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# 第三部分：数据结构

> 原文：[Part III: Data Structures](https://learncodethehardway.org/more-python-book/part2.html)

> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)

> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)

> 自豪地采用[谷歌翻译](https://translate.google.cn/)

你正在以你的方式构建个人流程，它让你以有限的阻碍快速起步。拥有良好的起步流程，以及培养一种尽管去做的能力，就是创造力的基础。创造力是一种流动性和放松的心态。如果你的起步充满阻碍和沮丧，那么很难进入这个流程。学习“点击”你的大脑，使其进入具有创造力的、松散的 Hack 模式，可以帮助你使用创造力解决问题，并提高生产力。

如果你做的是垃圾，那就没有意义了。首先，是的，显然，你所做的绝大多数都是垃圾，但你不想在你的余生中制造糟糕的软件。你需要平衡创造性的黑客心态和严谨的质量心态。我提倡人们在创​​造性表达和批判性思维模式之间切换。通过放松和创造力，你想出你的想法并实现它，然后通过批评自己的工作来使他们可靠和品质高。

在第二部分中，当你跟踪 45 分钟内实现的功能数，并寻找可以改进你的启动流程的地方时，实际上就做到了它。但是，由于批判性思维模式是创造力的杀手，因此你无法同时 Hack 和分析你的流程。这个建议几乎涵盖了我所知道的每一个创造性规律，并帮助你在工作时不使用自己的方式。

> 注

> 创造过程中的批评会扼杀你的想象力。没有批评的创造只会产生垃圾。你需要这两个，但不是同时。

在第三部分中，你将切换到专注于质量和开发个人流程，从而提高你的质量。为了使其变得简单，我只会将质量定义为：

> 低缺陷率和可理解的代码。

大多数程序员在这两个方面绝对是糟糕的。绝大多数开发人员认为，当编译完成时，他们的工作就完成了，就是这样。他们运行了测试套件，所以就完成了！我称这个“程序员风格的完成”，其中它们对自己的作品没有自我批评的评价，因为他们完全相信他们的电脑来找出所有的缺陷。他们似乎从来不在乎，别人是否可以理解他们的代码，只关注它是否运行良好来满足最低限度。如果你曾问过他们每天的缺陷率，他们会瞪着你，说这并不重要。代码覆盖？呸。他们的测试套件有 10 万行代码！它肯定测试了一切东西！

为了成为一名更好的程序员，你必须开始开始做一些残酷的事情，观察自己的质量指标和实践。我说这项工作是残酷的，因为它清晰并明确地展示出你是多么糟糕，对于那些开心地认为他们很棒的人来说，这可能是个悲剧。那些具有骗子综合症的人，会发现这种质量分析令人耳目一新，因为它会给你一个合理的想法，你的工作有多好，以及一个改进计划。

## 通过数据结构测试质量

数据结构是一个简单的概念。你的计算机拥有内存和放入内存的数据。你可以随意填充它，也可以提供一种使数据更容易处理的结构。自从“计算机科学”开始以来，人们一直在分析如何为不同目的构建数据，然后这些结构有多好。由于数据结构定义好了，我们可以使用它们来研究你的质量实践。你将实现每个数据结构并进行测试，然后通过两个步骤来确定实现的质量。

你进行数据结构练习的流程如下：

+   每个练习都将描述数据结构，以及你可以做什么。这个描述是中文，图表和示例代码。我将给出一个没有代码的结构的完整描述，因为你需要实现它，并使其正确。
+   你可能还需要一套必须通过的测试，但是这些测试也可能用文本写成，因此你还将编写自动测试。
+   你将在 45 分钟内持续进行训练来做一些东西，然后休息一阵子，但你可以在每次实现中花费更多时间。我建议你做一些简单的黑魔法，然后“认真起来”，并在更多的时间段中优化你的实现。
+   当你相信你“完成”时，你会切换到批评模式，并开始了解你的实际情况。你将遵循一个审计流程，让你仔细阅读你的代码，并查找错误，跟踪你的代码。
+   最后，你将修复在审计阶段发现的缺陷，并继续处理这个练习，直到完成。

这就是相关的流程，所以这部分的前两个练习（练习 13 和 14）将由我完成，现场制作，所有的缺陷都是我做的，所有的代码都是我写的。你可以在视频中看到这个流程的工作原理，并在练习中阅读我的代码，以便你了解预期的东西。我会遵循我上面所述的严格流程，尽可能接近，所以你需要仔细观看视频。

