开发人员需要知道_how_what_why

本文探讨了一个关键观点:除了掌握如何实施技术任务外,开发人员还应理解项目的背景、目的和目标,以及所做工作的实际意义。通过深入分析项目的动机和预期成果,开发人员能够创造出更有价值的产品,做出更精准的决策,并激发团队的创新动力。

你是否工作在这样的一个大公司里——他们工作效率缓慢,会议无穷无尽?你是否有被告诉去完成一个任务,去开发一个API,但你的不知道它会用在哪里,怎么用?你只是按照文档在技术上把它正确的实现?

:-)如何做 ”是一个开发人员在团队生活中需要知道的最有价值的信息。但遗憾的是,有些人却认为这是开发人员在项目中唯一要知道的事情。

我们不能这么认为。

如果不知道自己做的究竟是个什么东西,即使是最高效的Ruby on Rails家伙,最熟练的Spring开发人员,或PHP编程者,也不可能做出最有价值的东西。

你们中有多少人,曾经写出了API,但却不能说出它们将被在哪里、如何使用?有多少人曾生气的追问“你们要怎么用它们?我按照规格书里的要求把17个Web Service都开发完了,但现在你们只用了其中的4个。该死。”

=) 我认为,一个开发人员如果想把工作出色的完成,除了要知道“怎么去做”外,还必须知道自己究竟做的是什么

然而,知道做的是什么和如何做,这还不够。

:-D 我深信一个开发人员还需要知道和理解“为什么这样做 “。只有当你知道这些后,你才能开发出最有价值的产品。

为什么会有这个项目?为什么需要这样的产品?该死,为什么会有这样的公司?每个人都需要问这样的问题。当知道并理解了“为什么”后,我们才能做出最优的解决方案。

知道了“为什么”,我们才能真正的理解项目的目标,产品的目标和公司的目标。它能激励我们,因为我们看到了大蓝景。

理解了“为什么”会使决策更加准确。

我们要坚持从是什么 和 为什么入手。这样我们就知道如何最好的去做了。

这一招对我很有效。而你又是如何走上成功之路的呢?

<think>嗯,用户让我解释一下之前提供的Vector类代码的“what, why, how”。首先,我需要回忆一下这个代码的结构和功能。用户之前已经问过关于不同长度向量如何处理的问题,现在他们可能希望更深入地理解这个类的设计思路、目的和实现方法。 首先,确定“what”部分。这个Vector类是用来做什么的?看起来是创建一个向量对象,支持加法、点积等操作,并且能处理不同长度的向量。需要明确说明这个类的用途和主要功能。 然后是“why”,为什么需要这样的设计?可能用户想知道为什么要处理不同长度的向量,或者为什么选择补零而不是其他方法。需要解释补零在数学上的合理性,比如保持线性代数中的维度对齐,或者在实际应用中的场景,比如数据填充。 接下来是“how”,即如何实现这些功能。需要详细说明`_align_dimension`方法的作用,如何在加法和点积中使用它,以及各个魔法方法如`__add__`和`dot_product`的具体步骤。同时,可能需要提到异常处理,比如检查输入是否为Vector实例。 还要注意用户可能的隐藏需求。他们可能是在学习面向对象编程或者线性代数的基础,所以需要将解释与编程概念和数学原理结合起来。例如,补零在数学上相当于将向量扩展至高维空间,保持内积和加法的正确性。 此外,测试用例部分也需要提到,说明这些案例如何验证代码的正确性,尤其是不同长度和空向量的情况。用户可能关心代码的健壮性和边界条件处理。 要确保回答结构清晰,分点解释whatwhyhow,每个部分都简明扼要。可能还需要关联之前的回答,比如补零的方法已经在之前解释过,这里需要重申但不过于重复。同时,语言要尽量简单,避免过于技术性的术语,但又要准确无误。 最后,检查是否有遗漏的核心点,比如类的初始化、异常处理(如ValueError)、魔法方法的使用(__len__, __str__)等,这些都是类设计的重要组成部分,应该涵盖在解释中。</think>### 用 **What-Why-How** 框架解析这段代码: --- #### **What(代码是什么?)** 这是一个自定义的 `Vector` 类,实现了以下功能: - **数学向量**的抽象表示(例如 $[1, 2]$) - **加法运算**:支持不同长度的向量相加(短向量末尾补零对齐) - **点积运算**:同样支持不同长度的向量 - **维度对齐机制**:通过补零扩展短向量维度 - **异常处理**:确保操作对象类型合法 --- #### **Why为什么需要这样设计?)** 1. **现实需求** - 实际应用中常遇到不同长度向量的运算(例如信号处理、缺失数据填充) - 数学上,补零操作可以看作将向量扩展至更高维度空间 2. **数学合理性** - 补零操作保持线性代数运算的维度对齐原则 (例如:$[1,2]$ 可视为 $[1,2,0,0]$ 的四维向量) - 点积运算要求维度一致,补零后公式仍有效: $$ \mathbf{a} \cdot \mathbf{b} = \sum_{i=1}^n a_i b_i $$ 3. **编程友好性** - 允许用户直观操作向量,无需手动对齐维度 - 通过面向对象封装,隐藏内部实现细节 --- #### **How(如何实现?)** 1. **核心机制:维度对齐 (`_align_dimension`)** ```python def _align_dimension(self, other): max_len = max(len(self), len(other)) padded_self = self.data + [0] * (max_len - len(self)) # 短向量补零 padded_other = other.data + [0] * (max_len - len(other)) return padded_self, padded_other ``` - **输入**:两个向量 - **处理**:将较短向量末尾补零至与较长向量相同长度 - **输出**:对齐后的两个列表(例如 $[1,2] → [1,2,0,0]$) 2. **加法运算 (`__add__`)** ```python def __add__(self, other): padded_self, padded_other = self._align_dimension(other) result_data = [x + y for x, y in zip(padded_self, padded_other)] return Vector(result_data) ``` - 对齐维度后,逐元素相加 - 示例:$[1,2] + [1,2,3,4] → [2,4,3,4]$ 3. **点积运算 (`dot_product`)** ```python def dot_product(self, other): padded_self, padded_other = self._align_dimension(other) product_sum = sum(x * y for x, y in zip(padded_self, padded_other)) return product_sum ``` - 对齐维度后,逐元素相乘并求和 - 示例:$[1,2] \cdot [1,2,3,4] = (1×1) + (2×2) + (0×3) + (0×4) = 5$ 4. **边界处理** - 空向量自动补零(例如 `Vector([]) + Vector([5,5]) → [5,5]`) - 类型检查确保操作对象合法(`isinstance(other, Vector)`) --- ### **总结** 这段代码通过 **维度对齐补零** 的核心策略,在保证数学合理性的前提下,实现了不同长度向量的灵活运算,同时通过面向对象设计提升了代码的可维护性和易用性。
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