我们在工程实践中，有些构建代码的小技巧，其背后所体现的思想，生活中也常常可见。本系列便是这样一组跨越生活和工程的奇怪联想。这是第一篇：多轮次拆解，也即，很多我们习惯一遍完成的事情，有时候拆成多个轮次完成，会简单、高效很多。
我在进行 code review 时，有时会看到一些新手同学在一个 for 循环中干太多事情。这常会造成多层嵌套，或者 for 循环内容巨大无比。此时，如果不损失太多性能，我通常建议同学将要干的事情拆成多少个步骤，每个步骤一个 for 循环。甚至，可以每个步骤一个函数。
当然，这些全是从维护角度着眼的。因为人一下总是记不了太多事情，一步步来，而不是揉在一块来，会让每个步骤逻辑清晰很多。后者，我通常称之为”摊大饼“式代码，这种代码的特点是写时很自然，但是维护起来很费劲——细节揉在一起总会让复杂度爆炸。软件工程中的最小可用原型，也是类似的理念。
这种理念，其实在”函数式“编程中也随处可见，即对一个数据集操作时，我们会链式的应用一系列变换函数，从而让数据流清晰的展示出来。在大数据处理中，这种范式就更常见了，比如 spark 论文中提到的：
errors.filter(_.contains("HDFS"))
.map(_.split(’\\t’)(3))
.collect()
SQL 查询引擎在实现时也是用的类似机制，即将一个查询语句，转换成对一个行列组成的二维数据集，施加多轮次的算子变换。如下图所示。
图源：CMU15445，查询引擎讲义。
我高中时学过一点点素描，虽然没有入门，但其多轮次的做图技法给我印象很深：先勾轮廓，再逐层完善。打线的时候也是一层层的打，而非一个地方画完再画另一个地方。我最近常常翻译文章，开始时，我总是务求一遍翻译好。但结果就是非常慢，且很容易放弃。后面开始使用多轮次、逐层打磨法。一开始用 ChatGPT 帮忙翻译一遍，然后自己再对照原文订正语义，最后扫一遍调换语序理顺词句等等。常言道，好文章是改出来的，应该也是这个道理。
滑铁卢大学教授 Srinivasan Keshav 在其 ”How to Read a Paper“ 中阐述了经典的”三遍（three-pas approach）读论文“方法，也是类似的思想：
The first pass：鸟瞰式略读，抓摘要、章节标题、结论等重点内容。
The second pass：稍微细一些，但不要陷入细节。
The third pass：细读，完全理解。
其中任何一步都可以及时停止：这可能不是你需要的论文。但我之前读论文就长陷入一个误区，我愿称之为”地毯式读法“——逐字句过每一个细节。包括我刚开始进行 code review 时，也常常陷入这个误区。
一次性的、按顺序把事情做完，是大部分人的天性，但这种天性往往是低效的，我们要通过不断地训练来克服。说起来，我出去点菜的时候，也常用两遍法——第一遍把想吃的都加上，第二遍考虑各种约束（偏好强弱、价格高低、吃过与否等等）来将菜品去到一个合理的范围内。
我想背后的原因是：
人的注意力是有限的，因此只擅长一次专注的做好一件事情。
人的认知也是一个由浅入深的过程，一层层细化便是利用了这个特点。