## 如何学习数据结构

有一种正式的数学方法，用于研究算法和数据结构，但我不会设计过多背后的理论。如果你对这个微小的简介感兴趣，那么你可以阅读几本这个主题的书，并花几年研究这个计算机科学分支。在这本书中，我将向你提供练习，以便你学习如何从记忆中实现它们，并了解它们的工作原理。你不需要正式的证明，只需要简单的 Python 代码和反复尝试。

通过这些练习，我希望你遵循一种具体的方式来研究它们，以便你可以从记忆中实现它们。当我学习音乐，和尝试画出我看到的东西时，我使用这个相同的流程。它适用于任何东西，其中你需要记住一个概念，但也可以通过创造力应用于不同的情况，所以你不能只是记住它。相反，你执行我所说的“记忆，尝试，检查”：

+   构建一切信息和材料，它描述你必须记住的所有事情。尽你所能来记忆并记住它，即使它只是信息的一小部分。
+   把所有的信息拿走，所以你看不到它。我喜欢把它放在不同的房间，所以如果我需要再次查找，我必须离开我的作品。
+   尝试从记忆中创建所需的东西。尝试放下任何东西，无论是对的或错的。
+   当你用尽了你记住的东西后，把你所做的一切拿过来，然后返回你的信息并进行比较。标记所有你做错了的东西，然后再试一次。
+   使用你的错误列表，专注于记忆，以便你在下次尝试时更正错误，并重新做一遍。

我喜欢进行 2~15 分钟的记忆，然后进行 10~45 分钟的尝试，但你会知道你什么时候用完所有知识，需要去获得更多。我将给出一个具体的例子，解释我如何根据我的记忆来画画：

+   我要画一朵花，所以我把花放在我房子的一个房间里，我的画在另一个房间里。
+   我坐在花的房间里，盯着花。我画出那朵花。我用手指跟踪它，试着在我的脑海里想象它。我想象自己画每个花瓣，茎，和一切东西。我记得比例。我甚至可以使用笔记记录颜色，并尝试在花的房间中混合颜色。
+   我把所有东西都放在花的房间里。我很快回到画室，试着唤醒花的记忆，找出下一步要画的东西。也许叶子是我最终熟悉的东西。我画出它。也许现在花盆很清楚，我画了一些。我继续闭上眼​​睛，试图想起图像，然后尝试画出来。
+   当我被卡住或者我用完时间的时候，我站起来，把我的小画板带入花的房子，并将其与我看到的比较。然后我会记录我的错误。一只花瓣太长吗？花盆的角度错了吗？土壤太暗了吗？我记下笔记，弄清楚我错了什么。
+   然后我把画带回画室，并回到花的房间，在下一个回合中，用这个错误列表继续从记忆中学习。

我从这个流程中画出的画，通常相当奇怪，但接近于原件，这取决于我用了多少回合，而且我多长时间练习一次。最终这帮助我变得更好，并快速捕捉到我看到的东西，因为我可以在我的记忆中将更多的视觉信息保存更长时间。

当你进行这些算法练习时，你可以使用相同的流程，来发展你在面试中根据需要回忆它们的能力。你应该首先坐下来，使用你可以使用的所有信息来实现它们，并了解它们的工作原理。记住你不明白的东西很难记住。你有一个好的实现后，你可以开始训练你的记忆。

+   将所有书籍，笔记，图表和关于该算法的信息放在一个房间中，将计算机放在另一个房间中。如果需要，打印出你的代码。
+   花费 15 分钟的时间来学习算法房间中的信息，记下笔记，绘制更多的图表，可视化数据的流动方式，并且做任何其他可以想到的事情来学习。
+   将所有信息留在算法房间，走进笔记本电脑的房间，坐下来尝试从记忆中实现它们。在检查你的作品之前，不要花费超过 45 分钟。
+   带着你的笔记本电脑进入算法房间，并记录你的错误。
+   把你的笔记本电脑放回去，然后再回到算法房间，再进行一遍记忆和学习。专注于所有你做错了的事情，这将使它更容易。

最初的几次中，这样做会令人沮丧，但很快，你会发现它变得更加容易，而且在许多情况下，你可以冥想来使其生效。