binling的专栏

搜索的本质就是输入一个关键词，返回跟这个关键词有关的对象（实体）列表。两层主要意思，第一，搜索本质是返回实体，隐含的意思是你必须先定义各种对象，这就需要OO，从系统中分析出各种类型的对象供搜索。这里背书了OO是前提——系统就是由各种对象组成，搜索就是找到你需要的对象的问题。 第二，和关键词有关的对象。这里有关是抽象的，就是一个link关系，对于自然语言文档类型的对象的搜索，这里的”有关系“就是包含

和xml parser类似三个主要对象datasourceparsertargetObjectparser在iterate datasource的时候碰到不同的字符相当于产生不同的事件，有不同的动作，parser会 维护一些状态，更新targetObject，用stack维护层级，栈顶是当前容器def parseJson(json): stack, key = [[]]

对象：DataSource, SAXParser, ContentHandler, DataTargetDataSource封装xml数据流，提供read接口char read()SAXPaser 通过DataSource读取数据，产生事件并且回调ContentHandler的事件处理方法parse(DataSource sourceXml, ContentHandler hand

从一个分布式系统面临的一般问题：1 Multicast 问题centralspan tree basedgossip2 membership 维护问题

直接去模糊的去写，通过调试，一步步改，就算最后写出来了也不知道怎么写出来的算法也要面向对象，识别出变量，定义有确切含义的变量，以及这边变量之间互动的关系，时刻维护变量意义的正确性，也就是invariant 一个例题：压缩字符串，把形如aaabbcdd的字符串压缩成a3b2cd2，只连续出现一次的字符后不跟count，识别对象：新字符串写入指针i， 源字符串读取指针j,

程序就是一些互相引用的内存快，互相发消息。每个内存块就是一个状态机，状态的迁移规则是定制好的一些消息（方法）。构造函数用来初始化状态。一个内存块的方法除了改变自身状态，也有可能向引用的别内存快发消息，引起别的内存块发生状态转移。重点不在过程化的code，而在对象的状态，code只是定制好的对象状态转移的规则，重在掌握状态怎么转移。程序运行就是对象状态转移，一切都是状态，结果

理论上应该先黑盒用例，分析需要求，系统边界的输入输出，再白盒类图。 但是对于现实世界模拟的OO，个人感觉先emulate现实世界，初步识别类和类之间的关系，再用用例和顺序图丰富、修正类图。识别类，最主要的原则是封装，数据和数据的操作封装成一个类：轿厢 box：封装轿厢的状态：位置、方向、静止还是运动，capacity,  pickup列表，目的地列表楼building：用户请求电梯的媒

凡是涉及管理数据的系统，都可以用图书馆来考虑，都要面临图书的位置查找和实际摆放两个问题，对应的两大组件就是就是index + store，所有的数据管理系统都包含这两部分。最基本的缓存可以只用一个map，index直接指向数据的物理地址（Object 的reference)。更general的情况是存一个locator，这个locator交给store能直接返回数据。因为缓存需要过期策

表达式：1 + 2 * 3Expression = {literal | Expression}interface Expression { int eval();}子类 LiteralExpression, CompoundExpression，后者分运算符表达式OperatorExpresion，函数表达式FunctionExpression，运算符表达式又分单目双目双目运算符

先OO分析、建模，再研究具体问题。这里面涉及的对象：1）线程2）锁关系：占有：线程——锁 的一对多关系：一个线程可以占有多个锁，一个锁只能被一个线程占有等待：线程——锁 的多对多关系：一个线程可以等待多个锁，一个锁可以被多个线程等待间接等待关系 线程——线程 的多对多关系，一个线程A等待的锁被另一个线程B拥有，则线程A对线程B有等待关系输入模型：线程列表，锁列表