初学者的编程自学指南

关于这份指南

　　之前有不少学弟学妹问我如何学习编程，根据DRY法则（Don't Repeat Yourself），还是把自己学习过程中的一些经验整理成一篇博客吧。由于本人目前也处在学习的阶段，文章中列出来的内容也并未全部学习过，所以文章的客观性可能存在一些问题，还望读者自行判断。

　　这份指南会不定期更新，有好的建议也可以留言或者给我发邮件。

　准备

　　需要的所有工具就是一台可以连接上网络的电脑以及你本人。

　　科学上网

很可惜，即使是现在，大部分学习计算机的学生还是不会科学上网。在当前的网络环境下，不会科学上网，意味着你不能用Google查资料，不能再Reddit看最新的资讯，需要忍受龟速的GitHub，云云。然而，科学上网本身却是一件成本非常低的事情，不想折腾的话，一年花个几百块钱买个现成的服务；有折腾精神的人，可以买个服务器自己假设架设上网工具。这一步很重要，不能跳过，否则后面指南中的许多内容对你来说只能是404了。

　　关于科学上网的具体内容，就不再多说了，给你一个关键词：Lantern。

　　学会使用Google搜索

　　学会了科学上网，你就能够使用Google了，为什么不是Baidu？相信你用了Google之后就自然明白了。

　　当了一个学期的助教之后发现，很多的同学其实是没有使用搜索引擎的意识的，遇到问题要么自己死磕，或者就直接求助于他人。这两种都不是很好的办法，正确的做法是在自己思考后没有结果，然后使用搜索引擎查找问题，现阶段，你遇到的所有问题（几乎）都能在Google上找到现成的答案，如果没找到，肯定是你搜索的方式不正确。

　　使用Google的基本搜索功能就能够解决大部分问题了，当然，如果想要学习更加高级的技巧，这里有一份指南：如何用好Google等搜索引擎？。

　　英语

　　你不得不承认，目前为止，编程世界的主流语言还是英文，所以英语能力的好坏决定了你编程能力的上界。中文资料和英文资料相比，实在是太匮乏了，就质量而言，也相对较低。比如我后面提到的很多的课程，都是英文的内容。

　　值得庆幸的是，阅读编程资料所需要的英文水平并不需要很高，就个人经验来说，基本上四级水平就足够了，可能还会存在一些生词，但是基本上并不妨碍理解。

　　英文的学习应该一直贯穿于编程的学习之中，作为一门工具语言，只需要花少量时间就可以带来比较大的收益（2/8法则）。

　　本人的英文水平也不算好，但是基本上能够阅读技术书籍和文档，能够听懂公开课，所以还是有一些简单的经验可以分享一下。

　　把系统换成英文的

　　有些同学可能看到英文就头疼，这很正常，因为在中文的环境下面生活的太久了。为此，可以试着将平常用的系统换成英文的，虽说不能学到几个单词（Copy/Paste 之类的词），但是可以让你不那么排斥英文，顺便还可以提升一下B格（误）。

　　安装电子词典

　　OS X下推荐欧路词典，在APP Store中购买完整版的，因为需要添加外部的词典。

　　这里推荐一部比较好的词典：《Collins 英汉双解词典》，它是这个样子的：

　　主要看它的英文解释，一个词看得次数多了也就记住了。

　　每天阅读英文的资料

　　一些个人经常阅读的网站：

• Quora：一个类似于知乎的问答类网站，可以挑自己感兴趣的内容来阅读。
• Hacker News：IT资讯，IT界发生的最新的事件都会在上面。
• PROGRAMMING：Reddit的Programming板块，和Hacker News类似，不过更加专注于技术内容方面。

　　不要花太多时间在上面，每天浏览一下就行。

　　英文学习的总结

　　英语不是能够速成的东西，也不是三言两语能够讲完的东西，这里只是提供一个简单的指导，具体的学习计划还请自行搜索更加专业的学习指南。

　编程基础

　　完成了这一部分内容的学习后你应该具备：

• 了解什么是Computer Science
• 基本的计算机数学能力
• 基本的程序开发能力
• 基本的算法与数据结构的知识

　　计算机科学导论

• Introduction to Computer Science and Programming：面向无编程基础或者只有一点基础的人群，使用Python作为教学语言。
• Intensive Introduction to Computer Science Open Learning Course：CS50，哈佛很火的一门课，在网易公开课上可以找到翻译的视频内容。涵盖的主题有算法（设计、应用、分析）；软件开发（抽象、封装、数据结构、Debug、测试）；计算机体系结构等等。基本上是一门大杂烩的导论课。使用的语言是C、PHP、JavaScript。
• Programming Abstractions：介绍了更加高级的编程主题（递归、算法分析、数据抽象等等），使用C++作为教学语言。

　　数学

• Mathematics for Computer Science：介绍了学习计算机所需要的一些数学知识，内容包括集合、关系、证明方法、数论、图论等等。
• Discrete Mathematics：离散数学。

　　编程语言

• Learn to Program: The Fundamentals：面向无编程基础或者只有一点基础的人群，使用Python作为教学语言。
• Learn to Program: Crafting Quality Code：如何编写高效与正确的代码。需要有Learn to Program: The Fundamentals的基础。
• The Structure and Interpretation of Computer Programs：经典的SICP的Python版。

　　计算理论

• Introduction to the Theory of Computation
• Principles of Computing (Part 1)：介绍了CS中基本的数学和编程理论，需要有Python基础。

　　算法与数据结构

• Introduction to Algorithms：MIT的算法导论课，用《算法导论》作为教材，网上可以找到视频资源，网易公开课上有老版的翻译。

　核心课程

　　学完了「编程基础」部分的内容后，应该已经可以开发一些简单的程序了，「核心课程」的内容将深入学习计算机科学理论的几个重要的内容。

　　数学

• Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science Applications：线性代数以及在计算机中的应用。
• Discrete Mathematics and Probability Theory：离散数学与概率论。

　　计算理论

• Theory of Computation - Fall 2011：介绍了机器模型、上下文无关文法、图灵机等，使用的教材是Michael Sipser的Introduction to the Theory of Computation。

　　算法与数据结构

• Data Structures and Advanced Programming
• Efficient Algorithms and Intractable Problems

　　操作系统

• Operating Systems and Systems Programming：UCB经典的操作系统课程，介绍了操作系统的基本概念、系统编程、网络、分布式系统、内存分配、多线程等等。
• Introduction to Linux：介绍了Linux以及一些简单的命令行使用。

　　程序语言理论

• Programming Paradigms：编程范式。
• Compilers：Stanford的编译原理课。
• Principles of Programming Languages

　　计算机体系结构

• Computer Architecture：CMU
• Computer Architecture

　　计算机网络

• Computer Networks
• Fundamentals of Computer Networking

　编程工具

　　IDE

• Python: PyCharm
• Java:IntelliJ IDEA
• C/C++: Visual Studio

　　编辑器

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

　　并不一定要用Emacs或者Vim，ST其实已经很强大了，足够做日常简单的编辑工作。（这里黑一下Atom，启动速度太感人了，所以放在最后一个。）

　　Git & GitHub

　　使用版本控制来管理自己平时写的代码。

　　推荐阅读：

• git-recipes
• Pro Git 2nd Edition
• Git教程 - 廖雪峰

　如何克服拖延

　　资料是有了，但是拖延症不去学怎么办？

• 番茄工作法

　参考资料

• 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

标签： Google linux 代码 服务器 搜索 搜索引擎 网络

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