混乱原理与程序设计。

混乱原理就是:对于每一种管控方案,都会对应到一个规模极限和一个效率适配范围;所谓规模极限,就是超过极限就必然会发生失控、产生混乱;适配效率是指极限规模增加必然导致效率降低、成本增加。

在开发语言中,通过系统化方案来解决混乱原理有关问题的典范是C语言和C++语言:

一般程序员编写代码,超过一百行就会出现失控状态,即使是有经验的专业人员也会感到十分吃力。C语言把自顶向下的工程方法引入程序设计,成功实现了几千行代码的设计。这是个了不起的成功突破。

然而,C语言社区并没有停下脚步,继续进行更大规模代码开发的工程方法研究。于是,以面向对象为特征的C++语言应运而生。C++语言的管控模型是十万行代码级别的设计。所以,目前为止的大型代码实现大多采用C++语言。系统厂商还在设法在C++语言方案上进一步挖潜提高(例如:微软在C#中引入了namespace概念);然而,这方面的工作收效不大。

更激进的编程方案研究人员、设想通过改变更底层的设计(例如:程序运行原理上的管控运行与自治运行)来实现下一步规模上的突破。然而,可能还是无法改变工程极限的现状。

我认为:无论如何,引入容错设计对于大规模项目来说、是无可奈何的没有办法的事情。因为,混乱理论讨论的是数据量,并不关心数据的形式与特性;也就是说,各种形式的系统都有规模极限,组织化模型与无组织化模型都会因为过于庞大而进入失效状态。容错运行、可能是大规模系统必须具有的能力。

相关推荐
端平入洛3 小时前
delete又未完全delete
c++
Sinclair4 小时前
简单几步,安卓手机秒变服务器,安装 CMS 程序
android·服务器
颜酱4 小时前
单调栈:从模板到实战
javascript·后端·算法
CoovallyAIHub7 小时前
仿生学突破:SILD模型如何让无人机在电力线迷宫中发现“隐形威胁”
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub8 小时前
从春晚机器人到零样本革命:YOLO26-Pose姿态估计实战指南
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub8 小时前
Le-DETR:省80%预训练数据,这个实时检测Transformer刷新SOTA|Georgia Tech & 北交大
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub8 小时前
强化学习凭什么比监督学习更聪明?RL的“聪明”并非来自算法,而是因为它学会了“挑食”
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub8 小时前
YOLO-IOD深度解析:打破实时增量目标检测的三重知识冲突
深度学习·算法·计算机视觉
祈安_8 小时前
C语言内存函数
c语言·后端
NAGNIP19 小时前
轻松搞懂全连接神经网络结构!
人工智能·算法·面试