我应该知道哪些计算机科学概念？[关闭]

您认为计算机科学中的哪些概念使您成为了更好的程序员？

我的学位是机械工程学，所以最终以一名程序员的身份开始工作，但我在基础知识方面有些欠缺。我最近学到了一些标准的CS概念，这些概念使我对自己正在做的事情有了更深入的了解：

语言特征

• 指针与递归（感谢乔尔！）

数据结构

• 链表
• 哈希表

演算法

• 气泡排序

显然，此列表目前很短，所以我希望就以下方面提出建议：

1. 我应该了解什么概念
2. 任何正确理解它们的好资源（因为Wikipedia有时可能有点密集和学术性）。

看看Steve Yegge（以前是Amazon，现在在Google）的博客文章：

• 电话屏幕的五个基本问题

它详细介绍了开发人员应了解的五个最重要的概念：

1. 基本编程（包括递归，文件I / O，格式化输出，循环等）
2. 面向对象的设计（包括设计模式等）。您应该能够做出明智的OO设计并理解概念。
3. 脚本和正则表达式。
4. 数据结构-列表，集合，哈希表，树，图等-以及Big O表示法和算法复杂性。
5. 位，字节和二进制数字-数字在计算机中的表示方式以及如何操作它们。

您绝对应该了解算法的Big-O表示法和Big-O估计-它是什么，如何使用，为什么重要，如何比较两种算法的给定Big-O估计，如何构建Big-O估计对于简单的算法。

我在找计算机科学专业有点可笑，但是维基百科太学术了：D

无论如何，这里没有特别的顺序：

• 关系模型：数据库系统简介
• 面向对象：对象思维
• 复杂性和计算理论（想想图灵机和自动机）：计算理论导论
• 一个小的编译器设计：The Dragon Book，尽管对于您的需求而言可能太深入了。
• 操作系统概念：现代操作系统
• 人际交往能力：如何赢得朋友并影响人
• 团队合作：Peopleware
• 用户界面设计：犯人正在避难

一些对我的发展有帮助的概念（智力和代码）：

• 乐兴，解析，字符串匹配，正则表达式
• 记忆化
  • 封装/作用域/封闭
  • 快取
• 递归
• 迭代器/生成器
• 函数式编程-John Hughes的精彩文章使我感到“为什么”

这些是离散数学的整个领域，但是对于CS来说，需要进行认真的介绍：

• 矩阵/线性代数
• 图论

尽管Mark Jason-Dominus的讲座和文章通常针对Perl黑客，但我认为任何程序员都可以从他的清晰演示文稿和真实代码中受益，尤其是在Perl高阶语言中。

我要说的是，即使您不需要每天使用它，对面向对象编程的理解也是必须的。

因此，我还要说，了解最常见的模式也有帮助。

我看到了一些好的CS概念，但很少谈论数学。

我建议您研究离散数学。从逻辑证明开始，它有很多有用的问题，可以帮助您编写代码条件。图论和组合学还有助于解决复杂的问题和优化算法。

当我们处于数学主题时，线性代数通常是高级计算机图形课程的先决条件。

程序员能力矩阵对此进行了详细介绍，但我将重点介绍以下几点：

• 数据结构
  • 先进的数据结构，例如B树，二项式和斐波那契堆，AVL /红黑树，Splay树，跳过列表，尝试等。
• 演算法
  • 树，图，简单的贪婪以及分而治之算法，能够理解该矩阵的级别的相关性。
• 系统程式设计
  • 了解整个编程堆栈，硬件（CPU +内存+缓存+中断+微码），二进制代码，汇编，静态和动态链接，编译，解释，JIT编译，垃圾回收，堆，堆栈，内存寻址…
• 源代码版本控制
  • 分布式VCS系统知识。已经尝试过Bzr / Mercurial / Darcs / Git
• 构建自动化
  • 可以设置脚本来构建系统，还可以建立文档，安装程序，生成发行说明并在源代码管理中标记代码
• 自动化测试
  • 了解并能够设置自动化的功能，负载/性能和UI测试
• 问题分解
  • 使用适当的数据结构和算法，并提供通用/面向对象的代码，这些代码封装了可能会发生变化的问题的各个方面。
• 系统分解
  • 能够可视化和设计具有多个产品线并与外部系统集成的复杂系统。还应该能够设计运营支持系统，例如监视，报告，故障转移等。

我发现图和一些应用的算法（例如深度优先，呼吸优先搜索，最短路径等）非常有用。面向对象也是一个非常普遍的概念。

规则1：软件就是知识捕获。软件意义重大。如果您不清楚含义，请花更多时间与用户交谈以了解他们的工作。

算法和数据结构是同一枚硬币的两个方面。算法取决于数据结构，数据结构取决于算法。

尽快取消对气泡的排序。说真的 所有现代语言（Java，Python等）都具有实现比冒泡排序更好的排序的集合类。绝对没有任何情况下应该对任何内容使用冒泡排序。您应该在寻找一个包含排序方法的集合类。更好的是，您应该寻找一种避免完全排序的算法。

