컴퓨터 과학의 어떤 개념이 당신을 더 나은 프로그래머로 만들었 을까요?
제 학위는 기계 공학을 전공했기 때문에 결국 프로그래머가 되었기 때문에 기초가 조금 부족합니다. 제가 최근에 배운 몇 가지 표준 CS 개념이 있는데 특히 제가하고있는 일에 대해 훨씬 더 깊이 이해하게되었습니다.
언어 특징
데이터 구조
알고리즘
분명히 목록은 현재 약간 짧기 때문에 다음과 같은 제안을 기대했습니다.
답변:
Steve Yegge (이전의 Amazon, 현재는 Google)의 블로그 게시물을 살펴보십시오.
개발자가 알아야 할 가장 중요한 5 가지 개념에 대해 자세히 설명합니다.
알고리즘 의 Big-O 표기법과 Big-O 추정을 확실히 이해해야합니다. 알고리즘의 정의, 사용 방법, 중요한 이유, Big-O 추정치가 주어진 두 알고리즘을 비교하는 방법, Big-O 추정을 구축하는 방법 간단한 알고리즘을 위해.
나는 당신이 컴퓨터 과학 과목을 찾고 있다는 것이 조금 웃기지 만 위키피디아가 너무 학문적이라고 생각합니다 : D
어쨌든, 여기에 특별한 순서는 없습니다.
내 개발에 도움이 된 몇 가지 개념 (지능 및 코드) :
이것들은 이산 수학의 전체 영역이지만 CS를 위해서는 진지한 소개가 필요합니다.
하지만 마크 제이슨 - 도미 누스 강연 및 기사는 종종 펄 해커로 보내집니다, 나는 어떤 프로그래머가 특히 자신의 명확한 발표 및 실제 코드, 혜택을 누릴 것이라고 생각 높은 주문 펄 .
요즘에는 매일 사용할 필요가 없더라도 객체 지향 프로그래밍에 대한 이해가 필수라고 말하고 싶습니다.
이것으로부터 나는 또한 가장 일반적인 패턴을 이해하는 것도 도움이 될 수 있다고 말할 것입니다.
몇 가지 좋은 CS 개념이 확인되었지만 수학에 대한 이야기는 거의 없습니다.
나는 당신이 이산 수학 을 살펴볼 것을 제안합니다 . 코드에서 조건을 작성하는 데 도움이되는 논리적 증명으로 시작하는 다양한 유용한 문제가 있습니다. 그래프 이론과 조합은 복잡한 문제 해결 및 알고리즘 최적화에도 도움이됩니다.
우리가 수학을 공부하는 동안 선형 대수는 일반적으로 고급 컴퓨터 그래픽 클래스의 전제 조건입니다.
프로그래머 역량 매트릭스 는이를 자세히 다루었지만 몇 가지를 강조하겠습니다.
규칙 1 : 소프트웨어는 지식 캡처 입니다. 소프트웨어는 무언가를 의미합니다. 의미가 명확하지 않은 경우 사용자가하는 일을 이해하기 위해 사용자와 이야기하는 데 더 많은 시간을 할애하십시오.
알고리즘과 데이터 구조는 동일한 동전의 양면입니다. 알고리즘은 데이터 구조에 따라 다르며 데이터 구조는 알고리즘에 따라 다릅니다.
가능한 한 빨리 버블 정렬을 해제하십시오. 진지하게. 모든 최신 언어 (Java, Python 등)에는 버블 정렬보다 더 나은 정렬을 구현하는 컬렉션 클래스가 있습니다. 어떤 경우에도 버블 정렬을 사용해야하는 상황은 전혀 없습니다. 정렬 방법을 포함하는 컬렉션 클래스를 찾아야합니다. 더 좋은 점은 정렬을 완전히 피하는 알고리즘을 찾는 것입니다.
여러 언어를 배워야합니다.
프로그래밍 언어 (자바, Python 등)
쉘 언어.
데이터베이스 언어 (SQL)
프리젠 테이션 언어 (HTML 및 CSS)
기타 데이터 표현 언어 (XML, JSON)
몇 가지 데이터 구조를 배워야합니다.
