想想这本书已经是很久以前读的了。
它的内容已经想不起来了，但是行文特点还是记忆犹新。
还好这本书还没有中译版的，不然又成了中西文化杂交的产物了，不伦不类。
其实，读了不少原版书以后，就慢慢感觉到了一种套路。
中文书，偏重实用，讲述某个先进的工具如何使用。
原版书（American），偏重思考和总结。
这可能是对世界的态度不同所致，各有利弊。
择其善者而从之，其不善者而改之。
科学方法，是从国外传进来了，理解他们的思维习惯很有必要。
观察，假设，预测，检验，重复，科学和工作无不沿着这一套路进行。
本书简化了这个流程，全书采用问答=>定理的方式进行。
就像一本薄薄的Q&A手册似的。
本书在难度上属于入门级，并没有介绍scheme一些难以理解的特性。
比如continuation和macro。
所以，任何喜欢学习的人，无论基础怎样只要足够耐心都可以读完。
但这并不是说它是简单的，你一定知道易学和简单完全是两码事。
学会用递归解决问题，是学习scheme的第一步，也是学习函数式编程的第一步。
个人以为，这是一个把某个问题转换为更小规模问题的过程。
而其他语言中，人们倾向于直接思考问题的迭代解决思路。
其实，从更高的角度来说，递归像是在归约问题，迭代像是在从头开始。
所以，用递归提供解决思路，然后再转换为迭代实现，是很好的一种思考方法。
另外，介绍scheme语言特性的书真的很少，因为人们只是把scheme当做工具来使用。
更有一些人认为scheme没有语法。
怎么说呢，scheme相当于曲别针，虽然简单，但是内涵丰富，是智慧的结晶。
你不觉得曲别针是天才之作吗？
好吧，你还是学习“大型”语言吧。

数年前电话面试某A开头的互联网公司，题目是这样的：给出两个链表表示的大整数，高位存在前面，求用另一个链表表示两个整数的和。

我提出第一个方法，被否决，对方的原因是：你读了两遍链表，我们公司都是要处理Billion级别的数据的，你不能读两遍。

提出第二个方法，否决，原因是不能修改输入数据。第三个方法，否决，原因是不能开额外存储。

我实在没辙了，我都恨不得给他数学证明为啥不行了。忍着问了一句您能给个hint么实在是不会了。对面说，你能不能考虑一下递归？能不能考虑一下递归？

递归？。。。。。。递你妈归啊，我当时一怒直接怼回去了，不行。“为啥不行啊？”“你说的要处理billion级数据啊，你家栈能有billion级深度么？你不让开额外空间，栈空间就不是额外空间了？”对面沉默了十秒，说，你能不能假设就三五个数据啊？我就是想让你写个递归。。。。

作者：MrRoach

因为python的多线程，其实不是真的多线程，它会通过GIL来控制线程，导致不管有多少个核，其实在同一时间只有一个线程在跑。错的。Python 的多线程是真的多线程，只不过在任意时刻，它们中只有一个线程能够取得 GIL 从而被允许执行 Python 代码。其它线程要么等着，要么干别的和 Python 无关的事情（比如等待系统 I/O，或者算点什么东西）。那如果是通过CPP扩展创建出来的线程，可以摆脱这个限制么？很简单，不访问 Python 的数据和方法，就和 GIL 没任何关系。如果需要访问 Python，还是需要先取得 GIL。我不明白很简单的道理，为什么你们就是不肯理解一下，非要各种传谣造谣呢？GIL 是为了保护 Python 数据不被并发访问破坏，所以当你不访问 Python 的数据的时候自然就可以释放（或者不取得）GIL。反过来，如果需要访问 Python 的数据，就一定要取得 GIL 再访问。PyObject 等不是线程安全的。多线程访问任何非线程安全的数据都需要先取得对应的锁。Python 所有的 PyObject 什么的都共享一个锁，它就叫 GIL。

作者：依云

我们发现test2对应的汇编代码和test1对应的汇编代码完全相同，这说明C++编译器在编译程序的时候将指针和引用编译成了完全一样的机器码。所以C++中的引用只是C++对指针操作的一个“语法糖”，在底层实现时C++编译器实现这两种操作的方法完全相同。