c++学习历程

我的学习技术历程主要为书本知识学习，项目经验积累。从最初的课堂上学习《c语言程序设计》，然后自学《c++ primer》，对c++的语法有了较清晰的认识之后，开始着手研究c++编程效率的书籍，类似于《effective C++》和《more effective C++》，《c++编程思想》等。学习完了这些之后，有时我会对比同一段代码在不同的编译器下得出的不同结果，这令人困惑的结果在《深度探索C++物件模型》得到了一定的解答。学习了这么多关于c++的知识，在实际的项目开发中，仍然遇到了一些关于软件工程的问题。程序越来越臃肿，程序改动会出现牵一发而动全身的情况，程序离不开原作者，最终导致自己陷入了泥潭。改还是不改，还是推倒前面的代码重新写程序，这是个艰难的选择。这种问题可能长期会困扰程序员，幸亏在这个世界上总有人比我早些经历这种痛苦，并且他们能够给我答案。他们总结了这种问题的答案，并汇集成册。在这种驱动下，我阅读了《设计模式》、《代码大全》、《实现模式》《C++ Template Metaprogramming : Concepts, Tools, and Techniques from Boost and Beyond》、《代码整洁之道》、《重构与模式 = Refactoring to patterns 》等相关书籍，给我一种醍醐灌顶，如释重负的感觉。不断的学习、总结，我开始注意在软件的架构上，将功能进行划分，时刻牢记解耦、聚合、封装等思想，在复杂的问题巧妙运用设计模式中的方法；在程序的编写过程中，注意代码的编程规范，同时恰当地运用STL和开源库；而在维护上注意代码的重构，不断的精简代码，提高代码的复用率（其实这一步与程序的编写过程是不会分开的）。在这个学习过程中，个人真正体会到码农与高级软件工程师之间的差别。高级工程师写出的高质量代码就是在格式上整洁，这里整洁既包含了格式又包含了代码的内容简单而不冗余。c++语言发明者Bjarne Stroustrup对高质量代码的定义有个概括：代码逻辑应用直截了当，叫缺陷难以隐藏；尽量减少依赖关系，使之便于维护；依据某种分层战略完善错误处理代码；性能调至最优，省得引诱别人做没规矩的优化，倒导致一堆混乱。

程序编写不可避免的会接触到算法和数据结构的问题，两者相辅相成。在算法的学习过程中，主要是参考了《算法导论》，以及《算法设计》两本书籍，以及《计算机程序设计艺术 . 第1卷 , 基本算法》。在研究生阶段，为了实现人脸识别的算法——SVM，专门参考了数据《数据挖掘中的新方法 : 支持向量机 》，学习了SVM的基本原理，开始领略到机器学习领域的神奇。

c++学习不止！针对c++11最新的特征，还在研习过程中，暂且不表。