DRY 原则的英文描述为：

Don’t Repeat Yourself.

中文直译为：不要重复自己。今天，我们主要讲三种典型的代码重复情况，它们分别是：实现逻辑重复、功能语义重复和代码执行重复。这三种代码重复，有的看似违反 DRY，实际上并不违反；有的看似不违反，实际上却违反了。

实现逻辑重复

我们先来看下面这样一段代码是否违反了 DRY 原则：

如何理解 KISS 原则

KISS 原则的英文描述：

Keep It Simple and Stupid.

翻译成中文就是：尽量保持简单。KISS 原则算是一个万金油类型的设计原则，可以应用在很多场景中。它不仅经常用来指导软件开发，还经常用来指导更加广泛的系统设计、产品设计等，比如，冰箱、建筑、iPhone 手机的设计等等。

代码的可读性和可维护性是衡量代码质量非常重要的两个标准。而 KISS 原则就是保持代码可读和可维护的重要手段。代码足够简单，也就意味着很容易读懂，bug 比较难隐藏。即便出现 bug，修复起来也比较简单。

代码行数越少就越“简单”吗？

下面这三段代码可以实现同样一个功能：检查输入的字符串 ipAddress 是否是合法的 IP 地址。

其实，只要讲到数据结构与算法，就一定离不开时间、空间复杂度分析。而且，我个人认为，复杂度分析是整个算法学习的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。

为什么需要复杂度分析？

首先，我可以肯定地说，你这种评估算法执行效率的方法是正确的。很多数据结构和算法书籍还给这种方法起了一个名字，叫事后统计法。但是，这种统计方法有非常大的局限性。

测试结果非常依赖测试环境

测试环境中硬件的不同会对测试结果有很大的影响。比如，我们拿同样一段代码，分别用 Intel Core i9 处理器和 Intel Core i3 处理器来运行，不用说，i9 处理器要比 i3 处理器执行的速度快很多。还有，比如原本在这台机器上 a 代码执行的速度比 b 代码要快，等我们换到另一台机器上时，可能会有截然相反的结果。

测试结果受数据规模的影响很大

后面我们会讲排序算法，我们先拿它举个例子。对同一个排序算法，待排序数据的有序度不一样，排序的执行时间就会有很大的差别。极端情况下，如果数据已经是有序的，那排序算法不需要做任何操作，执行时间就会非常短。除此之外，如果测试数据规模太小，测试结果可能无法真实地反映算法的性能。比如，对于小规模的数据排序，插入排序可能反倒会比快速排序要快！

我们需要一个不用具体的测试数据来测试，就可以粗略地估计算法的执行效率的方法。

现在，针对每个知识点，我再给你逐一解释一下。我这里先说明一下，下面标记的难易程度、是否重点、掌握程度，都只是针对初学者来说的，如果你已经有一定基础，可以根据自己的情况，安排自己的学习。

复杂度分析

尽管在专栏中，我只用了两节课的内容，来讲复杂度分析这个知识点。但是，我想说的是，它真的非常重要。你必须要牢牢掌握这两节，基本上要做到，简单代码能很快分析出时间、空间复杂度；对于复杂点的代码，比如递归代码，你也要掌握专栏中讲到的两种分析方法：递推公式和递归树。

对于初学者来说，光看入门篇的两节复杂度分析文章，可能还不足以完全掌握复杂度分析。不过，在后续讲解每种数据结构和算法的时候，我都有详细分析它们的时间、空间复杂度。所以，你可以在学习专栏中其他章节的时候，再不停地、有意识地去训练自己的复杂度分析能力。

• 难易程度：Medium；
• 是否重点：10 分；
• 掌握程度：在不看我的分析的情况下，能自行分析专栏中大部分数据结构和算法的时间、空间复杂度；

控制反转（IoC）

控制反转的英文翻译是 Inversion of Control，缩写为 IoC。我们先通过一个例子来看一下，什么是控制反转：

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public class UserServiceTest {
    public static boolean doTest() {
        //... 
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        // 这部分逻辑可以放到框架中
        if (doTest()) {
            System.out.println("Test succeed.");
        } 
        else {
            System.out.println("Test failed.");
        }
    }
}

在上面的代码中，所有的流程都由程序员来控制。如果我们抽象出一个下面这样一个框架，我们再来看，如何利用框架来实现同样的功能。具体的代码实现如下所示：