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2015年大熱的動畫片《動腦特工隊(duì)》中描述了這么一個場景， 冰棒帶領(lǐng)樂樂和憂憂抄近路去乘坐思維列車，所謂的“近路”就是穿過抽象思維的房間，在這個房間里， 他們先是變成了變成3D的塊，就像計(jì)算機(jī)圖形學(xué)里展示的那樣：

　　然后變成平面的圖形

　　最后只剩下一些線條了 ！

　　真是非常生動的展示了人類做抽象活動的過程。

　　在軟件業(yè)，抽象能力的重要性怎么說都不為過，因?yàn)檐浖_發(fā)是一個高度復(fù)雜的智力活動，程序員經(jīng)常需要面對、處理異常復(fù)雜的業(yè)務(wù)和邏輯，如果你不具備強(qiáng)大的抽象能力，無法把具體變成概念，進(jìn)而駕馭概念進(jìn)行思考， 你就很難降低問題的復(fù)雜度，從而陷入泥潭，無法自拔。無論你學(xué)會了多么強(qiáng)大的程序語言，你的編程能力也很難有質(zhì)的提高。

　　當(dāng)然抽象不僅僅是軟件開發(fā)的獨(dú)有概念，在別的領(lǐng)域可以看到更多。在自然科學(xué)領(lǐng)域，抽象的例子更多，開普勒定律和萬有引力就是很典型的例子。

　　在16世紀(jì)很多人開始相信哥白尼提出的日心說，但一直搞不清楚圍繞太陽的行星到底是怎么運(yùn)動的，軌道是什么樣子，著名天文學(xué)家開普勒仔細(xì)的研究了他的老師——杰出的觀測家——第谷留下的大量天文觀測數(shù)據(jù)以后， 提煉出了著名的開普勒三定律， 第一次給出了天體運(yùn)行規(guī)律的解釋：

　　1. 所有行星分別是在大小不同的橢圓軌道上運(yùn)行

　　2. 在同樣的時間里行星向徑在軌道平面上所掃過的面積相等

　　3. 行星公轉(zhuǎn)周期的平方與它同太陽距離的立方成正比

　　開普勒三定律從大量的數(shù)據(jù)中提煉出數(shù)學(xué)規(guī)律， 無疑是非常偉大的發(fā)現(xiàn)和抽象， 但這不是最終本質(zhì)，當(dāng)然也不是最終的抽象。

　　行星運(yùn)動的本質(zhì)是萬有引力定律。

　　相比于開普勒定律，天才的牛頓所做的抽象向前邁進(jìn)了一大步，萬有引力幾乎覆蓋了所有大質(zhì)量物體之間互相吸引和運(yùn)動的規(guī)律， 即簡單又優(yōu)美， 配合牛頓（和萊布尼茨）發(fā)明的微積分，可以很容易推導(dǎo)開普勒定律。

　　如果再加上牛頓力學(xué)三定律，尤其是F=ma，整個經(jīng)典物理學(xué)的架子就建起來了，后人所有的工作只是在這座大廈上進(jìn)行一些裝修工作，直到愛因斯坦相對論的出現(xiàn)，才建立一座更宏偉的大廈。

　　據(jù)說愛因斯坦在評價一個研究時，會用美和丑來作為判斷標(biāo)準(zhǔn)，有人拿研究成果讓愛因斯坦看， 愛因斯坦不說成果的好與壞，反而說“這東西多丑陋啊”， “這東西真漂亮”。

　　其實(shí)一個抽象的東西形式優(yōu)美，結(jié)構(gòu)簡單，很有可能是正確的，很可能抓住了事物的本質(zhì)。相反如果連形式都丑陋不堪，十有八九不是好的成果。 以此作為標(biāo)準(zhǔn)，萬有引力定律無疑是漂亮的，正確的，當(dāng)然愛因斯坦的E=mc2更加漂亮和簡單。

　　抽象的例子在軟件業(yè)更是數(shù)不勝數(shù)：

　　文件是對I/O的抽象；虛擬存儲器是對物理存儲器的抽象；進(jìn)程是對一個正在運(yùn)行的程序的抽象；我們再增加一個新的抽象：虛擬機(jī)， 他提供了對整個計(jì)算機(jī)（包括操作系統(tǒng)，處理器，程序）的抽象。

　　Andorid把一個移動應(yīng)用程序抽象成Activity , Intent, Service, Provider......稍微注意一下就會發(fā)現(xiàn)：抽象層次越高，接口的語意就越模糊，適用的范圍就越廣，到最后就會變成數(shù)學(xué)模型或者概念。

