初學者的編程自學指南

来源:http://www.cnblogs.com/shinians/archive/2016/02/25/5216741.html
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關於這份指南 之前有不少學弟學妹問我如何學習編程，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博客吧。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


關於這份指南

　　之前有不少學弟學妹問我如何學習編程，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博客吧。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接上網路的電腦以及你本人。

　　科學上網

　　很可惜，即使是現在，大部分學習電腦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搜索

　　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索引擎的意識的，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，然後使用搜索引擎查找問題，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，肯定是你搜索的方式不正確。

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

　　英語

　　你不得不承認，目前為止，編程世界的主流語言還是英文，所以英語能力的好壞決定了你編程能力的上界。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，閱讀編程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編程的學習之中，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檔，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麵生活的太久了。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，因為需要添加外部的詞典。

　　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，不過更加專註於技術內容方面。

　　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索更加專業的學習指南。

　編程基礎

　　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

  • 基本的電腦數學能力

  • 基本的程式開發能力

  • 基本的演算法與數據結構的知識

　　電腦科學導論

  • Introduction to Computer Science and Programming：面向無編程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頻內容。涵蓋的主題有演算法（設計、應用、分析）；軟體開發（抽象、封裝、數據結構、Debug、測試）；電腦體繫結構等等。基本上是一門大雜燴的導論課。使用的語言是C、PHP、JavaScript。

  • Programming Abstractions：介紹了更加高級的編程主題（遞歸、演算法分析、數據抽象等等），使用C++作為教學語言。

　　數學

  • Mathematics for Computer Science：介紹了學習電腦所需要的一些數學知識，內容包括集合、關係、證明方法、數論、圖論等等。

  • Discrete Mathematics：離散數學。

　　編程語言

  • Learn to Program: The Fundamentals：面向無編程基礎或者只有一點基礎的人群，使用Python作為教學語言。

  • Learn to Program: Crafting Quality Code：如何編寫高效與正確的代碼。需要有Learn to Program: The Fundamentals的基礎。

  • The Structure and Interpretation of Computer Programs：經典的SICP的Python版。

　　計算理論

  • Introduction to the Theory of Computation

  • Principles of Computing (Part 1)：介紹了CS中基本的數學和編程理論，需要有Python基礎。

　　演算法與數據結構

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

　核心課程

　　學完了「編程基礎」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

  • Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science Applications：線性代數以及在電腦中的應用。

  • Discrete Mathematics and Probability Theory：離散數學與概率論。

　　計算理論

  • Theory of Computation - Fall 2011：介紹了機器模型、上下文無關文法、圖靈機等，使用的教材是Michael Sipser的Introduction to the Theory of Computation。

　　演算法與數據結構

  • Data Structures and Advanced Programming

  • Efficient Algorithms and Intractable Problems

　　操作系統

  • Operating Systems and Systems Programming：UCB經典的操作系統課程，介紹了操作系統的基本概念、系統編程、網路、分散式系統、記憶體分配、多線程等等。

  • Introduction to Linux：介紹了Linux以及一些簡單的命令行使用。

　　程式語言理論

  • Programming Paradigms：編程範式。

  • Compilers：Stanford的編譯原理課。

  • Principles of Programming Languages

　　電腦體繫結構

  • Computer Architecture：CMU

  • Computer Architecture

　　電腦網路

  • Computer Networks

  • Fundamentals of Computer Networking

　編程工具

　　IDE

  • Python: PyCharm

  • Java:IntelliJ IDEA

  • C/C++: Visual Studio

　　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。）

 

　　使用版本控制來管理自己平時寫的代碼。

　　推薦閱讀：

  • git-recipes

  • Pro Git 2nd Edition

  • Git教程 - 廖雪峰

　如何剋服拖延

　　資料是有了，但是拖延症不去學怎麼辦？

  • 番茄工作法

　參考資料

  • https://github.com/prakhar1989/awesome-courses

  • http://blog.agupieware.com/2014/05/online-learning-bachelors-level.html

  • https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_kdHrT8izbROJNaxGflpcZm2ivsjRGF8j1hMzl3b8O0/htmlview

  • https://www.reddit.com/r/programming/wiki/faq


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