您必须学习几种语言。

• 编程语言（Java，Python等）

• 外壳语言。

• 数据库语言（SQL）

• 表示语言（HTML和CSS）

• 其他数据表示语言（XML，JSON）

您必须学习几种数据结构。

• 序列（列表，元组，文件）

• 分层的（如XML和HTML文档以及基本文件系统）

• 关系型（例如数据库，以及带有硬链接和软链接的文件系统）

• 映射（或索引或​​关联数组），包括哈希映射和树形映射

• 套装

加上一些算法复杂度分析。有时称为“大O”。冒泡排序之所以不好是因为它是O（n ^ 2），而快速排序是O（n log n）。

蠕虫的罐子现在开放了！:)
我刚开始从事电气工程。

关系数据库设计： 跟踪数据就像《幼稚园警察》中的Arnold。
可能是完全混乱。必须对其进行控制。
如何将数据保存在最少的位置，信息的重复最少。如何使您的数据保持明亮且易于访问。如何控制数据增长和完整性。

用户界面（UI）设计： 这是用户必须访问我们跟踪的数据的方式。
大多数UI由开发人员设计。因此，不幸的是，大多数UI与数据库设计并行。用户根本不关心数据设计。他们只是想要他们想要的东西。他们想轻松获得它。通常，这要求与数据设计和用户界面有很大的分离。学会将“工程人员”与“热情好客”分开。

面向对象的编程： 许多语言都归结为这种格式。

并行处理-多线程： 许多处理器使工作速度更快！
并行计算机已经存在了数十年。他们已经在我们的桌面上呆了一段时间了。对于“云计算”，大规模并行处理不仅是必不可少的，而且也是可取的。它非常强大！并行开发人员有很多工作潜力。

了解业务规则： 这可以帮助您基于表创建许多逻辑。
许多IFblock条件可以放在业务规则表中。要更改逻辑，只需更改表中的信息。很少/不需要重新编码。很少/不需要重新编译。

事件监督...方法可以完成工作：
将代码中的各个部分分开。它使其他人将来更容易进行更新。它还在某种程度上类似于Model / View / Controller（MVC）框架。

睡衣

对我来说，大学以下课程让我受益匪浅

• 项目管理
• 人机交互（帮助我们的极客制作更多用户友好的屏幕）
• 数据库设计（包括数据库的工作方式，事务日志，锁定等）
• 数据仓库
• 图形（OpenGL）
• 高级算法
• 数据结构

我希望我能在大学里做的事情

• 编译器构造
• 设计模式
• 自动机理论

逻辑 -我只是夸大了逻辑在编程中的重要性。您说您做过机械工程，所以您必须知道多少数学可以使您的生活更轻松。

命题逻辑，一阶逻辑，二阶逻辑：这些是非常强大的工具。可能是我在大学里学到的最（也是唯一）重要的事情。逻辑就像程序员的沉重炮弹一样，一旦将它们变成有组织的逻辑形式，许多非常复杂的问题（以及不太复杂的问题）就会变得更加简单。就像线性代数适合机械工程师一样。

我认为对编译器的工作原理有很好的了解。Aho拥有关于创建编译器的概念的经典书籍。标题为“编译器：原理，技术和工具”。它的绰号是《龙书》。为了真正理解这本书，您应该对正式语言有所了解。霍普克罗夫特（Hopcroft）有一本关于这方面的好书-自动机理论，语言和计算入门。

封装形式

在计算机科学中，封装是将软件组件的内部机制和数据结构隐藏在定义的接口之后，这样，组件（其他软件）的用户只需要知道组件的作用，而不能使自己依赖于它如何执行的细节

这里已经提到了很多好的响应，但是我想添加一些重要的内容，但是到目前为止还没有涉及。

经过15年的本科后专业软件开发，我发现我经常在学校使用以下一些概念：

• 通用的OO概念和现代编程语言功能（类，数据隐藏等）。
• 算法性能指标（大O表示法）。在设计算法时，执行Big O分析以确定算法的成本，并在瓶颈区域寻找更有效的替代方法。
• 链表和其他复杂的数据结构。
• 快速排序和不同的排序概念。
• 树木和快速的树木操纵。

如果您的语言/平台不支持垃圾回收，则内存分配和清理至关重要，因此将被添加到列表中。

我赞成离散数学。计算机科学是抽象的。学会像数学家一样思考是非常有帮助的。

我还想补充一下S.Lott关于语言的内容。学习一堆类型的语言也很重要。不只是编译还是脚本。但是功能性（ML，Lisp，Haskell）逻辑（Prolog）面向对象（C ++，Java，Smalltalk）势在必行（C，Pascal，甚至FORTRAN）。

您知道的编程范例越多，当新的热门语言问世时，就越容易选择新的语言！

一些操作系统概念

 ( memory, IO, Scheduling, process\Threads, multithreading )

[一本好书《现代操作系统，第二版，Andrew S. Tanenbaum”]