　　數(shù)學(xué)模型和算法

　　我認(rèn)為把紛雜的事物抽象到數(shù)學(xué)層面是最高的抽象，也許會有人會說哲學(xué)層面才是:-) ，但到數(shù)學(xué)層面已經(jīng)非常難了。尤其是重大的科學(xué)發(fā)現(xiàn)，身后必然有數(shù)學(xué)的影子。

　　牛頓當(dāng)年為了描述天體的軌道和運(yùn)動，特別創(chuàng)立了新的數(shù)學(xué)表示： 微積分。麥克斯韋使用一組方程對電場和磁場行為進(jìn)行描述。當(dāng)年愛因斯坦腦海中已經(jīng)有了廣義相對論，但苦于找不到合適的數(shù)學(xué)形式來描述，他特別花了幾年的時間來學(xué)習(xí)非歐幾何和張量分析，最后才得以成功。海森堡用矩陣?yán)碚搧斫忉屃孔恿W(xué)。。。程序員在開發(fā)過程中， 也許能把一個實(shí)際的業(yè)務(wù)問題抽象成數(shù)學(xué)模型，或者抽象成特定的算法，這樣會讓程序?qū)崿F(xiàn)變得非常簡單和有趣。

　　我在之前的公司有幸遇到過一次，把針對稅務(wù)領(lǐng)域的一個Credit, Debit等概念抽象為在一個二維坐標(biāo)下點(diǎn)的運(yùn)動， 問題一下子簡化了很多，實(shí)現(xiàn)簡單，并且非常安全可靠。

　　正交的概念

　　但是抽象成數(shù)學(xué)模型和算法通常是可遇而不可求的， 這種情況下，我們需要退而求其次，試圖抽象成若干個正交的概念，來降低復(fù)雜度。“正交”在數(shù)學(xué)上指的是線性無關(guān)，最常見的例子就是坐標(biāo)系下的x軸和y軸，對于一個點(diǎn)來講，它的x值的變化不會影響到y(tǒng)，y值得變化不會影響到x ，即x和y是正交的。

　　正交的威力在于互不影響，擴(kuò)展方便，單用一個坐標(biāo)軸可以表示一個直線上的所有的點(diǎn)， 再加一個y軸就能表示平面上的所有的點(diǎn)， 再加一個z軸，3維空間中的所有點(diǎn)都能表示出來了！

　　我們?nèi)祟惖拇竽X在思考問題的時候是有容量限制的， 難以同時駕馭太多復(fù)雜的概念， 如果我們的軟件系統(tǒng)也能做成x,y,z坐標(biāo)這樣，就帶來了無與倫比的好處，你在處理x軸相關(guān)的事情時，不用考慮其他的y和z相關(guān)的東西，因?yàn)槟阒浪麄儾粫艿接绊?#xff0c; 這樣問題的復(fù)雜度就從3維一下子下降到1維！更容易把握了。如果單單x 軸仍然很復(fù)雜，你要做的就是再次分解成更小的概念，保證正交即可。

　　接口

　　如果你說了，我的整個系統(tǒng)還沒法抽象成正交的概念， 那只好再退一步，在局部使用接口。

　　在著名的《設(shè)計(jì)模式》一書中，其實(shí)在反復(fù)強(qiáng)調(diào)一點(diǎn): 發(fā)現(xiàn)變化并且封裝變化，針對接口編程而不是實(shí)現(xiàn)編程。 很多人看書是只關(guān)注具體的模式，而忽略了模式的本質(zhì)目的。

　　我們在開發(fā)的過程中要保持一種敏銳的感覺，發(fā)現(xiàn)可能的變化并且封裝起來，只提供一個精心定義的接口讓外界調(diào)用。這樣你在接口后面所做的任何變化，外邊就不受影響了。

　　例如在JDK中Iterator就是一個很好的抽象， 它將集合本身和集合的遍歷分開。 Stream抽象也不錯，封裝了對文件和網(wǎng)絡(luò)操作，只是使用起來稍顯麻煩。其實(shí) 一組定義良好的接口一定是正交的，不然的話接口之間的依賴就會讓實(shí)現(xiàn)非常麻煩。

　　總結(jié)

　　說到底，軟件設(shè)計(jì)和開發(fā)就是把現(xiàn)實(shí)中的問題映射成計(jì)算機(jī)的語言實(shí)現(xiàn)，但現(xiàn)實(shí)問題太復(fù)雜，細(xì)節(jié)太多，而且在不斷的變化過程中，一般人很難同時對這么的細(xì)節(jié)進(jìn)行思考 ，這時候就需要抽象。

　　我們只有從紛繁復(fù)雜的現(xiàn)象中抽取事物的本質(zhì)，從具體事物提煉出正交的概念，才能駕馭這些概念，才能在一個低復(fù)雜度的世界中進(jìn)行思考。

轉(zhuǎn)載于:https://my.oschina.net/newchaos/blog/889172

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的抽象：程序员必备的能力的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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