今天有位朋友在微博上问我这样一个问题：
“最近出于学习目的写一个管理系统，越到后边，越觉得自己前边的代码写得烂。前辈，我想让代码写得更好一点，能不能谈谈你的经验，给我指点一下！”
我在回复里刚写了几句，就意识到140个字很难把我的想法说清楚，本着知无不言言无不尽的好为人师精神，我决定把我的回答写成一篇博文。
首先要说明的是，我写这篇博客并不代表本人觉得自己的代码写得有多好。事实上我很清楚自己的水平，作为一个做应用系统的程序员，和那些做框架做系统的大牛根本就不在一个层次。而且即使在应用层次，我的水平大概也只能算二三流，只是因为热爱编程所以一直在努力而已，但不管怎么说，能做自己喜欢的工作我已经很满足了。所以我稍微篡改了一下问题，针对“觉得自己前边的代码写得烂”这个重点，把这位朋友问的如何“让代码写得更好一点”改成了“如何写出让自己满意的代码”。
言归正传，我自己的体会是写代码很像写作文，开始写之前的构思过程是最关键的。记得高中的时候，有位语文老师给我传授的经验是，至少花三分之一的时间来构思，反复斟酌中心思想、各个段落的大意，文章的脉络，主要的修辞手法，等等。把这些要素都想清楚了，写起来就可以一气呵成。
我觉得写代码也是一样，思路是最关键的。假定采用的技术平台、框架、工具等已经确定了，那么在开始动手写之前，花三分之一以上的开发时间去把所有的数据结构及其相互关系考虑清楚。例如需要定义几个类，类和类之间的关系是怎样的，每个类里都有什么属性，每个类提供一些什么样的方法，等等，这些是最核心的。这些数据结构要考虑得尽可能细，比如功能实现可能没问题，但是性能上不理想，这就说明你的数据结构设计还需要改进。这些细节要反复考虑，交叉检验，直到自己觉得很周到了为止。在此基础上，再注意实现的细节、测试用例、代码可读性，就应该可以写出让自己满意的代码。具体说明如下：
1. 数据结构和核心算法
关于数据结构的重要性，大神Linus Torvalds讲过这样的话，我觉得非常赞同：”Bad programmers worry about the code. Good programmers worry about data structures and their relationships.” （低水平程序员总在考虑代码，高水平程序员总在考虑数据结构及其之间的关系）
数据结构考虑清楚了，核心的算法自然就出来了，这就是关于每个类的每个方法如何实现的问题。比如需要实现一个中位数查询方法，如果你前面确定了数据保存的格式是一个列表，那么你可以考虑采用插入排序法；如果数据格式是自平衡二叉排序树（AVL），则只需直接返回根节点就可以了。
数据结构决定算法，所以你在考虑数据结构的时候，一定要尽可能地使数据的结构和它的自然属性相匹配，不然后面的实现就会是一场噩梦。比如，你把一个多层级的结构定义成二维数组，看上去也靠谱，相当于在一个表格里维护一个组织结构图，可是当你做到部门增减的时候，本层级的数组元素移动自不必说，下面各个层级的元素移动就很容易乱套，而且性能很差，可能你写了2000行代码还有很多边界条件会出错。相反，如果用一个孩子兄弟链表来表示这个树型结构，操作起来就非常容易，可能100行都足够了。
2. 功能实现
思路确定后，实现过程也需要大量的构思活动。碰到你比较熟悉有经验的领域，你自然可以轻车熟路，但难免会有一些你不太熟悉的技术需要尝试。有的同学比较排斥这种领域，比如我好不容易才掌握了Struts 2，领导又让我去学习Grails框架，我就会觉得很不爽，大概看了看就挑出它的一堆问题，然后能躲多远就躲多远。可是我要说，这样的心态会阻碍自己不断提高技术水平。作为一个程序员，最大的挑战也是最大的乐趣所在，就是不断学习新的技术，没有这样的心态，很快就会落后。
好，那么遇到不熟悉的技术怎么办？我的体会是，先不要急着实现项目中的代码，自己另外维护一个测试项目，在里边边查文档边学习，边做一个小功能，把所有需要在项目中实现的功能先在测试项目里跑通，然后再写项目里的代码。这样做的好处是把单个技术问题和其他潜在的bug隔离开来，便于快速学习新技术。否则，你直接在项目里写代码出错以后，要判断问题的源头都要多费好几倍的精力。
