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cs 教学,cs自学路线

时间:2023-05-03 18:49:57 阅读:215345 作者:4126

转知乎 作者:@忧虑的便当, @Badger

启蒙 完成Codecademy 的 Python 部分。这只是热身部分,尽快完成它,因为你永远只是在浏览器里,你不会学到如何搭建开发环境。在 Codecademy 这类的编程学习网站学到的那点儿东西,哪怕你只想做一个小的不能再小的项目,你都不知道该从哪儿开始。完成 MIT 计算机导论课(如果你英语不过关:麻省理工学院公开课:计算机科学及编程导论)。MOOC 是学习编程的一个有效途径。虽然该课程的教学语言为Python,但作为一门优秀的导论课,它强调学习计算机科学领域里的重要概念和范式,而不仅仅是教你特定的语言。如果你不是科班生,这能让你在自学时开阔眼界;课程内容:计算概念,python编程语言,一些简单的数据结构与算法,测试与调试。支线任务:完成《Python核心编程 》完成 Harvard CS50 (如果你英语不过关:完成哈佛大学公开课:计算机科学 cs50 。同样是导论课,但这门课与MIT的导论课互补。教学语言涉及 C, PHP, JavaScript + SQL, HTML + CSS,内容的广度与深度十分合理,还能够了解到最新的 一些科技成果,可以很好激发学习计算机的兴趣。支线任务:阅读《编码的奥秘》完成《C语言编程》[可选] 如果你的目标是成为一名 Hacker:阅读 Hacker’s Delight 入门 那么入门阶段具体该做些什么呢?这时候你需要做的是反思自己曾经写过的程序,去思考程序为什么(Why)要这样设计?,思考怎样(How)写出更好的程序?试图去探寻理解编程的本质:利用计算机解决问题。设想 :X = 用于思考解决方案的时间,即「解决问题」 部分Y = 用于实现代码的时间,即「利用计算机」部分 编程能力 = F(X, Y) (X>Y)要想提高编程能力,就得优化 X,Y 与函数 F(X, Y),很少有书的内容能同时着重集中在这三点上,但有一本书做到了——Structure and Interpretation of Computer Programs(SICP)《计算机程序的构造和解释》,它为你指明了这三个变量的方向。在阅读SICP之前,你也许能通过调用几个函数解决一个简单问题。但阅读完SICP之后,你会学会如何将问题抽象并且分解,从而处理更复杂更庞大的问题,这是编程能力巨大的飞跃,这会在本质上改变你思考问题以及用代码解决问题的方式。此外,SICP的教学语言为 Scheme,可以让你初步了解函数式编程。更重要的是,他的语法十分简单,你可以很快学会它,从而把更多的时间用于学习书中的编程思想以及复杂问题的解决之道上。
SICP书评 To use an analogy, if SICP were about automobiles, it would be for the person who wants to know how cars work, how they are built, and how one might design fuel-efficient, safe, reliable vehicles for the 21st century. The people who hate SICP are the ones who just want to know how to drive their car on the highway, just like everyone else.

如果你是文中的前者,阅读SICP将成为你衔接启蒙与入门阶段的关键点
虽然SICP是一本「入门书」,但对于初学者还是有一定的难度,以下是一些十分有用的辅助资源:

Udacity CS212 Design of Computer Program: 由上文提到的Google研究主管Peter Norvig 主讲,教学语言为 Python,内容有一定难度。How to Design Programs, Second Edition:HtDP的起点比SICP低,书中的内容循循善诱,对初学者很友好,如果觉得完成SICP过于困难,可以考虑先读一读HtDP。UC Berkeley SICP授课视频以及 SICP 的两位作者给 Hewlett-Packard 公司员工培训时的录像(中文化项目)Composing Programs:一个继承了SICP思想但使用Python作为教学语言的编程导论(其中包含了一些小项目)SICP 解题集:对于书后的习题,作为初学者应尽力并量力完成。完成了这部分学习后,你会逐步建立起一个自己的程序设计模型,你的脑子里不再是一团乱麻,你会意识到记住库和语法并不会教你如何解决编程问题,接下来要学些什么,在你心里也会明朗了很多。这时候才是真正开始进行项目实践,补充推动力的好时机。关于项目实践:对于入门阶段的初学者,参与开源项目还为时过早,这时候应该开始一些简单的项目,诸如搭建一个网站并维护它,或是编写一个小游戏再不断进行扩展,如果你自己的想法不明确,可以从 Mega Project List 中选取项目。总之,务必在这时拿下你项目实践的第一滴血。如果你觉得SICP就是搞不定,也不要强迫自己,先跳过,继续走常规路线:开始读 The Elements of Computing Systems 吧,它会教会你从最基本的 Nand 门开始构建计算机,直到俄罗斯方块在你的计算机上顺利运行。 具体内容不多说了,这本书会贯穿你的整个编程入门阶段,你入门阶段的目标就是坚持完成这本书的所有项目(包括一个最简的编译器与操作系统)。为了完全搞定这本书,为了继续打好根基。为了将来的厚积薄发,在下面这几个方面你还要做足功课(注意:下面的内容没有绝对意义上的先后顺序): 计算机系统基础

