作為計算機專業學生，最應該學習的課程前五位是什麼？【知乎】
阿新 • • 發佈：2019-01-11
本人現在是計算機專業大三的學生。結合自己學院課程的設定和個人的理解，想談談自己的看法，括號中是本校相關課程的教材和開設時間，畢竟學院這麼多年教學，是有它開課的道理的。這裡感謝張小兵同學的精彩答案。
1. 數學類的課程：離散數學（《離散數學教程》，北大出版社）
其實個人覺得圖論是最有用的部分，無論是演算法設計還是工程應用，而群論，組合學，數理邏輯部分卻始終不知道具體如何應用，還得繼續學習。至於線性代數和概率統計，同樣重要，特別是線性代數體現了很多計算機的思維方式，不過相比於圖論，個人覺得離散數學更重要。當然先修課程高等數學是必不可少的，甚至我覺得概率統計應該在高數學完後立刻學，不該拖到大三。
（高等數學：大一上下；線性代數：大一上；離散數學：大二上下，大三上；概率統計：大三上）
2. 硬體類課程：計算機體系結構（《計算機組成與設計》，David Patterson；John Hennessy著，機械工業出版社）
這門課是理解計算機內部的構造，指令體系的設計（基本是都是學MIPS的），流水線以及硬軟體藉口，學完該課程應該能自己模擬一個CPU或者Cache，其中的成就感是無法描述的。這門課在UC Berkeley是大一學的，從理解課程的角度，大一學生完全沒有問題的，前提是改變學習的方式。
重點無疑是理解，上課時老師講的一個例子是，我們統計資料的時候，平均數大多用算術平均數，在他博士時有一次發現算術平均數不對，需要用幾何平均數才符合計算結果。雖然幾何平均數我們初中就學會了，但是當時除了做不等式，我們基本從來沒想過它有什麼用，那次實驗讓他真正理解了幾何平均數，也值得我們反思國內的教學。
事實上，目前從我們學院看來先修課程有數字邏輯設計和微機原理，其實內容很多重複，包括DRAM，SRAM講了三遍等等。
（數字邏輯設計：大二上；數字邏輯設計實驗：大二下；微機原理，微機實驗：大二下；計算機體系結構：大三上）
3. 軟體類課程：資料結構與演算法
事實上，如果大一開始學習的是C++語言的話，要想真正理解面向物件的部分，包括STL，容器等等，需要學習資料結構與演算法。演算法的學習確實很重要，也很有趣，但是對於大多數將來在企業工作的普通人來說，對於演算法的追求絕不是ACM大賽上那種情形，更多的是基本知識，基本演算法的掌握和應用。而學好了資料結構與演算法這門基礎課，對你理解C++大有裨益，最大化地發揮了C++的特點。這裡補充一點，這門課和圖論同時學習效果會更好。其實學好了C++之後對於其它語言的學習也會很有幫助。
（計算概論：大一上；程式設計實習：大一下；資料結構與演算法：大二上；資料結構與演算法實習，大二上；演算法設計與方法：大二下）
PS：我們演算法設計與方法課用的教材是：《演算法導論》（應該是MIT那本教材），同時正好也是室友和他導師翻譯的最新一版，推薦閱讀。
4.編譯原理
編譯原理看上去很枯燥難懂，特別是對詞法，語法的分析等。雖然將來只有一少部分人會從事這方面工作，但是對於你理解各種程式語言會獲益匪淺，訓練的是基本的素質和能力，一般學完這課之後，能夠自己實現編譯器，比如我們專業編譯實習課做的是一個基於Android平臺的mini java編譯器。
（編譯原理：大二下；編譯實習：大三上）
5.作業系統（《現代作業系統》，Andrew S. Tanenbaum著，機械工業出版社）
實話說，我在上課的時候，更多的是覺得這課有點像一門科普課，但是每次的實習作業卻和上課完全不同，需要自己去查API，尋找演算法，一般是Windows和Linux兩個平臺作業。個人覺得作為一個學習計算機的人，對作業系統的理解是必須的，將來的用處也會很多。個人最大的感受就是學會查詢API，並且使用，完成大量的資料處理，這和之後一系列的開發都很有關，同時增加對Linux的熟悉。學完該課應該能自己實現一個小型作業系統，比如我們專業作業系統實習要求做的是一個小型Windows。
（作業系統原理：大三上；作業系統實習：大三下）
當然，除了這些，最好還能掌握JAVA語言，其實作為一種入門語言，我一直覺得可能JAVA比起C++更有優勢，畢竟漂亮的圖形介面比起黑框顯然更能引人入勝，當然有了C++的基礎，學習JAVA相對是會輕鬆的，JAVA學習前期不推薦使用IDE。至於其他的語言，國外那套經典的動物書是最好的選擇了，自學應該沒有問題，可以考慮一下LISP這門函式語言。除此以外，像網路，彙編，資料庫類的課程都是根據個人的興趣愛好而定了，並非基礎課程。
（JAVA，大二下，推薦書籍：瘋狂JAVA講義，雖然名字很俗，但是確實900頁的書說的非常詳細，深入淺出，很到位；程式設計技術與方法，大三上，計算機程式的構造和解釋，俗稱SICP）
