水平程序员总在考虑数据结构及其之间的关系)

数据结构考虑清楚了，核心的算法自然就出来了，这就是关于每个类的每个方法如何实现的问题。比如需要实现一个中位数查询方法，如果你前面确定了数据保存的格式是一个列表，那么可以考虑采用插入排序法;如果数据格式是自平衡二叉排序树(AVL)，则只需直接返回根节点就可以了。

数据结构决定算法，所以你在考虑数据结构的时候，一定要尽可能地使数据的结构和它的自然属性相匹配，不然后面的实现就会是一场噩梦。比如，你把一个多层级的结构定义成二维数组，看上去也靠谱，相当于在一个表格里维护一个组织结构图，可是当你做到部门增减的时候，本层级的数组元素移动自不必说，下面各个层级的元素移动就很容易乱套，而且性能很差，可能你写了2000行代码还有很多边界条件会出错。相反，如果用一个孩子兄弟链表来表示这个树型结构，操作起来就非常容易，可能100行都足够了。

2. 功能实现

思路确定后，实现过程也需要大量的构思活动。碰到你比较熟悉有经验的领域，你自然可以轻车熟路，但难免会有一些你不太熟悉的技术需要尝试。有的同学比较排斥这种领域，比如我好不容易才掌握了Struts 2，领导又让我去学习Grails框架，我就会觉得很不爽，大概看了看就挑出它的一堆问题，然后能躲多远就躲多远。可是我要说，这样的心态会阻碍自己不断提高技术水平。作为一个程序员，最大的挑战也是最大的乐趣所在，就是不断学习新的技术，没有这样的心态，很快就会落后。

那么遇到不熟悉的技术怎么办?@acx1922指出，先不要急着实现项目中的代码，自己另外维护一个测试项目，在里边边查文档边学习，边做一个小功能，把所有需要在项目中实现的功能先在测试项目里跑通，然后再写项目里的代码。这样做的好处是把单个技术问题和其他潜在的bug隔离开来，便于快速学习新技术。否则，你直接在项目里写代码出错以后，要判断问题的源头都要多费好几倍的精力。

3. 测试

测试很重要，设计测试用例就像开发时设计数据结构一样，也是很关键的。在设计测试用例的时候，要把当时自己设计数据结构的思路全部忘掉，或者找别人来设计测试用例，不然会不由自主地测试那些你已经考虑到了的地方。这样测试是跑通了，用户一用起来可能各种边界条件会到处出问题。

@acx1922指出，他不喜欢TDD的方法，他认为测试是很重要，但把它摆到驱动开发的高度，就本末倒置了。他通常采取的方法是，设计完测试用例后，想到开发的目标不是实现功能，而是为了跑通测试，就感到毫无乐趣可言。

4. 代码可读性

要想自己满意，代码的可读性一定要好。要做到一年后甚至几年后你拿到自己写的代码，还能很容易看明白当时的思路和实现。这就涉及到命名和注释的问题。

命名就像超市里的商品标签一样，要让看得人一目了然知道这是个什么东西，比如员工类里有两个属性分别是到岗日期和离职日期，把它们定义成date1和date2就没有多少可读性，而定义成dateOnBoard和dateQuit就比较清晰。

注释也很重要的，它可以用来说明一段代码的作用，算法的设计思想，或者是方法调用的参数格式要求等。在重要或者复杂的地方，都需要详细地写一些注释，便于看代码的人清晰地了解代码开发者的思路。

@acx1922最后总结到，要想写出自己满意的代码，首先不要急于动手，要先仔细想清楚思路性的东西，尤其是数据结构，然后在实现过程中大胆尝试小心验证，设计好测试用例，确保代码的可读性，就可以在代码中表现出自己的最高水平。好的编程习惯需要从一开始就养成，它会让你在前进的道路上事半功倍，受益终生。

【HC3i观点】有句话叫“活到老，学到老”，其实，码农并不是老了就变成废人，只要肯思考，愿学习，码农在任何一个阶段能够写出满意的代码，发挥自己的价值。