近来在CSDN结识了贺利坚老师,并仔细的读了一下贺老师的博客,感觉贺老师是非常负责的一个大学老师,在他的博客中看到了很多他和大学生的交流。
这就促使我开始思考,如果大学再来一遍,我也还是想做软件,那我应该在大学里学点什么?
最终我决定把想到的东西写下来,希望能对在校的人有点帮助。
首先我们得知道这问题的答案是个变量,他依赖于你的目标和天资能力,绝不唯一。当然大学的课程设置往往是唯一的,所以会有点矛盾。
这里最关键的东西是目标,大学学习只是达成最终目标高度的一个环节,他应该为最终目标服务。
当然大学生很难清楚的知道自己的目标究竟在那里,但要总归要大致知道自己的方向。
这个之所以关键是因为,这直接决定你应不应该学习某个东西。我是在做了很多年软件后,才发现软件和软件的差别其实比马和牛的差别还要大。
用流行的分类方法比如:前端开发、后端开发、.net开发,Java开发等会让人迷失焦点,
所以我一直觉得BarryWBoehm在《软件成本估算:COCOMOII模型方法》里的分类方法对学习更有帮助。
在这个分类方法里软件被分了三层:最底层是基础结构型(平台)软件的开发;中间层次是开发工具、系统集成、中间件;最上层是终端用户编程,也可以理解为一般应用的开发。
同时作者还补充了份数据说:在2005年95%的美国程序员是在做终端用户编程。
这似乎把话题扯开了,但其实不是,关键要大致定位下自己的方向。因为对于目标是基础结构的程序员和目标是一般应用的程序员,他们要学习的东西差别很大。
DonaldKnuth的《计算机程序设计艺术》不是没用,但如果你花了2年把他啃了一遍回头专门做应用开发,那它真的用处不大。
至少和一个精通具体语言、框架、设计模式、面向对象、UML的人比只是钻研了《计算机程序设计艺术》的人反倒是在劣势,虽然可能后者更花时间。
反过来讲则是在算法密集型的工作里,那优劣情形就会掉过来。
无疑的什么都精通最好,但人的时间是有限的,而软件相关的知识是无限的,所以把学习聚焦在自己的目标上非常关键。
而目标是什么则要根据自己的实际情形来定。
假设说你真的感觉自己的能力挺好,就想做基础结构型的东西,去做MapReduce,去做操作系统等等,那首先要认识到的是干这个的人很少,竞争很激烈。
如果说在2005年美国只有5%的程序员是干这个的,那我估计今天在中国也顶多是这么个比例。
个人感觉,大学的计算机课程还真都是往这个方向培养人的,一旦真的走这个方向,那么大学的计算机课程还真用的上。需要好好学习,天天向上。
当然只上课也不行,把课上学的东西实践起来也很关键(比如开源项目)。
这里麻烦的事情是,干这个的可能只有5%,很多人即使很努力也不一定挤的上去。
那么假设说一个人很现实,说:国内排名靠前的几所学校凑凑也就5%了,竞争太激烈,我不选这个目标方向,我还是95%里做做吧,那这个时候我应该学什么?
我个人认为主要要学好一些比较硬的,需要大块时间学习的东西,而不要在花里胡哨的东西上多费时间。
硬的东西是指:
不管是不是做基础结构性软件,基本的数据结构和算法知识还是要有的。
很可能不太会有自己从头写数据结构和算法的机会,但如果复杂度不知道怎么算,链表、红黑树、哈希表的差别都不知道,那就怎么都玄。
具体是那个可以根据实际情形来选。但这里强调的是语言,不是IDE和框架。可以通俗理解为每个关键字背后的含义要整清楚。
这里的陷阱是学一堆语言,但那个都不精。
要找那种规模不太大,又比较有名的项目,一定要精读,争取每行都懂。
不算IDE帮助生成的,争取也在2万行之上。
这点最好配合着下一点一起做。
考察某个框架的内存机制、线程机制等。
整个学习过程中最常见的陷阱是学会操作一堆IDE和框架的使用,但实际上这事儿价值不大,程序员的价值符合反木桶原理,啥都知道一点的,大多时候不如某个上精通的。
同时除非很特别的公司,大一点的公司并不期望毕业生过来就能干活。
有上面的基础后,再突击下,应该可以面对大部分公司的笔试和面试。
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