第八章主要是用大量数据来阐述了工作量与时间的关系，得出一个基本的结论如下 $$ 工作量 ＝ （常数）×（指令的数量）^ {1.5} $$ 所以没有单独做笔记；
第九章主讲项目成本
同任何开销一样，规模本身不是坏事，但不必要的规模是不可取的。
聪明的项目经理还会给自己预留一些空间，在工作推行时分配。
仅对核心程序设定规模目标是不够的，必须把所有的方面都编入预算。
规模控制
在书中的案例中，他总结出了三个道理
- 和制订驻留空间预算一样，应该制订总体规模的预算；和制订规模预算一样，应该制订后台存储访问的预算。
- 在指明模块有多大的同时，确切定义模块的功能。
- 在整个实现的过程期间，系统结构师必须保持持续的警觉，确保连贯的系统完整性。在这种监督机制之外，是实现人员自身的态度问题。培养开发人员从系统整体出发、面向用户的态度是软件编程管理人员最重要的职能。
空间技能
书中给出了两种技巧
微服
提出了早期的“组合模式”，有点类似于“微服”的概念，但也提出了一个问题
当可以提供 20 倍临时性空间的大型系统使用这些模块时，节省的也仅仅是访问次数，仍然会因为模块的规模引起空间和速度上的损失。这样后果其实是——很难用小型系统的模块构造出非常高效的系统。
时间空间互换
考虑空间－时间的折衷。对于给定的功能，空间越多，速度越快。这一点在很大的范围内都适用。也正是这一点使空间预算成为可能。
并给出了两个方案
- 好的培训
一是确保他们在编程技能上得到培训，而不仅仅是依赖他们自己掌握的知识和先前的经验。特别是使用新语言或者新机器时，培训显得尤其重要。熟练使用往往需要快速的学习和经验的广泛共享，也许它应该伴随特别的新技术奖励或者表扬。
- 维护好公共库
另外一种方法是认识到编程需要技术积累，需要开发很多公共单元构件。每个项目要有能用于队列、搜索和排序的例程或者宏库。对于每项功能，库至少应该有两个程序实现：运行速度较快和短小精炼的。上述的公共库开发是一件重要的实现工作，它可以与系统设计工作并行进行。
数据的表现形式是编程的根本
战略升级
创造出自精湛的技艺，精炼、充分和快速的程序也是如此。技艺改进的结果往往是战略上的突破，而不仅仅是技巧上的提高。
这种战略上突破有时是一种新的算法，如快速傅立叶变换，或者是将比较算法的复杂度从 n^2 降低到 n log n。
数据或表是程序的核心
更普遍的是，战略上突破常来自数据或表的重新表达——这是程序的核心所在。如果提供了程序流程图，而没有表数据，我仍然会很迷惑。而给我看表数据，往往就不再需要流程图，程序结构是非常清晰的。
数据的表现形式是编程的根本
由于缺乏空间而绞尽脑汁的编程人员，常常能通过从自己的代码中挣脱出来，回顾、分析实际情况，仔细思考程序的数据，最终获得非常好的结果。实际上，数据的表现形式是编程的根本。