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Barry W Boehm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.

Donald Knuth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：

数据结构和基本算法。

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.

精通一门编程语言

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.

1,这里的陷阱是学一堆语言,但那个都不精.

2,精读一个有点规模的开源项目(至少要超过2万行),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.

3,累积一定的代码量,不算IDE帮助生成的,争取也在2万行之上。

4,面向对象和设计模式,这点最好配合着下一点一起做。

5,从头考察一下某个框架,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.

Tags: 程序员 大学

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