我所理解的代码编写规范是：
1.命名规范：
1）不使用$，利用下划线、数字和大小写英文字母命名，这是根本原则。
2）在写代码，如函数及变量时：
（1）类java：小驼峰命名法，首字母需小写，后续单词首字母大写。
（2）Python、SQL：蛇形命名法，使用下划线加小写英文字母，单词间使用下划线连接。
（3）定义：Pascal命名法，每个单词首字母大写。
（4）数据库/字段：蛇形命名法
（5）常量定义：蛇形命名法（大写，上面提及的均小写）
2.代码格式：
在无Crtl+Alt+L的情况下：
1）缩进四格。
2）逗号前不空，后空。运算符左右空。
3）单一目标下循环和嵌套不超过三层，多出部分可用函数、方法替换。
3.注释规则：
1）单行//
2）多行/* */
3）要求注释不超过代码编写宽度
4）较难理解的函数需要给出注释给出执行具体流程讲解
读完《数学之美》后最让我印象深刻的，是它揭示了 “复杂技术背后，往往是简单的数学原理” 这一真相。书中讲到搜索引擎的核心：网页排序问题时，我曾以为这需要庞大的人工标注与复杂的规则设定，可吴军博士却用清晰的文字告诉我们：谷歌的 PageRank 算法，本质上是对 “网页被引用次数” 这一关系的数学建模，其核心思路源自线性代数中的矩阵运算与图论。就像一张相互连接的网，每个网页是节点，链接是连线，通过对 “谁更受信任” 的数学量化，便能让最有价值的信息排在前面。这种将复杂的互联网信息筛选问题，转化为可计算的数学问题的智慧，让我恍然大悟：原来我们每天依赖的搜索功能，竟是数学 “化繁为简” 之美的生动体现。没有多余的修饰，没有复杂的规则，只凭简洁的数学逻辑，便完成了看似不可能的任务。我明白了算法工程师的思维重构的本质层是数学、映层是算法设计,实现层是编码.最美的算法.永远是些用最直接的数学逻辑,优雅地命中问题要害的算法。
