王子亭的博客

2009

2009 年 9 月，精子出于自己用 VB6 做一款叫「精英农场」的山寨游戏的目的，组建了后来被称为「精英盒子」的 QQ 群。当时精子已经在网络上发布过一些作品了，第一批成员就是这些小作品的用户，如 @PCLiker. 这个群从建立的一开始，就有着变态，复杂，冗长，独裁的群规，作为传统一直流传了下去，虽然有时执行得严格，有时疏于执行。

2010

2010 年 1 月，「精英农场」完成了一半，精子去百度贴吧发了两个 宣传贴，在之后的接近三年时间里，这个帖子源源不断地拉进来了上百人，@老易 和 @谦谦 是其中之一。

4 月份的的时候，本来计划将「精英农场」改为网络版，但在精子学习了一些网页制作，和 Web 后端编程技术后，精子觉得建网站更有意思。

精子的第一个网站域名是 jingyingbox.cn, 其实也就是用别人写的程序，挂上去一些自己写的有关计算机技巧的一些文章。

在 2010 下半年，精子调研了 PHP 和 ASP 之后，决定用 .Net 编写自己的网站，并于 10 月完成了 第一版，起名 JyNet 并换成了 jybox.net 这个域名。

2011

在 2011 年 6 月，精子参加了中考，在此之前的三个月里，精子花了三个月的时间来准备中考，期间委托 @黑龙 监督是不是又偷懒上了 QQ.

精子觉得自己的初中三年过得很不寻常，因此写了一篇 两万余字的长文 来记录自己初中三年发生的故事。

在中考之后，受社交网络上转发的段子影响，精子觉得腾讯是一家黑心公司，发誓以后不用 QQ. 后来精子对腾讯由黑转粉，不过因为这个变故，精子换了一个 QQ 号。

精子也觉得微软是一家黑心公司，因此决定把网站从 .Net 改成 PHP, 但挣扎了几个月之后失败了，于是还是选择了现成的 PHPWind 和 WordPress 来 改版网站。那个失败的版本，经过若干次重构，变成后来的 LightPHP.

从 2011 年 9 月开始，精子开始用 C++ 和 Qt 编写 零毫秒 ——一个即时通讯软件。连 PHP 都驾驭不了的精子，居然写 C++ 写得很开心，并在年末完成了一个简单的版本。

在 2011 年，盒子群里的核心人物是 @Abreto 和 @OUTMAN, 大家都还年轻，想得多做得少，每天就聚在一起在 QQ 群和论坛上 瞎扯淡。年末，@whtsky 加入了盒子群，@whtsky 是一个很厉害的人，让精子知道了 Python, Github, V2EX 等等很多高大上的东西，也有很多人追随 @whtsky 而来，比如 @potato.

2012

2012 年初，精子因为从微博上点到了一个 有趣的帖子 知道了果壳，然后在果壳混了大概一年的时间，期间 认识 了至今依旧呆萌的 @cry 姐姐；@cry 姐姐给精子起了很多个名字，但精子只喜欢「精子」这个名字。

年初 @whtsky 用 Python 写了一个论坛系统，精子觉得很有趣，也想一起帮忙，在此期间学习到了一些 Python Web 开发的技巧，后来用在了重构 LightPHP 中。

精子给这个论坛系统起名为 PBB, 并在 3 月份决定用它代替盒子论坛。在 PBB 上线之后，因为 @whtsky 维护不及时，问题不断，导致盒子论坛从此元气大伤。尽管后来精子把程序换成了 esoTalk, 但也 无力回天 了。因为这件事情，精子对 @whtsky 很不满意，想必 @whtsky 也是如此，后来他从盒子拉走了很多精子的粉丝，所以精子对他更不爽了。

2012 年 3 月，为了让网站更加稳定，精子决定改用 Linode, 在当时这是一笔不小的开销，因此精子决定通过出售虚拟主机的方式来回收一部分成本，因此「神马终端」诞生了。

很意外地，神马终端竟然很受欢迎，以至于手动管理用户的网站有些吃力。于是 9 月份开始，精子动手写一个虚拟主机面板，名叫 RootPanel, 最后终于在年末 上线 了，改名成了 RP 主机.

