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。
KX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KX上网。在当前的网络环境下,不会KX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,KX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KX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KX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
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
计算机网络
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:
如何克服拖延
资料是有了,但是拖延症不去学怎么办?
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
来自: http://forrestchang.github.io/self-learning-guide-1.html