程序员需要学什么?
程序员需要学什么?很多人认为还需要学习一门新的编程语言。程序员至少要学一门程序设计语言,这样才能开始做点什么。主流的程序设计语言一般都有一本圣经级别的书,例如 C 语言中, K&R 的 The C Programmer Lanugage,C++ 中的 C++ Primer, Java 中的 Thinking in Java。扎扎实实地选一本好好学习一下,把习题都做一遍,反复 阅读,掌握书中的知识点。如果开始学习的时候不认真,图快,早完要把这些时间还回来,还不如一开始就好好学习。
编程语言起起落落。
只懂一门语言的程序员,他们解决问题的能力和事业前景会受局限。用它写一个不大的程序。这里有一些非主流的可供学习的语言:
Racket.
Haskell.
Rust.
Scala.
Erlang.
Clojure.
SML/NJ.
OCaml.
Squeak.
Prolog.
Datalog.
miniKanren.
如果你没有编程语言可以去学了,自己发明一个。
自动化
程序员具备的最有力而未被利用的技能就是,使虚拟和现实自动化的能力。
如果你从来没做过机器人的话,做一个吧。
至少玩玩乐高头脑风暴机器人吧:
或者玩玩 Arduino 板或树莓派:
观察你做的日常活动,然后决定哪些能全部或者部分自动化。
家庭自动化技术非常发达,借助 DIY 系统,例如 Insteon,很多东西都成为可能。
花一个月的时间来做一个自动化的项目。
多学点数学
计算机科学是一门与数学相关的学科。成为好的程序员的前提是成为好的数学家。不要让你的数学才能消失。
考虑每年花一个月时间温习这些主题中的一个:
逻辑学。
离散数学。
微积分。
概率论。
统计学。
抽象代数。
数论。
范畴论。
序理论。
备份你的数据
每年,花时间来反思你的备份策略。用一个月的时间,最小化做备份的成本。
选择容灾方案:为每台电脑指派单独硬盘,借助像 Time Machine 的工具,打开自动备份。
用版本控制来管理关键文件,将他们存储在异地服务器中。
多学点理论
计算机科学有着丰富的理论结构。跟上新进展,复习你已经掌握的经典理论。
每年花一个月,学习类似下面的理论:
形式语言。
自动机和可计算性理论。
复杂度理论。
形式化方法。
语义学。
算法和数据结构。
对于初学者,你可能想看看这些帖子:
用 Haskell 语言写 CEK 形式的(或者语义学上的)解释器。
用推导来进行语法分析。
被遗忘的方法:怎样从 Okasaki 的红黑树中删除元素。
用推导的方法,使用 Scheme 语言对正则表达式进行模式匹配。
将正则表达式转化为非确定有限状态自动机(NFA)。
对艺术和人文学科有所涉猎
工程师往往轻视艺术。工程师没有意识到的是,艺术和人文成就了卓越的技术。
艺术和人文训练直觉,并且使其变得敏锐。这个过程是以一种很难量化的方式进行的。然而这种直觉对于在量化领域中工作的我们来说,是必要的。
只学程序设计语言本身无法成为出色的程序员,就像你熟悉字典里每一个字,并不说明你是一个优秀作家一样。能用精通的语言写出有用的程序,就要学习领域知识。无论是三大浪漫的操作系统,图形学,编译器,还是做其它领域,总有一些领域知识是必须要掌握的。很多领域知识都有一些基础的文档,要成为领域内的专家,就要反复阅读这些基础的文档。所有的东西,都是从这些基础的文档中演化出来的。例如,你要学习网络编程,那么 《TCP/IP 详解》,各种 RFC 读过没有,读过几次? 你要学习Android,那么官方的开发者中心,所有的文档你读过没有, 读过几次?
无论学习什么,一开始就要抱着成为领域内专家的态度去做。
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