摘要：很多人在写程序的时候，会出现这么样的一个情景唉，这个功能好复杂，数据这么多，要涉及到这么多方面，心真的好累。分析复杂数据的处理流程并构思程序计算时候应该采用的数据结构，因为不同的数据结构计算的速度是相差几十倍几百倍甚至几十万倍亲身体验过。
很多人在写程序的时候，会出现这么样的一个情景：
唉，这个功能好复杂，数据这么多，要涉及到这么多方面，心真的好累。
结果：
1.无从下手，过了一天都还在纠结该怎么办；
2.东西写出来了，都是bug，要么别人帮擦屁股，要么自己擦屁股。
其实，很多东西都是看起来复杂，而实际上并没有想象的那么难，以下 我总结出自身的一套编码思维：
1.确定要输出的数据结构；
2.拆分整体数据结构为单个数据结构；
3.为单个数据结构编写算法实现；
4.把实现的单个数据结构整合为整体数据结构；
5.根据具体使用场景和业务需求按照需要的数据类型输出（json，xml，html，text等）
丛这几个层面来进行，代码的耦合度也不会有那么高，计算出问题，也可以只检查单个细节实现算法，解决就好了。
而从准备的角度来说，可以分为几个层面来思考，准备层面是为编码时候所做：
1.分析当前功能是否与其他功能部分有关联，在纸上记下来，并做好注释，把期间可能会忘记的细节标识出来；
2.确定大致的程序交互逻辑，具体逻辑可言在写程序的时候再仔思考；
3.分清数据主次（如订单、商品、金额等数据是以用户为中心），数据处理由主到次，不然很可能造成逻辑复杂，也找不到头绪的情况。
4.分析复杂数据的处理流程并构思程序计算时候应该采用的数据结构，因为不同的数据结构计算的速度是相差几十倍几百倍甚至几十万倍（亲身体验过）。
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