2013

2013 上半年，精子开始系统地学习计算机科学，每天在学校躲在后排看书，这半年中，精子把 深入理解计算机系统、计算机网络 和 C++ Primer Plus 看了个大概。

精子的朋友中有一些黑阔，比如 @limit, @Evi1m0, 因此在一个叫「邪红色」的黑阔组织成立之初，精子就被拉了进去，在其中混了半年，精子发现自己并 不喜欢这群人，之后分歧越来越大，和 @ricter 吵翻是后来的事情了。

2013 年比特币火了一把，价格涨得实在凶猛，精子从很早就关注比特币了，也持有了不少，因此前前后后从中 小赚了几千元钱。

2013 年 6 月，RP 主机的第二个版本发布了，精子在 V2EX 发了一个 广告贴, 因此又有一大批成员加入了盒子群，包括 @qwe7002 和 @faceair 等。

2013 年 7 月，精子 遇到了 @孙亮，加入了一个叫 番茄土豆 的团队，精子发现世界好小，团队里差不多有一半的人都曾是精子的粉丝。从此精子有了稳定的收入，精子不喜欢那些不承认自己是土豪的大土豪，因此从此精子便大大方方地承认自己是一个「小土豪」。

在 2013 年的下半年，小璐 开始出现在精子的生活中，亦活跃在盒子群里，这也是盒子群最热闹的一段时间。因为小璐的关系，精子在这半年中写了很多精彩的 日志。

在 2013 的年末，因为精子觉得盒子群红红火火，所以去 V2EX 上发了一个 广告贴，吹得非常离谱。因此盒子群又进来了非常一大批的人，可惜留下的并不多。从时间上来讲，这个事件过后，盒子群就变冷清了，精子也拿不准这两件事是否有因果关系。

2014

精子一直对中国的教育很是不满，在 2014 年初，精子再一次 修正自己的观点，并决定在高考前的最后一学期离开学校，至于在程序上到底算不算退学精子也不是很清楚，不过他很喜欢「高中退学」这个经历。于是精子从沈阳来到了苏州，精子很喜欢苏州的气候，也很喜欢自由的生活。

在这一年里精子见到了很多相识已久朋友，比如 @orzfly, @starriv, @mason, @lyp 还有 @cry 姐姐。

在 2014 年下半年，精子觉得反正盒子群已经这么冷清了，不如索性改成「精子粉丝团」。盒子论坛也被关掉了，变成了一个粉丝团主页。

RootPanel on Github: https://github.com/jysperm/RootPanel

RootPanel 是什么

简单来说 RootPanel 是一个虚拟主机销售系统，但是它被设计得高度插件化，除了虚拟主机也支持类似 ShadowSocks 或者 VPS 等服务的销售。

如果说得高端大气一点，RootPanel 是一个 SaaS 或者 PaaS 的开发框架，你可以在这个框架的基础上，以插件的形式销售自定义的服务。

RootPanel 目前支持哪些功能

RootPanel 目前支持两个典型的场景：Linux 虚拟主机、ShadowSocks 代理。

Linux 虚拟主机这个部分之前实现了支持 MongoDB, MySQL, Memcached, Redis 等数据库；通过 Nginx 共享 80 端口；通过 PHP-FPM 支持 PHP 网站，通过 Supervisor 支持 Node.js 和 Python, 以及 Golang 的应用。

但现在正在重写所有的插件，目前能用的只有 SSH 和 Supervisor.

除了具体的服务，RootPanel 提供了订单管理和工单系统的功能，形成一套完整的销售系统。

然后这里有一些截图：http://blog.rpvhost.net/?p=148

RootPanel 目前的进度如何

RootPanel 半年在来反复地重构，探索「正确」的写法。目前刚刚完成一次大规模的重构，正在重写之前的插件。接下来打算将插件提供的服务进一步抽象成「元件(原谅我想不出更恰当的词了)」，提供对多台服务器的支持，然后让服务可以在不同用户间交叉授权或转移。

我自己经营的虚拟主机服务 (http://rpvhost.net) 和代理服务 (http://greenshadow.net) 就在使用它。所以也不能完全算是纸上谈兵，但毕竟是一个刚刚完成的作品，用户很少，用起来不可避免地会出一些问题，存在一些风险。

总而言之这是一个还在成长阶段的项目，但毕竟花了这么多时间，实在想提前介绍给大家。

RootPanel 使用哪些技术

前端：BootStrap, jQuery, Coffee, 我不会写前端，所以代码惨不忍睹。

页面用 Jade, 由后端渲染；样式用 Less, 不过因为用了 Bootstrap, 只有很少的一点。

后端 Coffee, MongoDB, Redis, Express, Mongoose, 首要支持 Ubuntu 14.04.

