编程学习方法
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编程学习方法
1.学好所有相关的专业课程，无论它多么枯燥乏味。
你若不学计算机组成原理，你便不知道一个int型数据类型占4个字节是何物理意义，更不会透彻理解变量声明和变量定义的区别；你若不学数据结构，你便不知究竟该如何用最优的算法进行最优的深度优化。基础是重中之重，打好基础在工作后能让你甩开大部分同行一条街。
2.不要质疑老师让你阅读代码、抄写代码的意义。
我曾经对这样的学习方式一度十分嗤之以鼻，自负地认为简直不可理喻，但事实证明，你老师终归是你老师，这种做法一定有其存在的合理性。你能看懂的和你能写下的绝非是同种东西，一旦落笔便能知道，你很可能连静态局部变量和动态局部变量都没有彻底搞清。
例如：
int fun(int n){
static int f=1;
f=f*n;
return f;
}
void main(){
int i;
for(i=1;i<=10;i++)
printf("fun(%d)=%d ",i,fun(i));
}
static会直接导致输出结果是阶乘还是单纯的乘法算数。而如果你不自己敲一遍，你很可能会忽略这个关键词究竟存在与否。
总而言之，代码在任何时候都不要复制粘贴，请务必自己一点一点进行手写。
若你是某一特定领域内的初学者：
合理充分地利用网络资源，多维度多渠道结合学习，切忌初始便买上几本厚厚的砖头书，进行毫无针对性的泛读而不进行任何实操练习。
我个人比较喜欢查阅英文的教材和视频资料，表述更为简洁，在编程领域里其实也更为语义化。有关MOOC在线的争议向来较大，不过我个人而言，我是会首选英文MOOC平台进行较为系统学习。面对一个新的领域，明晰的总体脉络走向和精准的切入点，能比单纯的.自我学习大幅提高效率。
各类国际化引进MOOC平台中相对成熟著名的有：Udacity，edX, coursera等。不过单就计算机领域的MOOC教育来说，个人比较偏向选择Udacity。由于我最近准备着手转向机器学习正在学习python，故暂且以python入门的预览部分https://cn.udacity.com/course/intro-to-python-nanodegree-foundation--nd000-cn-python（但似乎先需注册），可看出它的汉化工作较为完善。在初期，若是本身就已经看不懂代码了还特么听不懂人话，这足以让你写出一本python从入门到放弃。 第二点也是最重要的一点——存在code review这个环节——在此我要敲黑板强调：
请各位务必珍惜有人在你初期阶段便愿意帮你进行一对一的code review。
在初步学习阶段，其实有两件事情至关重要：
1.独立开发一个完整的项目；
2.有专业人员给予代码的审核指导（code review）。
我之前就职的公司，每天早上10点进行standup是雷打不动的规矩，我被我的reviewer当众吊打也成为特色表演节目之一。虽然被揪头发的感觉痛苦，但是各位务必要记住，一定要珍惜别人给你的review意见，也要多review别人的代码
——毕竟自己的代码自己怎么看都牛逼，只有互相揭穿对方的傻逼才能共同进步。
零基础初学者可以预览相关入门https://cn.udacity.com/course/intro-to-programming-nanodegree--nd000-cn-basic（似乎也需先注册），可以体会我所说的以前端为首要切入点、python作为后期配合的架构，与之前在第二章推荐的大致相同，较为合理。
另外，code review也是github的重要存在意义之一。团队项目里提交一个pull request一般来讲是绝不允许自己合并到develop或master主支上的，需要有一个或一个以上的reviewer进行审批后才能确认merge。所以再重申一遍：一定要学会使用github。
此外较为知名的文本教程网站有：
w3school 在线教程，菜鸟教程；
w3school有思维导图（这点我认为很好），课程内容也较菜鸟更多，但是我之前更偏向用菜鸟，因为它的用户界面让我觉得比较简洁轻松，w3school相对显得有些庄严。
当有一定的学习经验后，善用在线练习网站进行巩固便变得十分重要。所谓编程，重点在编。相信我，你所能犯的奇葩错误种类绝对超出你对自己的认知。如果不进行实操练习，你永远都不会知道哪个知识点你没有掌握周全。
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