1.1.1 紧凑性
紧凑性就是一个设计能否装进人脑的特性。——它是设计的可读性？
紧凑不等以薄弱：如果一个设计构建在易于理解利于组合的抽象概念上，则这个系统能够在具有非常强大、灵活的功能同时保持紧凑性。
紧凑不等于易于学习：对于某些紧凑设计而言，在掌握其精妙的内在概念模型之前，要理解这个设计有些困难；但是一旦理解了这个模型，则学习相对简单。
lisp就是一个典型的紧凑性的设计：特性非常简单，几十行代码就可能写一个解释器。但是，它可以做很多复杂的东西。
c和Python是半紧凑的，perl，java，shell则不是。c++是反紧凑的，但是他的子集是半紧凑的。
1.1.2 正交性
正交性是有助于使复杂设计也能紧凑的重要特性之一。在纯粹的正交设计中，所有的操作均无副作用；每一个动作（无论是API调用，宏调用或者语言运算）只改变一件事情，不会影响其他。无论你控制的是什么系统，改变一个时期的方法有且只有一个。
正交性的障碍在于便利性，人们经常为了便利性牺牲正交性。
1.1.3 SPOT原则
不要重复你自身（Don’t Repeat Yourself）——《程序员修炼之道》
：每一个知识点在系统中只有一个唯一，明确，权威的表述，也就是真理的单点性（Single Pointer Of Truth）。
这里的真理或者知识点，不单单是指函数逻辑，同时也包含数据。
如果实际确实需要重复，则需要想办法做一些优化，比如，可以尝试写一个函数，工具，或者代码生成程序，让其中一个由另一个生成。
数据结构的SPOT原则：无垃圾，无混淆。数据结构不要太通用，太面面俱到。现实中的明晰的状态在结构中也同样明晰。
数据驱动编程，代码生成在一定程度是也是遵循的SPOT原则。
1.1.4 紧凑性和强单一中心
提高紧凑性有一个精妙强大的方法：围绕“解决一个定义明确的问题”的强核心算法组织设计，避免臆断和捏造。——不是很理解。这里的表示不清楚。
这一点我大致理解：对于一个问题，最好能够找到一个核心算法来解决这个问题，而非使用试探法。
首先我们应该在解决问题之初努力去寻找这样的一个方案，但是并不是所有的问题都可以找到这样的一个算法。有的时候还必须使用试探法。
1.1.5 分离的价值
限制不仅提倡了经济性，而且某种程度上提倡了设计的优雅。
要达到这种简洁性，尽量不要去想一种语言或操作系统最多能做多少事情，而是尽量去想这种语言或操作系统最少能做的事情——不是带着假想行动，而是从零开始。
要达到紧凑正交的设计，就从零开始。禅教导我们：依附导致痛苦；软件设计的经验教导我们：依附于被人忽略的经验将导致非正交，不紧凑的设计，项目不是失败，就是成为维护的梦魇。
这一节看不懂。