總之，計算機專業的學習還是需要一個循序漸進的過程，追求系統的學習，對某些知識一定要理解深，挖得透，用我們體系結構老師的話，你要做一個沉在水底的人，而不是浮在水面上。你用一個月學習的東西，也許只夠你用一個月，你用三個月學習的東西，可能夠你用一年，但是你用十年學習的東西，一定夠你用一輩子。
1. 數學類的課程：離散數學（《離散數學教程》，北大出版社）
其實個人覺得圖論是最有用的部分，無論是演算法設計還是工程應用，而群論，組合學，數理邏輯部分卻始終不知道具體如何應用，還得繼續學習。至於線性代數和概率統計，同樣重要，特別是線性代數體現了很多計算機的思維方式，不過相比於圖論，個人覺得離散數學更重要。當然先修課程高等數學是必不可少的，甚至我覺得概率統計應該在高數學完後立刻學，不該拖到大三。
（高等數學：大一上下；線性代數：大一上；離散數學：大二上下，大三上；概率統計：大三上）
2. 硬體類課程：計算機體系結構（《計算機組成與設計》，David Patterson；John Hennessy著，機械工業出版社）
這門課是理解計算機內部的構造，指令體系的設計（基本是都是學MIPS的），流水線以及硬軟體藉口，學完該課程應該能自己模擬一個CPU或者Cache，其中的成就感是無法描述的。這門課在UC Berkeley是大一學的，從理解課程的角度，大一學生完全沒有問題的，前提是改變學習的方式。
重點無疑是理解，上課時老師講的一個例子是，我們統計資料的時候，平均數大多用算術平均數，在他博士時有一次發現算術平均數不對，需要用幾何平均數才符合計算結果。雖然幾何平均數我們初中就學會了，但是當時除了做不等式，我們基本從來沒想過它有什麼用，那次實驗讓他真正理解了幾何平均數，也值得我們反思國內的教學。
事實上，目前從我們學院看來先修課程有數字邏輯設計和微機原理，其實內容很多重複，包括DRAM，SRAM講了三遍等等。
（數字邏輯設計：大二上；數字邏輯設計實驗：大二下；微機原理，微機實驗：大二下；計算機體系結構：大三上）
3. 軟體類課程：資料結構與演算法
事實上，如果大一開始學習的是C++語言的話，要想真正理解面向物件的部分，包括STL，容器等等，需要學習資料結構與演算法。演算法的學習確實很重要，也很有趣，但是對於大多數將來在企業工作的普通人來說，對於演算法的追求絕不是ACM大賽上那種情形，更多的是基本知識，基本演算法的掌握和應用。而學好了資料結構與演算法這門基礎課，對你理解C++大有裨益，最大化地發揮了C++的特點。這裡補充一點，這門課和圖論同時學習效果會更好。其實學好了C++之後對於其它語言的學習也會很有幫助。
（計算概論：大一上；程式設計實習：大一下；資料結構與演算法：大二上；資料結構與演算法實習，大二上；演算法設計與方法：大二下）
PS：我們演算法設計與方法課用的教材是：《演算法導論》（應該是MIT那本教材），同時正好也是室友和他導師翻譯的最新一版，推薦閱讀。
4.編譯原理
編譯原理看上去很枯燥難懂，特別是對詞法，語法的分析等。雖然將來只有一少部分人會從事這方面工作，但是對於你理解各種程式語言會獲益匪淺，訓練的是基本的素質和能力，一般學完這課之後，能夠自己實現編譯器，比如我們專業編譯實習課做的是一個基於Android平臺的mini java編譯器。
（編譯原理：大二下；編譯實習：大三上）
5.作業系統（《現代作業系統》，Andrew S. Tanenbaum著，機械工業出版社）
實話說，我在上課的時候，更多的是覺得這課有點像一門科普課，但是每次的實習作業卻和上課完全不同，需要自己去查API，尋找演算法，一般是Windows和Linux兩個平臺作業。個人覺得作為一個學習計算機的人，對作業系統的理解是必須的，將來的用處也會很多。個人最大的感受就是學會查詢API，並且使用，完成大量的資料處理，這和之後一系列的開發都很有關，同時增加對Linux的熟悉。學完該課應該能自己實現一個小型作業系統，比如我們專業作業系統實習要求做的是一個小型Windows。
（作業系統原理：大三上；作業系統實習：大三下）
當然，除了這些，最好還能掌握JAVA語言，其實作為一種入門語言，我一直覺得可能JAVA比起C++更有優勢，畢竟漂亮的圖形介面比起黑框顯然更能引人入勝，當然有了C++的基礎，學習JAVA相對是會輕鬆的，JAVA學習前期不推薦使用IDE。至於其他的語言，國外那套經典的動物書是最好的選擇了，自學應該沒有問題，可以考慮一下LISP這門函式語言。除此以外，像網路，彙編，資料庫類的課程都是根據個人的興趣愛好而定了，並非基礎課程。
（JAVA，大二下，推薦書籍：瘋狂JAVA講義，雖然名字很俗，但是確實900頁的書說的非常詳細，深入淺出，很到位；程式設計技術與方法，大三上，計算機程式的構造和解釋，俗稱SICP）
總之，計算機專業的學習還是需要一個循序漸進的過程，追求系統的學習，對某些知識一定要理解深，挖得透，用我們體系結構老師的話，你要做一個沉在水底的人，而不是浮在水面上。你用一個月學習的東西，也許只夠你用一個月，你用三個月學習的東西，可能夠你用一年，但是你用十年學習的東西，一定夠你用一輩子。