从日常场景理解程序逻辑
早上闹钟响了，你是继续赖床还是立刻起床？这个简单的选择背后其实就是一个逻辑判断。程序也一样，它靠逻辑决定下一步做什么。写代码不是堆砌功能，而是把问题拆解成一个个“如果…就…”的决策链。
比如做外卖下单功能，用户点了提交按钮，系统得先检查地址填没填、菜品有没有选、支付方式对不对。这些看似琐碎的步骤，就是程序逻辑的核心——用条件控制流程走向。
分而治之：把大问题切成小块
碰到复杂需求别慌，像切菜一样把它剁碎。比如要做一个会员积分系统，不要一上来就想完整个架构。先想清楚：用户什么行为能加分？登录、下单、评价？每种行为加多少？积分能不能过期？
把这些规则列出来，再逐个实现。每个小模块独立测试通过后，拼起来自然顺畅。就像组装家具，先把抽屉做好，再装到柜体上，比整体乱敲一通强得多。
善用伪代码理清思路
动手写正式代码前，先用几行伪代码把主干逻辑画出来。比如处理订单超时关闭：
// 遍历所有未完成订单
for each order in pending_orders:
// 判断创建时间是否超过30分钟
if current_time - order.create_time > 30 minutes:
// 修改状态为已取消，并释放库存
set order.status = cancelled
call release_inventory(order.items)这不费多少时间，却能帮你避开很多弯路。相当于盖房子前先画草图，门在哪窗朝哪心里有数。
避免嵌套地狱
见过四五个if层层套着的代码吗？读起来像在钻迷宫。解决办法是尽早返回。比如验证用户权限：
if user == null:
return error("用户未登录")
if user.role != "admin":
return error("无权操作")
if !feature_enabled("delete_data"):
return error("功能未开启")
// 真正的删除逻辑在这里执行
do_delete()比起把整个函数包在三层if里，这种写法一眼就能看清哪些情况会被拦下，主线逻辑也更干净。
用函数封装重复判断
如果你发现同一组条件在多个地方出现，比如“用户是否满足优惠券领取条件”，那就该把它拎出去做成独立函数：
function canReceiveCoupon(user, coupon):
if user.login_days < 7:
return false
if user.used_coupon_today:
return false
if coupon.remaining_count <= 0:
return false
return true以后 anywhere 需要用到这个判断，直接调用 canReceiveCoupon(u, c) 就行。改规则时只改一处，不怕漏掉。
多用日志观察运行轨迹
逻辑出问题时，别光盯着代码猜。在关键分支加点日志输出，看看程序到底走了哪条路。比如处理支付回调：
log.info("收到回调，订单ID: %s，状态: %s", order_id, status)
if status == "paid" and order.needs_confirm:
log.debug("进入确认流程...")
这些信息能快速定位卡点，比反复调试省事多了。
好代码不是一次成型的，写完多回头看。过两天重读自己的逻辑，能不能三秒看懂？如果不行，说明还能优化。程序逻辑的本质，就是让人和机器都能轻松理解接下来会发生什么。