有了之前程序设计的基础后,想更加深入地把握计算机科学的脉络,不妨看看这本书:《深入理解计算机系统》Computer Systems A Programmer’s Perspective 。这里点名批评这本书的中译名,其实根本谈不上什么深入啦,这本书只是 CMU的「计算机系统导论」的教材而已。CMU的计算机科学专业相对较偏软件,该书就是从一个程序员的视角观察计算机系统,以「程序在计算机中如何执行」为主线,全面阐述计算机系统内部实现的诸多细节。

如果你看书觉得有些枯燥的话,可以跟一门 Coursera 上的 MOOC: The Hardware/Software Interface,这门课的内容是 CSAPP 的一个子集,但是最经典的实验部分都移植过来了。同时,可以看看 The C Programming Language,回顾一下C语言的知识。

完成这本书后,你会具备坚实的系统基础,也具有了学习操作系统,编译器,计算机网络等内容的先决条件。当学习更高级的系统内容时,翻阅一下此书的相应章节,同时编程实现其中的例子,一定会对书本上的理论具有更加感性的认识,真正做到经手的代码,从上层设计到底层实现都了然于胸,并能在脑中回放数据在网络->内存->缓存->CPU的流向。

此外,也是时候去接触 UNIX 哲学了: KISS - Keep it Simple, Stupid. 在实践中,这意味着你要开始熟悉命令行界面,配置文件。并且在开发中逐渐脱离之前使用的IDE,学会使用Vim或Emacs(或者最好两者都去尝试)。

阅读 《UNIX编程环境 》阅读《UNIX编程艺术 》折腾你的 UN*X 系统 数据结构与算法基础

如今,很多人认为编程(特别是做web开发)的主要部分就是使用别人的代码,能够用清晰简明的方式表达自己的想法比掌握硬核的数学与算法技巧重要的多,数据结构排序函数二分搜索这不都内置了吗?工作中永远用不到,学算法有啥用啊?这种扛着实用主义大旗的「码农」思想当然不可取。没有扎实的理论背景,遭遇瓶颈是迟早的事。

数据结构和算法是配套的,入门阶段你应该掌握的主要内容应该是:这个问题用什么算法和数据结构能更快解决。这就要求你对常见的数据结构和算法了熟于心,你不一定要敲代码,用纸手写流程是更快的方式。对你不懂的数据结构和算法,你要去搜它主要拿来干嘛的,使用场景是什么。

供你参考的学习资源:
- 《算法导论 》:有人说别把这本书当入门书,这本书本来就不是入门书嘛,虽说书名是 Introduction to Algorithms,这只不过是因为作者不想把这本书与其他书搞重名罢了。当然,也不是没办法拿此书入门,读第一遍的时候跳过习题和证明就行了嘛,如果还觉得心虚先看看这本《数据结构与算法分析》
- Coursera Algorithms: Design and Analysis Part 1 & Part 2: Stanford 开的算法课,不限定语言,两个部分跟下来算法基础基本就有了;英语没过关的:麻省理工学院公开课:算法导论
- 入门阶段还要注意培养使用常规算法解决小规模问题的能力,结合前文的SICP部分可以读读这几本书:《编程珠玑 》,《程序设计实践 》

编程语言基础

The Pragmatic Programmer
此外还要知道,学习第n门编程语言的难度是第(n-1)门的一半,所以尽量去尝试不同的编程语言与编程范式,若你跟寻了前文的指引,你已经接触了:「干净」的脚本语言 Python, 传统的命令式语言 C, 以及浪漫的函数式语言 Scheme/Racket 三个xddxgz。但仅仅是接触远远不够,你还需要不断继续加深与他们的友谊,并尝试结交新朋友,美而雅的 Ruby 小姑娘,Hindley-Milner 语言家族的掌中宝 Haskell 都是不错的选择。但有这么一位你躲不开的,必须得认识的大伙伴 — C++,你得做好与他深交的准备:

