我应该了解哪些计算机科学概念？
你认为计算机科学中的哪些概念使你成为一个更好的程序员？
我的学位是机械工程，所以最终成为一名程序员，我有点缺乏基础知识。 我最近了解到一些标准的CS概念，使我对自己在做的事情有了更深入的了解，特别是：
语言function
- 指针和recursion（感谢Joel！）
数据结构
- 链接列表
- 散列表
algorithm
- 泡沫sorting
显然，目前这个名单有点短暂，所以我希望提出一些build议：
- 我应该理解什么概念，
- 任何良好的资源，正确理解它们（因为维基百科有时可能有点密集和学术）。
看一下Steve Yegge（原亚马逊，现在在Google）的博客文章：
- 五个基本的电话屏幕问题
它详细介绍了开发人员应该了解的五个最重要的概念：
- 基本的编程（包括recursion，文件I / O，格式化输出，循环等）
- 面向对象的devise（包括devise模式等）。 你应该能够产生明智的面向对象的devise以及理解概念。
- 脚本和正则expression式。
- 数据结构 – 列表，集合，哈希表，树，图等等，以及大O符号和algorithm的复杂性。
- 位，字节和二进制数字 – 数字在计算机中的表示方式，以及如何操纵它们。
您绝对应该理解algorithm的Big-O符号和Big-O估计 – 它是什么，它是如何使用的，为什么它是重要的，如何比较两个algorithm的大O估计，如何build立大O估计为简单的algorithm。
我发现你在寻找计算机科学科目有点有趣，但是发现维基百科也是学术的：D
无论如何，这里没有特别的顺序：
- 关系模型： 数据库系统介绍
- 面向对象： 对象思维
- 复杂性和计算理论（思考图灵机和自动机）：计算理论导论
- 一个小小的编译器devise： 龙书 ，虽然这可能是太深入你的需求的一点点。
- 操作系统概念： 现代操作系统
- 人的技能： 如何赢得朋友和影响人
- 团队合作： Peopleware
- 用户界面devise： 犯人正在运行避难所
一些帮助我发展的概念（智力和代码）：
- Lexing，parsing，string匹配，正则expression式
- 记忆化
- 封装/作用域/闭合
- 高速caching
- recursion
- 迭代器/发电机
- 函数式编程 – 约翰·休斯的神奇文章让我“为什么”
这些都是离散math的整个领域，但CS需要一个严肃的介绍：
- matrix/线性代数
- 图论
尽pipeMark Jason-Dominus的讲座和文章经常被引向Perl黑客，但是我认为任何程序员都可以从他清晰的expression和真实的代码中受益，特别是在高阶Perl中 。
我现在要说的是，面向对象编程的理解是必须的，即使你不需要每天都使用它。
从这我也可以说，了解最常见的模式也可以帮助。
我看到几个很好的CS概念，但很less谈论math。
我build议你看看离散math 。 它具有广泛的有用的问题，从逻辑certificate开始，帮助你在代码中编写条件。 图论和组合学也有助于复杂的问题解决和algorithm优化。
当我们谈math时，线性代数通常是高级计算机graphics类的先决条件。
我发现graphics和一些应用algorithm，如深度优先，呼吸优先search，最短path等非常有用。 面向对象也是一个非常普遍的概念。
规则1： 软件是知识捕获 。 软件意味着什么。 如果您对意义不清楚，请花更多时间与用户交谈，以了解他们的工作。
algorithm和数据结构是同一枚硬币的两面。 algorithm依赖于数据结构，数据结构依赖于algorithm。
尽可能快地学习泡泡sorting。 认真。 所有现代语言（Java，Python等）都有集合类，它们实现比气泡sorting更好的sorting。 在任何情况下都绝对不可以使用冒泡sorting。 您应该查找包含sorting方法的集合类。 更好的是，你应该寻找一种避免完全sorting的algorithm。
你必须学习几种语言。
-
编程语言（Java，Python等）
-
壳牌语言。
-
数据库语言（SQL）
-
演示语言（HTML和CSS）
-
其他数据表示语言（XML，JSON）
你必须学习几个数据结构。
-
序列（列表，元组，文件）
-
分层的（如XML和HTML文档，以及基本的文件系统）
-
关系（如数据库，以及带有硬链接和软链接的文件系统）
-
地图（或索引或关联数组），包括散列图和树图
-
集
加上一些algorithm复杂性分析。 有时被称为“大O”。 为什么冒泡sorting不好就是O （ n ^ 2），其中的sorting是O （ n log n ）。
程序员能力matrix详细地介绍了这一点，但我会强调一下：
- 数据结构
- 先进的数据结构，如B树，二项和斐波那契堆，AVL /红黑树，Splay树，跳过列表，尝试等。
- algorithm
- 树，图，简单的贪婪和分而治之algorithm，能够理解这个matrix的层次的相关性。
- 系统编程
- 了解整个编程堆栈，硬件（CPU +内存+高速caching+中断+微码），二进制代码，汇编，静态和dynamic链接，编译，解释，JIT编译，垃圾收集，堆栈，内存寻址…
- 源代码版本控制
- 分布式VCS系统的知识。 已经尝试过Bzr / Mercurial / Darcs / Git