시퀀스 (목록, 튜플, 파일)
계층 적 (예 : XML 및 HTML 문서, 기본 파일 시스템)
관계형 (예 : 데이터베이스 및 하드 및 소프트 링크가 포함 된 파일 시스템)
해시 맵 및 트리 맵을 포함한 맵 (또는 인덱스 또는 연관 배열)
세트
또한 일부 알고리즘 복잡성 분석. "Big O"라고도합니다. 버블 정렬이 나쁜 이유는 퀵 정렬이 O ( n log n ) 인 O ( n ^ 2)이기 때문 입니다.
이제 벌레 캔이 열려 있습니다! :)
저는 전기 공학에서 시작했습니다.
관계형 데이터베이스 설계 : 데이터 추적은 "Kindergarden Cop"의 Arnold와 같습니다.
그것은 완전한 혼란 일 수 있습니다. 통제되어야합니다.
정보 중복을 최소화하면서 데이터를 가장 적은 위치에 보관하는 방법. 데이터를 가볍게 유지하고 쉽게 액세스하는 방법. 데이터 증가 및 무결성을 제어하는 방법.
사용자 인터페이스 (UI) 디자인 : 사용자 가 추적중인 데이터에 액세스 해야하는 방법 입니다.
대부분의 UI는 개발자가 설계합니다. 따라서 대부분의 UI는 불행히도 데이터베이스 디자인과 유사합니다. 사용자는 데이터 디자인에 전혀 관심이 없습니다. 그들은 단순히 원하는 것을 원합니다. 그들은 그것을 쉽게 얻고 싶어합니다. 일반적으로이를 위해서는 데이터 디자인과 사용자 인터페이스와의 상당한 분리가 필요합니다. "공학"을 "남쪽 환대"에서 분리하는 방법을 배우십시오.
객체 지향 프로그래밍 : 많은 언어가이 형식으로 요약됩니다.
병렬 처리-멀티 스레딩 : 많은 프로세서가 작업을 빠르게합니다!
병렬 컴퓨터는 수십 년 동안 사용되었습니다. 그들은 지금 당분간 우리의 데스크탑에있었습니다. "클라우드 컴퓨팅"의 경우 대규모 병렬 처리는 필수 사항 일뿐만 아니라 바람직합니다. 엄청나게 강력합니다! 병렬 개발자에게는 많은 직업 잠재력이 있습니다.
비즈니스 규칙 이해 : 테이블 기반의 많은 논리를 만드는 데 도움이됩니다.
많은 IFblock 조건이 비즈니스 규칙 테이블에있을 수 있습니다. 논리를 변경하려면 테이블의 정보를 변경하면됩니다. 기록이 거의 없습니다. 거의 / 다시 컴파일하지 않습니다.
이벤트 감독 ... 메소드가 작업을 수행합니다
. 코드에서 항목을 분리하여 유지합니다. 다른 사람들이 나중에 업데이트하는 것이 더 쉬워집니다. 또한 MVC (Model / View / Controller) 프레임 워크와 다소 유사합니다.
PJ
여기에 이미 많은 좋은 답변이 언급되었지만 중요한 부분을 추가하고 싶었지만 지금까지 다루지 않았습니다.
학부 이후 전문 소프트웨어를 15 년 동안 개발 한 후 학교에서 다음 개념 중 일부를 정기적으로 사용합니다.
언어 / 플랫폼이 가비지 수집을 지원하지 않는 경우 메모리 할당 및 정리가 중요하며 목록에 추가됩니다.
나는 이산 수학을 찬성합니다. 컴퓨터 과학은 추상화입니다. 수학자처럼 생각하는 법을 배우는 것은 매우 도움이됩니다.
나는 또한 S.Lott가 언어에 대해 말한 것에 추가하고 싶었습니다. 다양한 유형의 언어를 배우는 것도 중요합니다. 컴파일과 스크립팅 뿐만이 아닙니다. 하지만 기능적 (ML, Lisp, Haskell) 논리적 (Prolog) 객체 지향 (C ++, Java, Smalltalk) 명령 (C, Pascal, FORTRAN조차).
프로그래밍 패러다임이 많을수록 새로운 언어가 등장 할 때 새로운 언어를 더 쉽게 선택할 수 있습니다!
최근 컴퓨터 공학 학위를 졸업 한 저는 다음을 추천합니다.