入门:C++ Primer
[可选] 进阶:
高效使用:Effective C++
深入了解:《深度探索C++对象模型》;C++Templates
研究反思:The Design and Evolution of C++ ;对于C++这个 Necessary Evil ,看这本书可以让你选择是成为守夜人还是守日人。
现实是残酷的,在软件工程领域仍旧充斥着一些狂热者,他们只掌握着一种编程语言,也只想掌握一种语言,他们认为自己掌握的这门语言是最好的,其他异端都是傻X。这种人也不是无药可救,有一种很简单的治疗方法:让他们写一个编译器。要想真正理解编程语言,你必须亲自实现一个。现在是入门阶段,不要求你去上一门编译器课程,但要求你能至少实现一个简单的解释器。

供你参考的学习资源:

《程序设计语言-实践之路》:CMU编程语言原理的教材,程序语言入门书,现在就可以看,会极大扩展你的眼界,拉开你与无私的超短裙的差距。
Coursera 编程语言MOOC:课堂上你能接触到极端FP(函数式)的SML,中性偏FP的Racket,以及极端OOP(面向对象)的Ruby,并学会问题的FP分解 vs OOP分解、ML的模式匹配、Lisp宏、不变性与可变性、解释器的实现原理等,让你在将来学习新语言时更加轻松并写出更好的程序。
Udacity CS262 Programming Language:热热身,教你写一个简单的浏览器——其实就是一个javascript和html的解释器,完成后的成品还是很有趣的;接下来,试着完成一个之前在SICP部分提到过的项目:用Python写一个 Scheme Interpreter
其他

编程入门阶段比较容易忽视的几点:

学好英语:英语是你获取高质量学习资源的主要工具,但在入门阶段,所看的那些翻译书信息损耗也没那么严重,以你自己情况权衡吧。此外英语的重要性更体现在沟通交流上,Linus Torvalds一个芬兰人,一口流利的英语一直是他招募开发者为Linux干活的的法宝,这是你的榜样。
学会提问:学习中肯定会遇到问题,首先应该学会搜索引擎的「高级搜索」,当单靠检索无法解决问题时,去Stack Overflow 或知乎 提问,提问前读读这篇文章:What have you tried?
不要做一匹独狼:尝试搭建一个像这样简单的个人网站,不要只是一个孤零零的About页面,去学习 Markdown 与 LaTeX,试着在Blog上记录自己的想法,并订阅自己喜欢的编程类博客。推荐几个供你参考:Joel on Software, Peter Norvig, Coding Horror
小结

以上的内容你不应该感到惧怕,编程的入门不是几个星期就能完成的小项目。期间你还会遇到无数的困难,疯狂的手链碰壁时试着尝试「bmdby」技巧:将难点分而化之,切成小知识块,再逐个对付,之后通过向别人清楚地解说来检验自己是否真的理解。当然,依旧会有你解决不了的问题,这时候不要强迫自己——很多时候疯狂的手链之后回过头来再看这个问题时,一切豁然开朗。

此外不要局限于上文提到的那些材料,还有一些值得在入门阶段以及将来的提升阶段反复阅读的书籍。The Pragmatic Programmer 就是这样一本程序员入门书,终极书。有人称这本书为代码小全:从 DRY 到 KISS,从做人到做程序员,这本书教给了你一切,你所需的只是遵循书上的指导。

这本书的作者 Dave ,是我非常敬佩的一位帝国理工的老学长,在书中开篇留了这样一段话:

You’re a Pragmatic Programmer. You aren’t wedded to any particular technology, but you have a broad enough background in the science, and your experience with practical projects allows you to choose good solutions in particular situations.Theory and practice combine to make you strong. You adjust your approach to suit the current circumstances and environment. And you do this continuously as the work progresses. Pragmatic Programmers get the job done, and do it well.
这段话以及他创立的 The Pragmatic Bookshelf 一直以来都积极地影响着我,因此这篇指南我也尽量贯彻了这个思想,引导并希望你们成为一名真正的 Pragmatic Programmer 。

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