如果我用相同的方式解决很多问题，我应该担心吗？

我真的很喜欢编程游戏和益智游戏创作者/游戏。我发现自己以相同的方式设计了许多此类问题，并最终使用了类似的技术对我非常满意的编程。

为了让您有一个简短的了解，我喜欢创建图形，其中节点用对象表示。这些对象保存数据，例如坐标，位置以及对其他相邻对象的引用。我将它们全部放入数据结构中，并在“游戏循环”中根据这些信息做出决策。

虽然这是一个简短的示例，但并非在所有情况下都准确。这只是我真正感到满意的一种方式。这不好吗？

不，还好。

实际编程的目的是找到在许多类似的开发中可能有用的解决方案。您刚刚找到一个。

您不能也不应该仅仅因为它们不同而创建不同的解决方案。但是，您绝对应该每次都对您的解决方案进行批判性检查，并问自己它们是否仍然很好，或者从那以后行业已经取得了进步，您需要相应地进行调整。

如果效果良好，则将其称为设计模式。如果不是，但您不了解更多，那就是金锤反模式。

实际上，在我们的日常工作中，我们倾向于摆出很多非常相似的问题。

在这些情况下，坚持您所知道的可能会很好。我看到了许多实施不良解决方案的例子，人们实施了一些他们不了解的人，他们很好地使用了非理想的技术。

如果您很了解某些事情，那么您可以根据需要进行调整，并且您的实施将是可靠而有效的。在您第一次尝试新技术时，这些事情可能就不正确了。

但是反面是，如果您只有锤子，那么一切看起来都像钉子。您应该做一些事情以使自己意识到替代方案，并且在您可能将自己的收藏夹推得太远时。

也许选择一些非紧急/非关键的更改并使用它们来加快替代解决方案的速度？

好问题，我必须承认这也是困扰我的事情。

什么时候好？对代码进行性能分析-如果您看到自己处于O（log n）或O（n）或O（n log n）中，并且这样的问题可以映射到已知数据结构，通常就可以了。

什么时候不好？您的时间或空间复杂度为O（n ^ 2）或更糟，或者根据定义，问题是NP完全。在这些情况下，您需要应用一些启发式方法，应用其他领域的知识等。

快速示例：在芯片设计中，选择如何在电路中安排栅极以实现最低功耗是NP完整的。虽然这是必须的，但仅凭图形并不能为您带来很多好处。您需要阅读其他材料，有时需要跨学科阅读，并在您的领域中应用知识。例如，遗传算法（模拟生物学交叉和变异的算法，如生物学101中所定义）在设计硬件芯片中有许多应用。

不一定，如果这是解决它们的好方法:)

通常在“解决方案”上工作时，我会按以下顺序进行这些工作：

• 简单，
• 可重用性，
• 而且只有最后的 表现。

并不是说性能无关紧要：我在设计性能时就考虑了性能，但又没有将性能推得太高（因此，如果我需要在同一流程中调用StringUtils.isEmpty之类的实用程序方法或类似的方法，我不会介意）。如果需要性能（业务案例或用户体验问题），那么我会选择一种不同于简单且可重用的方法。务实。

但是奇怪的是，当用C编码时，我比使用Java编码时更关心性能……习惯的习惯:)）

只要问题得到有效解决，就不必担心。

我认为图形是设计游戏来表示决策\选择的合适设计。请记住，可能可以对其进行完善和提高效率，而这可能不是其他领域的最佳解决方案。

如果有效，就可以了。

如果您担心过于依赖一种技术，请尝试做一个练习来解决一些已解决问题的变体，使您的解决方案无法使用。如果您可以概括更改以定义常规过程的适用空间，则可以加分。

如果您解决问题，那很好。直到没有更多问题之前，用什么方式都没有关系。

如果您的目标是生产产品，那么“开发人员艺术”实际上是正确的答案。并且，如果您的“工厂”生产的产品令人满意，则可以降温。

但...

如果您想学习新的（并且可能更好）的做事方法，则必须进行更改。这将产生失败，但只有通过失败，人们才能真正学会。通过这次新的学习，您也许可以生产出更好，更引人注目的软件。

这实际上是通过神经学研究来支持的。所以你去了。