RootPanel 是开源软件么

为了保留一些盈利的可能，RootPanel 使用 AGPL 和商业版本双授权。开源版本使用 AGPL, 这是一个比较丧心病狂的协议，要求用户在公开运行的服务器上使用并修改了 RootPanel 时，开源对其的修改。

计算机程序的构造和解释 是这样的一本书：它将大量编程中的基本技巧，用一本正经的语言讲出来，帮助你在构建大型软件时使用这些技巧来控制代码中的复杂性。而这些技巧的共性之一就是，将复杂的事物，通过隐藏细节的方式进行组合和抽象。我认为如果一个合格的程序员只需要读三本书的话，这本书便位列其中。

写笔记是为了自己在读书的过程中能够更好地思考和理解，这份笔记的定位是排除书中的例子，将书中的结论和观点用自己的话重新描述一遍，以简体中文版为主，因为似乎翻译的质量不高，所以也会参考英文原版。本书的英文原版以 CC-BY-SA 发行，相信公开发布这份笔记没有版权方面的问题。其实这份笔记对没有读过本书的人没有什么意义，因为本书的重要价值在于书中的例子，而这份笔记不会涉及这些例子，所以请纯当我在自言自语。

1.2 过程与它们产生的计算

在程序设计中，能够对计算过程中各种动作的进行情况进行规划是十分重要的，只有看清楚各种不同种类的过程会产生怎样的计算过程，才能更好地反向构造出可靠的程序，使之能表现出所需的行为。

1.2.1 线性的递归和迭代

计算阶乘可能有多种方式，其中一种基于这样的认识「对于一个正整数 n, 它的阶乘就等于 n * (n - 1)!」。另一种方法则可以将阶乘描述为「维持一个用来表示乘积的 product, 然后从 1 开始递增计数器 counter, 并将 product 设置为 product * counter, 直到 counter 大于 n, product 就是 n 的阶乘」。

从结果来看，这两种计算方法并没有什么差异，但如果我们考虑这两种方式的「形状」，即计算过程中时间和空间等资源的消耗情况，就会发现他们有很大区别。

第一个计算过程，如果使用前文提到的代换模型进行展开，会呈现出一种先逐步展开，而后收缩的形状。在展开阶段，这一计算过程构造器了一个「推迟执行的操作」所形成的链条，具体就是乘法运算，收缩阶段表现为这些运算的实际执行。这种类型的计算过程被称为「递归计算过程」，在执行时，解释器必须维护好那些以后要执行的操作的轨迹，在计算 n! 时，推迟执行的乘法链条的长度随 n 呈线性增长，这样的计算过程被称为「线性递归过程」。

与之对应的，第二个计算过程里并没有任何增长或收缩。对于任何一个 n, 在计算过程中的每一步，解释器需要保存的状态只有变量 product, counter 和 n 的当前值。我们称这种过程为「迭代计算过程」。一般来说，迭代计算过程就是那种其状态可以用固定数目的「状态变量」描述的计算过程；而与此同时，又存在着一套固定的规则，描述了计算过程在从一个状态转换到下一个状态时，这些变量的更新方式；以及一个通常都会有的结束检测，它描述了这一计算过程应该终止的条件。在计算 n! 时，所需的计算步骤随 n 线性增长，这种过程被称为「线性迭代过程」。

我们还可以换一个角度来对比这两个过程。在迭代的例子中，在计算过程中的任何一点，有关计算状态的完整描述都被包含在了那三个状态变量中。如果我们令上述计算过程在某两个步骤中停下来，在重新恢复这个计算过程时，只需要为编译器提供这三个变量的值。

而对于递归的计算过程而言，存在着一些「隐藏」的信息，它们并未保存在变量中，而是由解释器维持着，以指明在所推迟的运算所形成的链条中，当前计算过程所处的状态。这个链条越长，需要保存的信息就越多。

在后文中我们将会讨论过程在计算机上的实现，那时将会看到，所有的迭代过程都可以「以硬件的方式」实现为一个机器，其中只需要固定数目的寄存器，无需任何辅助存储器。而要实现递归计算过程，就需要一种机器，其中使用到了一种被称为「堆栈」的辅助数据存储结构。

在对比「迭代过程」和「递归过程」时，我们必须当心，不要混淆了「递归计算过程」和「递归过程」的概念。当我们说一个过程是递归的时候，描述的是一个代码的语法形式上的事实，说明这个过程的定义中直接或简介地引用了该过程本身。

而当我们说某一计算过程具有某种例如线性递归的模式时，我们说的是这一计算过程所产生的计算方式，而不是代码书写上的形式。当我们说某个递归过程将产生一个迭代的计算过程时，可能会让人感到很奇怪；但这一过程可能确实是迭代的，因为它的状态可以通过固定数目的状态变量来完全刻画，解释器在执行这一计算过程时，只需要保持这三个变量的状态就够了。

区分计算过程和写出的代码可能令人看到困惑，其中的一个原因在于一部分常见的编程语言的实现中，在执行递归的过程时，所需要消耗的内存总是与过程调用的深度成正比，即使这个过程所描述的计算过程从原理上看上去是迭代的。作为这一设计的后果，要在这些语言中描述迭代过程，必须借助于特殊的「循环结构」，例如 for 和 while 等。

而在 Scheme 的实现中则没有这一缺陷，它总是能在常亮的内存消耗中执行迭代型的计算过程，即使这一计算过程是用一个递归过程描述的。具有这一特征的编程语言实现被称为「尾递归」的，有了支持尾递归的实现，我们就可以利用常规的过程调用机制来表述迭代，而不必借助专用的迭代结构。

1.2.2 树状递归

线性递归之外的另一种计算模式是「树状递归」，作为例子来考虑斐波那契数量的计算，除了前两位是 0 和 1 之外，其他的每个数都是前两个数之和。在 Lisp 中，我们可以简单地将 n 大于 1 的 fib(n) 表示为 fib(n - 1) + fib(n - 2).