- 构build自动化
- 可以设置脚本来构build系统，还可以创build文档，安装程序，生成发行说明并在源代码pipe理中标记代码
- 自动化testing
- 了解并能够设置自动function，负载/性能和UItesting
- 问题分解
- 使用适当的数据结构和algorithm，并提出通用/面向对象的代码，封装可能会改变的问题的各个方面。
- 系统分解
- 能够可视化和devise具有多个产品线和与外部系统集成的复杂系统。 还应该能够devise运营支持系统，如监测，报告，失败等。
对于我来说，我在代表队学到了很多
- 项目pipe理
- 人机交互（帮助我们创造更多用户友好的屏幕）
- 数据库devise（包括数据库如何工作，事务日志，locking等）
- 数据仓库
- graphics（OpenGL）
- 高级algorithm
- 数据结构
我希望我在大学里做的事情
- 编译器构造
- devise模式
- 自动机理论
逻辑 – 我只是夸大了编程中逻辑的重要性。 你说你做了机械工程，所以你必须知道有多lessmath可以让你的生活更轻松。
命题逻辑 ， 一阶逻辑 ， 二阶逻辑 ：这些都是非常强大的工具。 也许是我在大学学到的最重要的（也是唯一的）重要的东西。 逻辑就像一个程序员的重炮 – 一旦你把它们组织起来，逻辑的forms，很多非常复杂的问题（以及不那么复杂的问题）变得更加简单。 就像线性代数是用于机械工程师的。
我认为对编译器的工作原理有一个很好的理解是很好的了解的。 Aho有关于创build编译器的概念的经典书籍。 标题是编译器：原则，技术和工具。 它的绰号是龙书。 为了真正理解这本书，你应该对正式语言有所了解。 Hopcroft有一本好书 – 介绍自动机理论，语言和计算。
封装
在计算机科学中，封装是隐藏定义的接口后面的软件组件的内部机制和数据结构，使得组件（其他软件）的用户只需要知道组件的function，而不能使自己依赖于它是如何做的细节
这里已经提到了很多好的反应，但是我想添加一个重要的子集，但是迄今为止还没有被覆盖。
经过15年的本科专业软件开发，我发现我经常使用学校的以下一些概念：
- 一般OO概念和现代编程语言特性（类，数据隐藏等）。
- algorithm性能指标（大O表示法）。 在devisealgorithm时，执行一个大的O分析来确定algorithm的成本，并在瓶颈区域寻找更高效的替代scheme。
- 链表和其他复杂的数据结构。
- 快速sorting，不同的sorting概念。
- 树和快速树操作。
如果你的语言/平台不支持垃圾收集，内存分配和清理是至关重要的，并将被添加到列表中。
我upvote离散math。 计算机科学是抽象的。 学会像math家一样思考是非常有帮助的。
我也想补充一下S.Lott所说的语言。 学习一堆types的语言也很重要。 不只是编译和脚本。 但function（ML，Lisp，Haskell）逻辑（Prolog）面向对象（C ++，Java，Smalltalk）势在必行（C，Pascal，FORTRAN甚至）。
你知道的编程范例越多，当新的热门语言出现时，就越容易挑选新的语言！
一些操作系统的概念
( memory, IO, Scheduling, process\Threads, multithreading ) [一本好书“ Modern Operating Systems ，2nd Edition，Andrew S. Tanenbaum”]
计算机networking基础知识
[ Tanenbaum的一本好书
OOPS概念
有限autometa
一种编程语言（我先学习C然后C ++）
algorithm（时间\空间复杂度，sorting，search，树，链表，堆栈，队列）
[一本好书algorithm介绍 ]
那么蠕虫的jar头现在是开放的！ 🙂
我开始从事电气工程。
关系数据库devise：跟踪数据就像阿诺德在“幼儿园警察”中一样。
这可能是混乱。 它必须被控制。
如何以最less的信息重复来保存数据。 如何保持数据清晰，并易于访问。 如何控制数据增长和完整性。
用户界面（UI）devise：这是用户必须访问我们跟踪的数据的方式。
大多数UI是由开发人员devise的。 因此，不幸的是，大多数UI与数据库devise并行。 用户根本不关心数据devise。 他们只是想要什么，他们想要什么。 他们想要得到它很容易。 通常这要求与数据devise和用户界面有很大的分离。 学会把你从“南方热情好客”中分离出来。
面向对象编程：许多语言归结为这种格式。
并行处理 – multithreading：许多处理器使工作更快！
并行计算机已经存在数十年了。 他们已经在我们的桌面上了一段时间了。 随着“云计算”事件的发生，大规模并行处理不仅是有限的，而且也是可取的。 这是非常强大的！ 并行开发人员有很大的工作潜力。
了解业务规则：这可以帮助您制定很多基于表格的逻辑。
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即可。 很less/没有重新编码。 很less/没有重新编译。
活动监督…方法做的工作：
在你的代码中保持独立。 这使得其他人更容易在将来进行更新。 它也有点类似于模型/视图/控制器（MVC）框架。
PJ
