浅谈程序的核心——复杂度

在《The art of unix programming》中，复杂度的控制被视为编程项目的核心要点，其中提到编程项目的核心就是对复杂度的控制，而simple原则也围绕着这一核心展开。

我在2008年曾撰写过关于“复杂度与习惯”的文章。7年过去，经历了《天涯明月刀》这类大型项目的磨砺，我对复杂度有了更深刻的认识。

复杂度的要点

复杂度的关键在于程序给开发者大脑带来的负担，它直接反映了程序员提升和开发程序的难易程度。这种负担会随着模块复杂度的增加呈平方级数增长。

当程序带来的负担较低时，程序员就能更轻松地控制程序，进而提升程序的质量，包括开发效率、运行稳定性和运行效率。不过，我们并非在所有情况下都要追求复杂度的最小化。如果一个模块本身规模较小，就无需投入过多精力进行进一步简化。当然，若时间允许，出于自我提升和精益求精的目的，进行简化也是有益的。

需要强调的是，低复杂度并不等同于代码行数最少，而是指给大脑带来最少负担的代码。例如后文所举的代码示例，尽管另一种写法代码行数更多，但由于它遵循更稳定的模式，在大脑负担和心理负担方面都更轻，因此可被视为复杂度更低的代码。

复杂度控制的实际意义

实际价值

从实用角度来看，复杂度控制关乎程序的运行效率和开发效率，尽管扩展性等方面也受其影响，但在实际项目中，运行效率和开发效率的体现尤为明显。

7年前，我就认同复杂度控制的重要性，但在实践中才真正形成了有效的开发原则。

开发效率

以开发地形系统为例，该系统涵盖编辑器底层部分（UI部分由其他同事负责）和runtime部分，从材质到高度图，规模庞大且复杂。在开发过程中，不可避免地遇到了需求变动，如材质系统能力和地图大小等方面的重大调整。

由于时间紧迫、任务繁重，我原本计划先快速完成开发，后续再进行代码整理和系统整体控制，以便其他组能够同步开展工作。然而，对于如此庞大的系统，这种策略并不适用。

在编写程序时，若能始终对整个系统在代码层面保持清晰的认知，明确代码的结构和逻辑，编写过程就会十分顺畅，如同行云流水，让人享受其中。相反，如果在实现过程中缺乏对系统的良好认识和整理，采用“先完成再整理”的方式，在小型项目中或许可行，但在大型系统中，即便思维清晰，系统的混乱也会导致编程过程磕磕绊绊，令人疲惫不堪。

后来，我改变策略，先对代码进行充分整理，去除不必要的部分，使代码达到可进行新功能实现的状态，再开始编写新代码。这种方式反而提高了开发速度，让编程过程更加愉悦高效。

运行效率

在处理程序运行效率方面，常规做法是通过profile热点分析以及根据游戏情况关闭某些功能。但这些方法的作用有限，若要进一步提升性能，接近性能极限，必须做到以下两点：

• 对每一个模块有充分的理解。
• 能够快速进行反复尝试和迭代。

在优化早期，处理性能热点是一种高效的方法，它能在程序存在性能提升空间时，快速提高性能。然而，在追求极限性能时，热点优化就显得不够了。例如，某个模块的性能消耗是否超出合理范围，排名靠后的模块是否需要高频运行等问题，热点处理无法解决。

只有对程序有充分了解，才能进行更彻底的调整，如将大量运行任务并行处理、低频执行或直接优化掉。实践证明，这种处理方式能将程序性能提升到一个新的高度。

但要实现这一点并非易事，对于像《天涯明月刀》客户端这样的超大系统，包含几十万行代码，如何充分理解程序并进行彻底的修改优化是一大难题。因此，关键点又回到了复杂度控制上，只有将程序的复杂度控制在最佳状态，才能更好地完成性能优化工作。在实际优化过程中，大约一半的时间都用于代码的调整和重构，合理的代码结构能使优化更加可行和高效。