当我们计算 fib(5) 的时候，我们需要计算 fib(4) 和 fib(3), 而为了计算 fib(4) 又需要计算 fib(2), 这一展开过程将会是树状的，在每一层会形成两个分支，直到其中一个是 fib(1) 或 fib(0).

这是一个典型的树状递归，但确实一种糟糕的计算斐波那契数列的方式，因为它进行了大量的冗余计算。该过程的计算步骤将会随着 n 呈指数增长，而空间需求则正比于 n, 因为在计算中的任何一点，只需要保存树中位于该节点之上的节点的轨迹。一般来说，树状递归中的计算步骤正比于树中的节点数，空间需求正比于树的最大深度。

如果用迭代方式重新实现 fib, 将会减少大量步骤，并减少一些空间需求，但并不是说树状递归是没有价值的。当在层次性的数据结构上进行操作时，树状递归是一种非常自然而威力强大的工具。而且它更加简单直接，如果将 fib 规划为迭代过程，则必须意识到，这一计算过程是通过三个状态变量来刻画的。

对待冗余计算的一种途径是通过重新安排，使计算过程能够自动构造出一个已经计算出的值的缓存，每次要求对某一参数调用过程时，先检查这个值是否在缓存中，如果存在就可以避免重复计算。

1.2.3 增长的阶

不同的计算过程在资源的消耗上存在着巨大的差别，衡量这种差别的一种方法就是用「增长阶」的记法。令 n 是有关问题规模的一个度量，例如如果是求一个数的平方根，n 就可以是所需的精度的位数。

而 R(n) 就是当问题规模为 n 时所需的资源的量。可能是所用到的寄存器的个数，也可能是需要执行的机器指令的个数，在每一时刻执行执行固定数目的操作的计算机里，所需的时间正比于需要执行的机器执行的条数。

如果存在常数 k1 和 k2, 使得 R(n) 总是在 k1 * f(n) 和 k2 * f(n) 之间，那我们就称 R(n) 具有 O(f(n)) 的增长阶。

举例来说，前文中计算阶乘的线性递归过程中，计算步骤的数目正比于 n, 也就是说具有 O(n) 的增长阶，其空间需求的增长阶也是 O(n). 而迭代版本的阶乘，步数具有 O(n) 的增长阶，而空间是 O(1), 即为一个常数。

增长阶是对计算过程的行为的一个粗略描述，如果一个三个计算过程分别需要 n^2, 1000 * n^2, 3 * n^2 * 10 * 10 + 17, 它们的增长阶都是 O(n^2).

增长阶为我们在问题规模改变时，预计一个计算过程的行为变化提供了有用的线索。对于一个增长阶为 O(n) 的计算过程，规模增大一倍将使它所用的资源也增加一倍。对于一个 O(n^2) 的计算过程，问题规模每增加一，都将导致所用资源按倍增长。而对于 O(log n) 的计算过程，问题规模每增加一倍，所需资源只增加一个常数。

1.2.4 求幂

考虑对一个给定的数计算幂乘，一个简单的做法是将其定义为一个递归过程 expt(x, n): x * expt(x, n - 1) 直到 n 为 0 时 expt(0) 为 1. 这个线性递归计算需要 O(n) 的计算步骤和 O(n) 的空间。

如果像阶乘一样将其转换为一个等价的迭代算法，则需要 O(n) 的计算步骤和 O(1) 的空间。

因为 x^a * x^b 等于 x ^ (a + b) 所以我们可以利用这个规则将 expt(x, n) 定义成当 n 是偶数时为 expt(x, (n / 2)) ^ 2, 奇数时为 x * expt(x, n - 1). 这个算法在时间上和空间上都有 O(log n) 的增长阶，在计算 x ^ 2n 时只比 x ^ n 多一次乘法。

随着 n 的变大，O(log n) 与 O(n^2) 之间的差距会越来越大。

1.2.5 最大公约数

1.2.6 实例：质数检测

费马检查与我们前面熟悉的算法都不一样，前面的算法都保证了结果一定正确，而费马检查得到的结果只有概率上的正确性。如果一个数不能够通过费马检查，我们可以确定它一定不是质数，但如果一个数通过了费马检查，我们只能认为它有很大的可能性是质数。如果执行这个检查的次数足够多，就可以将这一检查出错的概率减少到可以接受的程度。这类算法被称为「概率算法」。