初學者的程式設計自學指南

forrestchang發表於2016-02-18
程式設計

　關於這份指南

　　之前有不少學弟學妹問我如何學習程式設計，根據DRY法則（Don't Repeat Yourself），還是把自己學習過程中的一些經驗整理成一篇部落格吧。由於本人目前也處在學習的階段，文章中列出來的內容也並未全部學習過，所以文章的客觀性可能存在一些問題，還望讀者自行判斷。

　　這份指南會不定期更新，有好的建議也可以留言或者給我發郵件。

　準備

　　需要的所有工具就是一臺可以連線上網路的電腦以及你本人。

　　科學上網

　　很可惜，即使是現在，大部分學習計算機的學生還是不會科學上網。在當前的網路環境下，不會科學上網，意味著你不能用Google查資料，不能再Reddit看最新的資訊，需要忍受龜速的GitHub，云云。然而，科學上網本身卻是一件成本非常低的事情，不想折騰的話，一年花個幾百塊錢買個現成的服務；有折騰精神的人，可以買個伺服器自己假設架設上網工具。這一步很重要，不能跳過，否則後面指南中的許多內容對你來說只能是404了。

　　關於科學上網的具體內容，就不再多說了，給你一個關鍵詞：Lantern。

　　學會使用Google搜尋

　　學會了科學上網，你就能夠使用Google了，為什麼不是Baidu？相信你用了Google之後就自然明白了。

　　當了一個學期的助教之後發現，很多的同學其實是沒有使用搜尋引擎的意識的，遇到問題要麼自己死磕，或者就直接求助於他人。這兩種都不是很好的辦法，正確的做法是在自己思考後沒有結果，然後使用搜尋引擎查詢問題，現階段，你遇到的所有問題（幾乎）都能在Google上找到現成的答案，如果沒找到，肯定是你搜尋的方式不正確。

　　使用Google的基本搜尋功能就能夠解決大部分問題了，當然，如果想要學習更加高階的技巧，這裡有一份指南：如何用好Google等搜尋引擎？。

　　英語

　　你不得不承認，目前為止，程式設計世界的主流語言還是英文，所以英語能力的好壞決定了你程式設計能力的上界。中文資料和英文資料相比，實在是太匱乏了，就質量而言，也相對較低。比如我後面提到的很多的課程，都是英文的內容。

　　值得慶幸的是，閱讀程式設計資料所需要的英文水平並不需要很高，就個人經驗來說，基本上四級水平就足夠了，可能還會存在一些生詞，但是基本上並不妨礙理解。

　　英文的學習應該一直貫穿於程式設計的學習之中，作為一門工具語言，只需要花少量時間就可以帶來比較大的收益（2/8法則）。

　　本人的英文水平也不算好，但是基本上能夠閱讀技術書籍和文件，能夠聽懂公開課，所以還是有一些簡單的經驗可以分享一下。

　　把系統換成英文的

　　有些同學可能看到英文就頭疼，這很正常，因為在中文的環境下面生活的太久了。為此，可以試著將平常用的系統換成英文的，雖說不能學到幾個單詞（Copy/Paste 之類的詞），但是可以讓你不那麼排斥英文，順便還可以提升一下B格（誤）。

　　安裝電子詞典

　　OS X下推薦歐路詞典，在APP Store中購買完整版的，因為需要新增外部的詞典。

　　這裡推薦一部比較好的詞典：《Collins 英漢雙解詞典》，它是這個樣子的：

　　主要看它的英文解釋，一個詞看得次數多了也就記住了。

　　每天閱讀英文的資料

　　一些個人經常閱讀的網站：

  • Quora：一個類似於知乎的問答類網站，可以挑自己感興趣的內容來閱讀。
  • Hacker News：IT資訊，IT界發生的最新的事件都會在上面。
  • PROGRAMMING：Reddit的Programming板塊，和Hacker News類似，不過更加專注於技術內容方面。

　　不要花太多時間在上面，每天瀏覽一下就行。

　　英文學習的總結

　　英語不是能夠速成的東西，也不是三言兩語能夠講完的東西，這裡只是提供一個簡單的指導，具體的學習計劃還請自行搜尋更加專業的學習指南。

　程式設計基礎

　　完成了這一部分內容的學習後你應該具備：

  • 瞭解什麼是Computer Science
  • 基本的計算機數學能力
  • 基本的程式開發能力
  • 基本的演算法與資料結構的知識

　　電腦科學導論

  • Introduction to Computer Science and Programming：面向無程式設計基礎或者只有一點基礎的人群，使用Python作為教學語言。
  • Intensive Introduction to Computer Science Open Learning Course：CS50，哈佛很火的一門課，在網易公開課上可以找到翻譯的視訊內容。涵蓋的主題有演算法（設計、應用、分析）；軟體開發（抽象、封裝、資料結構、Debug、測試）；計算機體系結構等等。基本上是一門大雜燴的導論課。使用的語言是C、PHP、JavaScript。
  • Programming Abstractions：介紹了更加高階的程式設計主題（遞迴、演算法分析、資料抽象等等），使用C++作為教學語言。

　　數學

　　程式語言

　　計算理論

　　演算法與資料結構

  • Introduction to Algorithms：MIT的演算法導論課，用《演算法導論》作為教材，網上可以找到視訊資源，網易公開課上有老版的翻譯。

　核心課程

　　學完了「程式設計基礎」部分的內容後，應該已經可以開發一些簡單的程式了，「核心課程」的內容將深入學習電腦科學理論的幾個重要的內容。

　　數學

　　計算理論

　　演算法與資料結構

　　作業系統

　　程式語言理論

　　計算機體系結構

　　計算機網路

　程式設計工具

　　IDE

　　編輯器

  • Emacs/Vim
  • Sublime Text 3
  • VS Code
  • Atom

　　並不一定要用Emacs或者Vim，ST其實已經很強大了，足夠做日常簡單的編輯工作。（這裡黑一下Atom，啟動速度太感人了，所以放在最後一個。）

　　Git & GitHub

　　使用版本控制來管理自己平時寫的程式碼。

　　推薦閱讀：

　如何克服拖延

　　資料是有了，但是拖延症不去學怎麼辦？

　參考資料

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