[对软件认识的十二点感悟]

原始出处:IT168

　　1、工具观



　　人类之所以能够成为世界的主宰，主要在于其发明与使用工具的能力。从这种意义上看，软件也是一种工具，是代替、强化和延伸人类思维能力的工具，而其他工具则使人的体能、感官等得以增强。软件的使用方法与其他工具相仿，由使用者操作以完成从输入到输出的转化；而软件的应用过程却不像其他工具那样有磨损、折旧及报废的过程，它的生命结束在于技术、业务上的滞后。


　　2、逻辑观


　　软件是代替与增强人脑思维功能的逻辑产品。正如一位名教授所言，欲使计算机为人思考问题，则人必须首先用计算机的方式思考问题，而计算机的思考方式是形式逻辑，或称数据逻辑。从逻辑学的角度看，人的思维与认知过程就是某种形式的演绎与推理过程，为此逻辑学进行了大量的研究，并且直接推进了计算机的诞生与发展。形式逻辑通过建立一种可机械实现的符号演算机制，模拟了人类思维中的一类精确推理过程，特别是从形式逻辑分离出来的形式化语言和有限状态自动机理论，为计算机语言的产生及发展奠定了牢固的理论基础。


　　3、计算观


　　计算的实质是寻找一种可机械执行的算法，软件当然可以归为此类。对计算的长期理论研究导致了第一个计算模型----图灵机(Turning machine)的诞生，它被公认为现代计算机的祖先。对可计算性的深入研究推导出了图灵机的等价模型，如流程图即是一种可计算性的等价模型。可计算性理论也对不可计算的问题进行了研究，如开发万能计算机杀毒软件就是不可计算问题。对算法的深入研究也产生了另一门学科，即计算复杂性理论，着重于NT难解型问题的研究，如推销员问题就是NT难解型问题之一。


　　算法模型也向着限定化的方向发展，如X/OPEN组织所推出的XA和XA+两阶段提交交易处理模型、Microsoft公司提出的COM+网络计算模型、IBM公司提出的基于SET协议的Internet网络计算模型、SUN公司提出的RMI网络模型及OMG组织提出的CORBA网络计算模型等，对不同环境，特别是网络环境下的计算过程给出了具体的解决方案。


　　数学是理学的基础学科，大量的自然和社会问题可以通过数学的方法进行描述，但数据问题却不一定是可计算问题。为此，计算数学学科应运而生，通过逼近、迭代等方法将数学问题变成可计算问题。


　　从计算的观点看，计算机只是执行算法的机器。算法通过指令的方式进行描述，指令则从算法语言如C、COBOL等编译而来，而算法语言所描述的是用户的业务逻辑，因此软件系统可视为特定算法的实现。


　　4、组成观


　　关于软件可用两个简单的算式来概括：


　　软件=程序+文档


　　程序=算法+数据结构


　　以上简单的公式已被大多软件工程技术人员所接受。程序是软件的产品，但在其使用和维护过程中需要使用手册和技术文档，其开发过程需要有分析和设计文档、工程实施文档及项目管理文档等。算法是程序的灵魂，体现着软件的处理能力，而数据结构则是软件的实体，代表着业务数据的存储结构和部分业务逻辑关系。数据结构无论对于软件的应用和开发都是至关重要的，有经验的系统开发人员认为，良好的数据结构的确立，相当于软件开发成功了一多半。


　　5、模型观


　　模型论属于逻辑学的范畴，因此反映的是思维及意识形态上的东西。建筑模型从形态、比例、色调上反映着与实物的对比关系，数学模型从量的角度反映了客观世界事物属性间的约束和控制关系。从模型论的角度看，整个软件系统是客户业务实现的一个模型，特别是软件的研制过程就是一个建模及模型间的演绎过程。需求是一个模型，代表了从用户视角反映软件系统的结构和功能；体系架构是一个模型，从较高层次上反映了系统的软硬功能群的组成结构及分布关系；概要设计是更进一步的建模过程，反映了软件系统在体系架构之下最小功能的组成、调用关系、命名方式及参数化构成；详细设计是在概要设计框架内的细化过程，定义了各功能的具体实现机制；编码是基于详细设计的建模过程，将设计文档变换成计算机语言和数据结构；测试过程通过一系列业务模型，对系统功能的准确性和全面性进行验证。


　　现代面向对象分析与设计理论，提供了更高级和先进的系统建模方法与理论，如UML语言、MVC模型等。


　　6、集成观


　　应用软件的功能最终要转换为硬件服务来实现，在此期间调用、控制、协同和驱动了系统软件和不同硬件的一系列功能，不难看出，应用软件系统是一个粘合剂，它将其他厂商提供的软件和硬件集成在一起，为用户提供一个完整的解决方案。从这一角度看，应用软件的开发者对软硬件组合具有充分的选择余地，同时也要求软件开发商具备丰富的软硬件知识，这是建设高质量、高性能价格比应用系统的基础之一。