主要观点：

• DOP 是适合优先考虑性能和可维护性的编程策略，在过去五年有显著进步，与 OOP 和 FP 不同，专注于数据存储和检索以提升速度和内存使用。
• DOP 强调数据和显式转换，在复杂数据密集型应用中有特殊益处，近年来在高性能计算领域受欢迎。
• DOP 基本原理是将数据与行为分离，利用连续内存块提高数据访问速度和 CPU 缓存局部性，减少指针和引用使用等。
• DOP 优势在于处理大数据集时提高数据访问速度、数据和行为分离带来灵活性和可维护性、利用现代硬件优化等。
• DOP 缺点是数据结构和内存布局规划难、对小项目性能非关键时不适用、可能导致过度优化、与其他范式集成复杂等。
• 比较 OOP、FP 和 DOP：OOP 关注对象和行为，FP 关注函数和不可变性，DOP 关注数据及其修改；OOP 有更高抽象通过类和继承，FP 有更高抽象通过函数和高阶函数，DOP 无更高抽象支持专注性能优化。
• 代码示例展示 OOP、FP、DOP 在不同方面的特点和优势。
• 趋势特征如 SoA、ECS 框架、并行处理、SIMD 感知数据布局等对 DOP 有用。
• 结论指出 OOP 在结构和行为紧密耦合时有益，DOP 在性能关键应用如游戏和 HFT 中优势明显，FP 用于保持代码可读性，DOP 有挑战但可通过技巧产生高效软件。

关键信息：

• DOP 相关概念如数据与行为分离、连续内存块等。
• 不同编程范式的特点对比。
• 各种趋势特征对 DOP 的作用。
• 不同编程范式在不同应用场景的优势。

重要细节：

• 代码示例中 OOP 中area()方法的特点及弊端，DOP 中宽度和高度字段分离的优势，FP 中map()和forEach()方法的作用等。
• 各种趋势特征如 SoA 模式在 Java 中的应用、ECS 框架在游戏开发中的使用等具体细节。
• DOP 与 OOP 在支持 scalability 方面的不同方式。