阅读SICP序的笔记
从小到大，我们习惯于被人规划生活。在家中，父母长辈给我们规划生活；在学校，老师给我们规划整天的学习任务；工作后，由上司给我们分配工作任务。一直被规划的我们，现在可以做一件自己进行规划的事，那就是编程。
序
解决大规模问题需要进行一系列规划，正如进行较大项目就需要前期进行大量规划与设计，否则会导致更大的问题。同时，要进行计算机程序设计，需要大量的读或者写程序。有关这些程序具体的、服务于哪类应用等等情况并不重要，重要的是它们的性能如何，在用于更大的程序时能否与其他程序平滑衔接。程序员们必须同时追求具体部分的完美和汇合的适宜性。本书使用“程序设计”一词，关注程序的创建、执行和研究，使用Lisp语言书写。（国内估计学过此语言的凤毛麟角，大概都如我般学的是C）
本书主要关注三类对象，人的大脑、计算机程序的集合以及计算机本身。
①人的大脑
每个计算机程序都是现实中的或者精神中的某个过程的一个模型，通过人的头脑孵化出来的。这些过程出现在人们的经验或思维中。
②计算机程序的集合
计算机是一位一丝不苟的工匠：它的程序必须正确，我们希望说的所有东西，都必须表述到每一点细节。同样，程序需要检验认证。但是，当程序变得更大更复杂后，这种描述本身的适宜性、一致性和正确性都变得非常值得怀疑了。很少看到关于大程序正确性的完全形式的论证。因为大的程序是从小东西成长起来的，开发一个程序结构的武器库，并保证每种结构的正确性 我们称它们为惯用法，再学会如何利用一些已经证明很有价值的组织技术，将这些结构组合成更大的结构，这些都是至关重要的。理解这些技术，对于参加这种被称为程序设计的具有创造性的事业是最最本质的。特别值得提出的是，发现并掌握强有力的组织技术，将提升我们构造大型的重要程序的能力。反过来说，因为写大程序非常耗时耗力，这也推动着我们去发明新方法，减轻由于大程序的功能和细节而引起的沉重负担。
③计算机本身
与程序不同，计算机必须遵守物理定律。如果它们要快速执行-----几个纳秒做一次状态转换-------那么就必须在很短的距离内传导电子（最多1.5英尺，难怪电路板一般都小于45cm）。必须消除由于大量元器件而产生的热量集中（已找到平衡点）。在任何情况下，硬件都在比我们编程时所需关心的层次更低的层次上操作的。将我们的Lisp程序变换到“机器”程序的过程本身也是抽象模型，是通过程序设计做出来的。研究和构造它们，能使人更加深刻地理解与任何模型的程序设计有关的程序组织问题。当然，计算机本身也可以这样模拟。请想一想：最小的物理开关元件在量子力学里建模，而量子力学又由一组微分方程描述，微分方程的细节行为可以由数值去近似，这种数值又由计算机程序所描述，计算机程序的组成.....
区分出上述三类需要关注的对象（指代人的大脑、计算机程序的集合以及计算机本身），并不是仅仅为了策略上的便利。即使有人说它不过是人头脑里的东西，这种逻辑区分也引起了这些关注焦点之间符号流动的加速，它们在人们经验中的丰富性、活力和潜力，只能由现实生活中的不断演化去超越。我们至多说，这些关注焦点之间的关系是基本稳定的。计算机永远都不够大也不够快。硬件技术的每一次突破，都会带来更大规模的程序设计事业，新的组织原理，以及更加丰富的抽样模型。(别问到哪里才是头，我估计到了cpu频率达到光速就是极限了。。)
在我们写的程序里，有些程序执行了某个精确的数学函数（但是绝对不够精确），例如排序，或者找出一系列数中的最大元，去顶素数性，或者找出平方根。我们这种程序称为算法，关于它们的最佳行为已经有了许多认识，特别是关于两个重要的参数：执行时间和对数据存储的需求（时间复杂度和空间复杂度之间的矛盾）。程序员应该追求好的算法和惯用法。即使某些程序难以精确的描述，程序员也有责任去估计它们的性能，并要继续设法去改进之。
Lisp是一个幸存者，已经使用了四分之一世纪（上世纪90年代）。Fortran比它时间更长一些。Fortran用于科学与工程计算（爆咋的哥伦比亚号就使用此语言），Lisp用于人工智能。
Lisp一直在改变。Lisp程序员获得个人可用的自由支配权。Lisp程序大大抬高了函数库的地位，使其可用性超越了催生它们的那些具体应用。作为Lisp的内在数据结构，表对于这种可用性的提升起着最重要的作用。表的简单结构和自然可用性反应到函数里，就使它们具有了一种奇异的普适性。
bear2flymoon 2015-03-15