尝试了解各个层次的编程。 从最低级别（汇编）到最高级别。
以recursion为例，这是一个简单的function:)尝试学习汇编，并创build一个程序，将在程序集中使用recursion。
algorithm。
学习如何使用程序devise语言是一种随时可以学习的东西，但是实际上不可能自己发明所有被广泛使用的algorithm。一个真正应该至less知道什么是可以或不可以做的有一些问题。
例如，一个人不能用bubble-sort编写一些程序，并期望它被认为是好的，不pipe代码有多好。
总结一下 – 看看algorithm介绍
不需要掌握它，只要知道发生了什么…
作为最近从计算机科学学位gradle，我build议如下：
-
正如各种post中提到的大O表示法
OOdevise
数据结构和algorithm（不记得我使用的书的确切标题将更新，如果我记得）
操作系统http://www.amazon.com/Modern-Operating-Systems-2nd-GOAL/dp/0130313580
NP问题
对于面向对象编程， SOLID原则等良好的指导原则和遵循既定模式和实践，显然是一个很好的理解。
如果你看看SOA或DDD，他们最终都会回到某种forms的OOP概念。
我会build议你得到一些很好的面向对象的书籍，并select像C＃或Java这样的丰富的语言开始
OOP通过Grady Booch
（PHP的，ruby请不要投我一票，我只是给他一些例子，他可以提供你自己的答案和build议在这里）
计算机程序的结构和解释 。 如果你理解了这本书，其他的一切都可以很容易地build立在这个基础上。 如果你在书中的概念有问题，你可能是一个软件开发者，但不是计算机科学家。
我不会告诉你任何具体的学习概念，而是build议你在广泛的主题上进行大量的阅读。 不要担心深入了解你所读到的每一个主题 – 在这一点上，更重要的是你能够认识到你正在看什么样的问题，这样你就可以做一些简单的事情，及时学习，当你真的面对它。 换句话说，如果你不知道如何解决组合问题，只要你有足够的知识来查看“组合”，当你需要查看有多less种方法你可以安排一组对象或select一个子集。
对于这种广泛的浏览，维基百科是一个相当不错的资源，特别是如果你只是开始浏览。 一个更好的，特别是如果你发现维基百科太学术或无法访问，是C2维基 。 （有趣的是，Ward Cunningham发明了原来的wiki）。
争取低耦合，高凝聚力 。
低耦合，高内聚http://www.codeodor.comhttp://img.dovov.comfrom_spaghetti_code_to_better_code.jpg
（我从上面链接的网站上偷走了这个图片）
我认为理解multithreading背后的基本理论是非常重要的，否则在星期天早上四点钟的时候在一台服务器上进行debugging之前，甚至很难发现问题的存在。
信号量，关键部分和事件。
不，不是冒泡sorting，快速sorting。 这是大O的东西 – 气泡sorting平均O（n ^ 2），快排是O（N * log（n））。
我会说下面是最重要的东西
- 面向对象编程
- 操作系统的概念
- 进程和线程
- 调度algorithm
- 数据结构
- 数据存储和收集的types，types（链表，散列，数组等）
- sortingalgorithm
- algorithm的复杂性
然后转到特定的语言相关的东西。 我希望这是有帮助的！！
我会从报价开始：
“如果你所拥有的唯一工具就是一把锤子，那么你就像一个钉子一样对待一切”。 （亚伯拉罕·马斯洛）
国际海事组织最重要的原则是了解许多不同的编程模式，语言，并且很好地告诉你自己处理的工具。 任何问题都可以用你select的几乎任何一种语言来解决，无论是大型默认库还是像AutoHotKey这样的小型专业语言，都可以成为主stream语言。 程序员的第一个工作就是根据问题的规范确定使用什么。 无论您的主要目标是什么 – 复杂性，模糊性，性能，可移植性，维护，小代码的大小，一些概念提供更好的主题方法…
否则，你会像一些拼命尝试用他们专门的语言来做某事的程序员一样完成，而在不同的编程环境下，这个问题可能会很微不足道。
这个build议随着今天的多语言项目的趋势（以Web应用程序为例，这可能涉及单个应用程序中的多种语言，如C＃，JS，CSS，XPath，SQL，XML，HMTL，RegExp …甚至不同的编程范例（例如，C＃最近引入了函数式编程范例lambda的一些概念）。
所以，基本的东西是不断学习，永远 🙂
我认为3D-Graphics是每个人都应该学习的东西。 或者至less如何正确使用均匀vector和matrix变换。
它不仅可以用于创build3D应用程序， 还可以用于机器人领域的逆向运动学，计算时刻以及其他许多方面。
直到我读了三维graphics之后，我才完全理解线性代数，即使我们的老师不好，我也曾经学过最好的课程之一。
由于具有多个内核（包括CPU和GPU）的机器正在成为标准，所以我会说包含分布式algorithm （从多个线程到多个机器）。 了解multithreading和分布式处理是至关重要的。 对不起，链接并没有真正提供很多帮助。
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