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程序员的十层楼:大家都来测测你的技术层级

程序员的十层楼:大家都来测测你的技术层级

来源:互联网  作者:  发布时间:2009-04-20
自西方文艺复兴以来,中国在自然科学方面落后西方很多,软件领


第5层 专家

当大牛们真正动手做一个操作系统或者类似的其他软件时,他们就会发现自己的基本功仍然有很多的不足。以内存管理为例,如果直接抄袭Linux或者其他开源操作系统的内存管理算法,会被人看不起的,如果自动动手实现一个内存管理算法,他会发现现在有关内存管理方法的算法数量众多,自己并没有全部学过和实践过,不知道到底该用那种内存管理算法。

看到这里,可能有些人已经明白第5层楼的奥妙了,那就是需要做基础研究,当然在计算机里,最重要的就是"计算"二字,程序员要做基础研究,主要的内容就是研究非数值"计算"。

非数值计算可是一个非常庞大的领域,不仅时下热门的"多核计算"与"云计算"属于非数值计算范畴,就是软件需求、设计、测试、调试、评估、质量控制、软件工程等本质上也属于非数值计算的范畴,甚至芯片硬件设计也同样牵涉到非数值计算。如果你还没有真正领悟"计算"二字的含义,那么你就没有机会进到这层楼来。

可能有人仍然没有明白为什么比尔·盖茨被划在了大牛层,没有进到这层来。虽然比尔·盖茨大学未毕业,学历不够,但是家有藏书2万余册,进入软件这个行业比绝大部分人都早,撇开他的商业才能不谈,即使只看他的技术水平,也可以算得上是学富五车,顶上几个普通的计算机软件博士之和是没有问题的,比起 Linus Torvalds之类的"大牛"们应该技高一筹才对,怎么还进不了这层楼呢?

非常遗憾的是,从Windows操作系统的实现来看,其对计算的理解是很肤浅的,如果把Google对计算方面的理解比做大学生,比尔·盖茨只能算做一个初中生,所以比尔·盖茨永远只能做个大牛人,成不了"专家"。

看到这里,也许国内的大牛们要高兴起来了,原来比尔·盖茨也只和我等在同一个层次,只要再升一层就可以超越比尔·盖茨了。不过爬到这层可没有从"牛人"升为"大牛"那么简单,人家比尔·盖茨都家有2万多册书,让你看个500~1000本以上的专业书籍并掌握好它应该要求不高吧。当然,这并不是主要的条件,更重要的是,需要到专业的学术站点去学习了,到ACM,IEEE,Elsevier,SpringerLink,SIAM等地方去下载论文应该成为你的定期功课,使用Google搜索引擎中的学术搜索更是应该成为你的日常必修课。此外,你还得经常关注是否有与你研究相关的开源项目冒出来,例如当听到有TBB这样针对多核的开源项目时,你应该第一时间到Google里输入"TBB"搜索一下,将其源代码下载下来好好研究一番,这样也许你的一只脚已经快迈进了这层楼的门槛。

当你象我上面说的那样去做了以后,随着时间的推移,总会有某天,你发现,在很多小的领域里,你已经学不到什么新东西了,所有最新出来的研究成果你几乎都知道。此时你会发现你比在做"牛人"和"大牛"时的水平不知高出了多少,但是你一点也"牛"不起来,因为你学的知识和思想都是别人提出来的,你自己并没有多少自己的知识和思想分享给别人,所以你还得继续往楼上爬才行。


我不知道国内的"专家"到底有多少,不过有一点可以肯定的是,如果把那些专门蒙大家的"砖家"也算上的话,我们的砖家比西方的要多得多。

第6层 学者

当"专家"们想继续往上一层楼爬时,他们几乎一眼就可以看到楼梯的入口,不过令他们吃惊的是,楼梯入口处竖了一道高高的门槛,上面写着"创新"二字。不幸的是,大多数人在爬到第5层楼时已经体能消耗过度,无力翻过这道门槛。

