Питер Сейбел - Кодеры за работой. Размышления о ремесле программиста

Я много раз делал так с системой разделения времени для PDP-1. Там были фрагменты кода, при взгляде на которые я понимал, что они либо не работают так, как должны, либо вообще написаны “криво”. Так что я их переписывал. Если я не вылетел с работы, то только благодаря хорошей репутации. Если ты в таких вещах недостаточно хорош, то результатом твоей работы будет хаос. Но если ты хорош, люди будут думать, что ты умеешь даже больше, чем на самом деле.

Сейбел:Уход из MIT был трудным решением?

Козелл:Нет. Оглядываясь назад, я удивляюсь, насколько просто это вышло. Я ненавидел учебу, она меня бесила. MIT - место, где испытываешь очень сильное давление. BBN после этого была просто землей обетованной. Это было чудесно. Сотрудники играли с компьютерами, обстановка в компании была безмятежной. Это было похоже на проект MAC даже больше, чем сам проект MAC. В те времена человек запросто брал на работу свою собаку. Так что по коридорам все время бегали домашние питомцы. Ну, а их хозяева работали днем и ночью.

Я начал работать на полставки, потому что, когда учился в MIT, у меня практически всегда была работа на полставки. И сразу же почувствовал себя на работе, как дома. Просто сам не мог в это поверить. Наплевав на учебу, я ушел из института и устроился на полную ставку. Поработав в BBN, я успокоился и лучше разобрался в себе. Так что следующей осенью восстановился в институте и вернулся к учебе. Вот как это было.

Сейбел:Как вы думаете, обучение в MIT было хорошим дополнением к вашему практическому опыту?

Козелл:Курсы программирования, которые я посещал, будучи старшекурсником MIT, были полезны для понимания общих принципов, но мало чему научили меня в практическом смысле. Работать я учился под руководством коллег в BBN. Целенаправленно меня учил, пожалуй, только Стив Вейсс. Но я понемногу набирался знаний и умений от всех.

Сейбел:Конечно, в те времена учебников по программированию было на порядок меньше, чем сейчас. Но, может, все же вспомните какие-нибудь книги, которые были вам особенно полезны или которые вы бы порекомендовали современным программистам?

Козелл:Мне трудно советовать сегодняшним программистам. На самом деле, я не могу вспомнить ни одного по-настоящему полезного учебника тех времен. Пожалуй, ближе всего было “The Art of Computer Programming” [75] Дональд Э. Кнут “Искусство программирования”. - Вильямс, 2008 г. Кнута, которое я когда-то прочитал от корки до корки. Но его едва ли можно рекомендовать как учебный текст.

Сейбел:Вы действительно прочли эту книгу от корки до корки?

Козелл:Это было потрясающе! Я тогда был на первом курсе. Как только выходила очередная часть, мы сразу же прочитывали ее целиком.

Сейбел:Это требует серьезной математической подготовки. Думаете, программистам действительно нужно разбирать Кнута досконально, как вы?

Козелл:Я привел эту книгу в качестве примера. Студентов я бы не стал учить по Кнуту по двум причинам. Во-первых, он использует много математики, не просто рассказывая о разных алгоритмах, но и подробно разбирая, какие из них хуже, а какие лучше. Не уверен, что всем это нужно. Я сам понял не все, но не захотел разбираться дальше. Но понять, хотя бы в общих чертах, когда что работает быстрее, когда медленнее и почему, очень полезно, даже если вы не знаете, насколько оно быстрее или медленнее.

Вторая проблема состоит в том, что студент, приобретя такое понимание, становится даже немного слишком умным. Он начинает оптимизировать мелкие детали программ, размышляя примерно так: “Здесь лучше применить несбалансированное двойное реверсивное кубическое преобразование А-В, и я как раз давно хотел это сделать”. И так он тратит неделю или две, улучшая те куски, которые в этом не нуждаются, программа становится сложнее, что ей не на пользу. Программисту нужно скорее поверхностное понимание всех этих алгоритмов, принципов их работы и использования. Важнее знать, как выбрать правильный алгоритм и заставить его работать, чем то, что этот - порядка п 3 + 3, а тот – 4 n 2.

Если станет интересно, всегда можно заглянуть в книгу Кнута, но обычно это не требуется. Что действительно нужно изучить студенту, так это структуры данных. Его не должно шокировать, например, создание связных списков в Perl. Если знаешь все основные структуры данных, всегда сможешь выбрать нужную. Не всегда самую быструю. Не всегда самую симпатичную. Но всегда ту, которая лучше всего подходит в данной ситуации, потому что тебе известны все альтернативы. Не говорите Дону, но я продрался через зубодробительные вычисления, которые он использовал, чтобы понизить комбинаторную сложность, и практически не нашел им достойного применения. Зато я всегда отлично ориентировался в структурах - и это приносило результат.