复杂度控制的方法与实践

实践表明，复杂度控制能力可从渴望、目标和时间积累三个方面进行提升。

渴望

最有效的方式是承担覆盖范围广泛的实际开发任务。在这种情况下，开发者会深刻体会到复杂度带来的困扰，从而真切认识到复杂度的本质，明确哪些因素至关重要，哪些则无关紧要。有了这种强烈的渴望，后续的积累和实践就会更加顺利。

目标

复杂度控制的方法和实践多种多样，但目标却很明确，即始终保持对整个系统在代码层面的清晰认知。在开发设计和决策过程中，能做到心如止水、顺畅无阻。在一定程度上，复杂度控制具有主观性，需要把握好分寸。例如，对于小型项目，即便复杂度控制不够理想，但如果系统依然清晰可控，就可以将更多精力投入到其他方面。

方法

在个人实践中，可从以下几个方面控制复杂度：

• 任务切分与代码整理：在小型任务完成后，及时进行小规模的代码整理，确保代码始终保持整洁。
• 模式积累：积累更多的编程模式和算法。例如，当看到一大片代码实现的是pool功能时，就可以将其视为一个整体，用“pool”来概括，从而减少需要关注和记忆的内容。通过不断总结和积累，在开发和思考时就能从更高的维度进行，有助于压缩复杂度，提升思维速度和质量。

以下是两个代码示例，展示了复杂度的差异：

// 复杂度较高的代码
int a[5];
for(int i = 0; i < 5; i++) {
printf("%d", a[5]);
}

// 复杂度较低的代码
#define ARRAY_NUM(a) (sizeof(a) / sizeof(a[0]))
int a[5];
for(int i = 0; i < ARRAY_NUM(a); i++) {
printf("%d", a[i]);
}

第一个代码示例中，需要注意数组越界的问题，而第二个代码示例通过宏定义减少了需要关注的内容，可视为复杂度较低的代码。

因此，保持总结积累非常重要，对编程模式和算法的积累越多，在开发过程中就能以更高的维度进行思考，从而有效压缩复杂度，提高思维速度和质量。同时，尽量采用返璞归真的编程风格，有助于更好地控制复杂度。

复杂度控制的“敌人”

未意识到“复杂度”的重要性

许多程序员（甚至大部分）对复杂度缺乏敏感度，将算法和效率因素的重要性置于复杂度之上，甚至以编写复杂程序为荣。这种观念使得沟通变得困难，只有亲身承担大量程序实现，深刻体会到复杂度带来的痛苦，才能真正认识到其重要性。

此外，部分程序员没有及时与项目组沟通，争取足够的时间来处理复杂度问题和清理代码。由于大部分程序员对复杂度缺乏充分认识，要求项目经理具备足够的认知并不现实。因此，程序员应加强沟通，并在实现估时上预留充分的余量。若忽视复杂度，盲目追求实现时间，将对项目造成不利影响。

进度问题

在实际项目中，时间紧、任务重的情况屡见不鲜。每个程序员都应建立代码实现的profile机制，如使用worklog记录开发过程，跟踪自己的开发效率，以便了解哪种方法更高效。根据具体情况采取合适的策略，在多数情况下，边实现边整理代码是更快捷的方式。同时，扎实的编程基本功是快速稳定实现代码的关键，这需要长期有意识的积累。

“good for the programmer’s soul”

John Carmack曾说：“Low-level programming is good for the programmer’s soul.” 我对此深表赞同。深入理解底层编程，掌握硬件和系统的工作原理，有助于程序员清晰地理解整个程序的运行机制。同样，在高层复杂度控制方面，通过积累优秀的编程实践，更好地理解系统需求，最终实现简洁高效的代码，能让开发者在编程过程中达到心如止水的境界，享受编程的乐趣。

综上所述，复杂度控制是程序开发的核心要素，只有充分认识到其重要性，并采用有效的方法进行控制，才能提高开发效率和程序性能，实现高质量的程序开发。