有少数体能充足者,可以轻易翻越这道门槛,但是并不意味着体力消耗过度者就无法翻越,因为你只是暂时还没有掌握恢复体能的方法而已,当掌握了恢复体能的方法,将体能恢复后,你就可以轻易地翻越这道门槛了。

怎么才能将体能恢复呢?我们的老祖宗"孔子"早就教导过我们"温故而知新",在英文里,研究的单词是"research",其前缀"re" 和"search"分别是什么意思不用我解释吧。或许有些人觉得"温故而知新"和"research"有些抽象,不好理解,我再给打个简单的比方,比如你在爬一座高山,爬了半天,中途体力不支,怎么恢复体力呢?自然是休息一下,重新进食一些食物,体力很快就可以得到恢复。

由此可知,对体能消耗过度者,休息+重新进食通常是恢复体能的最佳选择。可惜的是,国内的老板们并不懂得这点,他们的公司里不仅连正常国家规定的休息时间都不给足,有些公司甚至有员工"过劳死"出现。所以国内能翻越"创新"这道门槛的人是"少之又少",和西方比起来估计是数量级的差别。

再说说重新进食的问题,这个重新进食是有讲究的,需要进食一些基础性易消化的简单食物,不能进食山珍海味级的复杂食物,否则很难快速吸收。以查找为例,并不是去天天盯着那些复杂的查找结构和算法进行研究,你需要做的是将二分查找、哈希查找、普通二叉树查找等基础性的知识好好地复习几遍。

以哈希查找为例,首先你需要去将各种冲突解决方法如链式结构、二次哈希等编写一遍,再试试不同种类的哈希函数,然后还需要试试在硬盘中如何实现哈希查找,并考虑数据从硬盘读到内存后,如何组织硬盘中的数据才能快速地在内存中构建出哈希表来,...,这样你可能需要将一个哈希表写上十几个不同的版本,并比较各个版本的性能、功能方面的区别和适用范围。

总之,对任何一种简单的东西,你需要考虑各种各样的需求,以需求来驱动研究。最后你将各种最基础性的查找结构和算法都了然于胸后,或许某天你再看其他更复杂的查找算法,或者你在散步时,脑袋里灵光一现,突然间就发现了更好的方法,也就从专家晋升为"学者"了。

学者所做的事情,通常都是在前人的基础上,进行一些小的优化和改进,例如别人发明了链式基数排序的方法,你第1个发现使用一定的方法,可以用数组替代链表进行基数排序,性能还能得到进一步提高。

由于学者需要的只是一些小的优化改进,因此中国还是有一定数量的学者。不过和国外的数量比起来,估计少了一个数量级而已。

也许有人会觉得现在中国许多公司申请专利的数量达到甚至超过西方发达国家了,我们的学者数量应该不会比他们少多少。因此,有必要把专利和这里说的创新的区别解释一下。

所谓专利者,只要是以前没有的,新的东西,都可以申请专利;甚至是以前有的东西,你把他用到了一个新的领域的产品里去,也可以申请专利。比如你在房子里造一个水泥柱子,只要以前没有人就这件事申请专利,那么你就可以申请专利,并且下次你把水泥柱子挪一个位置,又可以申请一个新的专利;或者你在一个柜子上打上几个孔,下次又把孔的位置改一改,...,均可申请专利。

这层楼里所说的创新,是指学术层面的创新,是基础研究方面的创新,和专利的概念是完全不同的,难度也是完全不同的。你即使申请了一万个象那种打孔一类的专利,加起来也够不到这层楼里的一个创新。

当你爬到第6层楼时,你也许会有一种突破极限的快感,因为你终于把那道高高的写着"创新"二字的门槛给翻过去了,实现了"0"的突破。这时,你也许有一种"独上高楼,欲望尽天涯路"的感觉,但是很快你会发现看到的都是比较近的路,远处的路根本看不清楚。如果你还有足够的体力的话,你会想爬到更高一层的楼层去。


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