计算机网络基础知识

[一本好书 Tanenbaum的

OOPS概念

有限自动元

一种编程语言（我先学习C，然后学习C ++）

算法（时间/空间复杂度，排序，搜索，树，链表，堆栈，队列）

[一本不错的算法介绍书]

力争低耦合，高内聚。

（我从上面链接的网站上偷了这张图片）

尝试了解所有级别的编程。从最低级别（组装）到最高级别。

以递归为例，这是一个简单的功能：）尝试学习汇编，并创建一个在汇编中使用递归的程序。

算法。

学习以下降的方式使用编程语言是您可以随时学到的东西，但实际上不可能自己发明所有广泛使用的算法。有一些问题。

例如，无论代码多么精细，人们根本无法编写带有冒泡排序的程序，并期望它被认为是好的。

总结一下-看一下算法介绍

无需掌握它，只需知道发生了什么...

作为计算机科学学位的应届毕业生，我建议以下内容：

• 如各篇文章所述，Big O符号

  面向对象设计

  数据结构和算法（如果我记得，我将不记得我用过的书的确切标题）

  操作系统 http://www.amazon.com/Modern-Operating-Systems-2nd-GOAL/dp/0130313580

  NP问题

显然，这是对面向对象编程的良好理解，是诸如SOLID Principles之类的良好指导原则。以及遵循的既定模式和实践。

如果您查看SOA或DDD，它们最终都会退回到某种形式的OOP概念。

我建议您获得一些不错的OOP书籍，并开始选择像C＃或Java这样的丰富语言。

OOP，格雷迪·布奇（Grady Booch）

（PHP，红宝石们，请不要对我投反对票，我只是给他一些例子，您可以在此处提供自己的答案和建议）

计算机程序的结构与解释。如果您了解这本书，则可以在此基础上轻松构建其他所有内容。如果您对本书中的概念有疑问，则可以是软件开发人员，而不是计算机科学家。

我不会告诉您要学习的任何特定概念，而是建议您对广泛的主题进行大量的阅读。不必担心对阅读的每个主题都有深入的了解-此时，更重要的是，您能够识别哪种类型您正在寻找的问题，这样就可以做一些只是-真正面对面时及时学习。换句话说，如果您不知道如何解决组合问题，只要知道的程度足以查找“组合”，就可以了，因为您需要了解可以用多少种方式排列一组对象或选择一个子集。

Wikipedia是进行此类广泛浏览的不错的资源，尤其是如果您只是略读而已。C2 wiki是一个更好的选择，尤其是如果您发现Wikipedia太学术或难以访问时。（有趣的是，这是Ward Cunningham发明的原始Wiki）。

我认为了解多线程背后的基本理论是至关重要的，否则，直到您在星期天凌晨4点在正在运行的服务器上调试时，甚至很难看到有问题。

信号灯，关键部分和事件。

不，不是冒泡排序，快速排序。这是大O事物-气泡排序平均值为O（n ^ 2），快速排序为O（n * log（n））。

我会说以下是最重要的东西

• 面向对象编程
• 操作系统概念
  • 进程和线程
  • 调度算法
• 数据结构
  • 数据存储和收集的类型，类型（链表，哈希，数组等）
  • 排序算法
  • 算法的复杂性

然后转到与特定语言相关的资料。我希望这是有帮助的！！

我将从报价开始：

“如果您仅有的工具是锤子，您将像钉子一样对待一切”。（亚伯拉罕·马斯洛）

IMO最重要的原则是了解许多不同的编程范例，语言，并充分了解自己可以使用的工具。任何问题都可以用您选择的几乎任何一种语言解决，无论是功能强大的默认库是功能强大的主流语言，还是像AutoHotKey这样的小型专用语言。程序员的首要任务是根据问题的规格确定使用什么。无论您的主要目标是什么，某些概念都可以为主题提供更好的方法-复杂性，混淆性，性能，可移植性，可维护性，较小的代码长度...

否则，您将像某些程序员一样拼命尝试以他们专用的1种语言来完成某些工作，而在不同的编程环境中解决该问题可能是微不足道的。

该建议与当今多语言项目的发展趋势保持一致（例如，Web应用程序，它可能在单个应用程序中涉及多种语言，例如C＃，JS，CSS，XPath，SQL，XML，HMTL，RegExp ....甚至不同的编程范例（例如，C＃最近从功能编程范例lambda中引入了一些概念）。

因此，基本的东西就是永远的不断学习 :)

我认为3D图形学是每个人都应该学习的东西。或者至少如何正确使用齐次矢量和矩阵变换。

它不仅对创建3d应用程序有帮助，而且在机械领域也有帮助如机器人的逆运动学，计算力矩和许多其他东西）中也很有用。

在我读完3D图形学之前，我还没有完全理解线性代数，即使我们的老师很差，这也是我参加过的最好的课程之一。

由于具有多核（CPU和GPU）的计算机已成为标准，因此我要说包括分布式算法（从多线程到多台计算机）。了解多线程和分布式处理至关重要。抱歉，该链接确实没有提供很多帮助。