다양한 게시물에서 언급했듯이 Big O 표기법
OO 디자인
데이터 구조 및 알고리즘 (내가 사용한 책의 정확한 제목을 기억할 수 없으면 기억하면 업데이트됩니다)
운영 체제 http://www.amazon.com/Modern-Operating-Systems-2nd-GOAL/dp/0130313580
NP 문제
객체 지향 프로그래밍, SOLID 원칙 과 같은 훌륭한 지침 원칙에 대한 명확한 이해입니다. 과 같은 확립 된 패턴 및 관행에 .
SOA 또는 DDD를 살펴보면 결국 모두 일종의 OOP 개념으로 돌아갑니다.
좋은 OOP 책을 구하고 C # 또는 Java와 같은 풍부한 언어를 선택하여 시작하는 것이 좋습니다.
(PHP, 루비 녀석들은 저에게 아래로 투표하지 마십시오. 저는 그에게 시작하는 몇 가지 예를 제공하고 있습니다. 여기에서 자신의 답변과 제안을 제공 할 수 있습니다.)
컴퓨터 프로그램의 구조와 해석 . 이 책을 이해한다면 그 기초 위에 다른 모든 것을 쉽게 만들 수 있습니다. 책의 개념에 문제가 있다면 소프트웨어 개발자 일 수 있지만 컴퓨터 과학자는 아닐 수 있습니다.
공부할 특정 개념에 대해 말씀 드리지 않겠습니다. 대신 광범위한 주제에 대해 가벼운 독서를 많이하는 것이 좋습니다. 읽은 각 주제에 대해 깊이 이해하는 것에 대해 걱정하지 마십시오.이 시점에서 어떤 종류의 주제인지 인식 할 수있는 것이 더 중요합니다. 보고있는 문제의 실제로 직면 할 때 제 시간에 공부합니다. 즉, 조합 문제를 해결하는 방법을 모르는 경우에도 괜찮습니다. 개체 집합을 정렬하거나 하위 집합을 선택할 수있는 방법을 확인해야 할 때 "조합"을 찾을 수있을만큼 충분히 알고 있다면 괜찮습니다. .
Wikipedia는 이러한 종류의 광범위한 브라우징을위한 꽤 좋은 리소스입니다. 특히 처음부터 훑어 보는 중이라면 더욱 그렇습니다. 특히 Wikipedia가 너무 학문적이거나 접근 할 수없는 경우 더 나은 것은 C2 wiki 입니다. (이것은 흥미롭게이다 워드 커닝햄에 의해 발명 원래 위키).
나는 따옴표로 시작할 것입니다.
"당신이 가진 유일한 도구가 망치라면, 당신은 모든 것을 못처럼 취급합니다." (에이브 라함 매슬로)
가장 중요한 원칙 인 IMO는 다양한 프로그래밍 패러다임과 언어를 알고 자신이 원하는 도구에 대해 잘 알려주는 것입니다. 당신이 선택한 거의 모든 언어로 모든 문제를 해결할 수 있습니다. 거대한 기본 라이브러리가있는 완전한 주류 언어이거나 AutoHotKey와 같은 작은 특수 언어입니다. 프로그래머의 첫 번째 임무는 문제의 사양에 따라 무엇을 사용할지 결정하는 것입니다. 일부 개념은 정교함, 난독 화, 성능, 이식성, 유지 관리, 작은 코드 크기 등 주요 목표가 무엇이든 주제에 대한 더 나은 접근 방식을 제공합니다.
그렇지 않으면 자신이 전문화 한 하나의 언어로 무언가를 필사적으로 시도하는 일부 프로그래머처럼 끝낼 수 있지만 다른 프로그래밍 컨텍스트에서 문제를 해결하는 것은 사소 할 수 있습니다.
이 조언은 다국어 프로젝트에 대한 오늘날의 경향과 함께 진행됩니다 (예 : C #, JS, CSS, XPath, SQL, XML, HMTL, RegExp ....와 같은 단일 애플리케이션에 여러 언어가 포함될 수있는 웹 애플리케이션을 예로들 수 있습니다. 다른 프로그래밍 패러다임 (예 : C #은 최근에 함수형 프로그래밍 패러다임, 람다에서 일부 개념을 도입했습니다).
그래서 기본은 끊임없는 학습입니다. :)
