这是 B 站上一位 Up 主 @HexUp 关于提升编程能力的一系列视频，我觉得很不错，看完收获挺大，因此整理一遍笔记。

一些总结

📖《刻意练习：如何从新手到大师》

Chapter1：方法论

  1. 什么是编程能力？

编程是一种创造性的工作，给机器设置一系列的指令，让它可以完成一系列的任务，某种程度来说，编程像是在创造一个规则世界，这有点像一个建筑师或者造物主。总之编程能力的核心是能够按照某种需求或构想，写出程序来实现它。

  1. 看书可贵，但动手写代码更重要。

编程是一项贴近实战的技能，只能通过不断的真实练习来提高。看书对于学习编程非常重要，但实际操作更重要，不存在某个人看了某本编程圣经，就突然变得会写程序，动手写非常重要。个人建议是看书占 30%，实际的练习占 70%。

  1. 渐进式提高难度，拓宽能力边界。

如果只是不断地重复些同等水平的代码，也是没什么用的。提升的关键在于渐进式的训练，每一次训练的难度要始终，要恰好比你的能力上限高一点点，具有一定的挑战性，但又不是完全做不出来。当然这是理想情况，现实生活中只需要在一定范围内满足这类条件就行了。有一类程序员被称为 CRUD 程序员，一天又一天只会写这个，那么写一百年也只会 CRUD，等于没有提升。所以我们一 定要刻意的提升自己训练的难度，拓宽自己的能力边界。从长远来看，最好最快的学习方式是平滑地提升难度，这点游戏是做的最好的。我们可以参考游戏关卡的设计，把一个课程的目标进行拆分，变成一个个里程碑逐个击破。最终一点一滴的，就会获得巨大的成长。

  1. 局部的难题，复杂的系统。

局部的难题很像是应试教育里的习题，长远来看，编写复杂的系统才是最值得培养的编程能力。因为绝大多数实用的软件都是一个复杂的系统，这里面也许不需要很多精妙的技巧，一旦你能把东西做出来，把存在性的问题解决了，那么你的目标就已经达到了 80% 甚至 90%，剩下的东西可以慢慢优化，这里面复杂系统的完成能力比解题的技巧更为重要。

  1. 学会问为什么要做这件事，而不是怎么做。

很多人学习效率比较低，其实是因为他们根本不知道自己为什么要学习，而是在用别人的思考来代替自己的。一定要搞清楚自己为什么要学习某种技术，至少要知道自己学了这个东西之后能够干什么。计算机这个领域之间的鸿沟很大，你并不需要做一个全职全能的人，你需要的是在一个领域内做的够好。而首要问题就是要找到一个这样的领域。你需要自己找到这个答案。为什么要学习这项技能？比如你想做游戏，那你需要学习 C++；比如你想开发一个网站，那就需要去学习一些前端和后端的知识，比如前端的 JavaScript，后端的 Java、Go、Python 以及数据库的相关知识。总之搞清楚自己需要学什么，为什么要学，是最重要的问题。

  1. 大神不是教出来的，是靠自学练成的。

计算机是最依靠自学的专业，学校会给你安排一些课程，但说实话，除了一些比较经典技术的课程，很多课程跟工业界已经有了比较大的脱钩。计算机行业的一个特性就是发展很快，学校不可能像工业界一样日新月异，因为学校教的东西都是比较稳定、抽象的，更重要的是为学生指明方向，培养学生的自学和研究能力。我们到了成年之后，面对的知识越来越复杂，不太可能像中学一样，老师填鸭式地把知识塞给学生，大多数的东西都需要自己去学习探索讨，老师的作用更多是指明方向，少走弯路。

  1. 学习多种编程语言。

上面我讨论了在一个领域内进行深耕的重要性，但这并不意味着你就要把自己限制在某个技术栈里。相反的，这样做还是比较危险的。我觉得一个合格的程序员至少应该会半打编程语言。这里说的会不是说一定要去精通，而是说至少用这个语言写过一些程序，知道这个语言的优点和缺点。为什么呢？这是为了避免自己的思维被某一个技术所束缚或者固化。

  1. 慢即是快

对于如何「快速」提升编程能力这个问题，我的答案是不存在的。大多数人都会高估自己在短时间内学习的效率，但是低估长时间积累的力量，很容易三天打鱼两天晒网。但学习绝对是个细水长流的事情，每天学习两个小时，坚持十年，比一次学习是个小时，一个月学一次的效果要好太多了。

  1. 向伟大的程序员学习

这里我隆重的向大家推荐一个人，他叫 Peter Norvig，是谷歌研究院的院长。他写了两本在 AI 领域非常有影响力的书，一本叫《AI, A Modern Approach》，另外一本叫《Paradigms of AI Programming》。他是我见过的代码写的最优美的人之一，甚至可以说没有之一。有兴趣的可以去他的主页或者 Github，看看他的开源的代码，我保证你可以学到非常多的东西。曾经有人这样形容数学家高斯，说他就像一只狡猾的狐狸，给出结论，但是悄悄的擦去自己思考的痕迹，最终的结果却非常优美。Pater 的代码也给我这种感觉，一个非常困难的问题，他会先去进行一些非常简单的函数，每一个都很简洁，但是最终组合在一起的时候，通过简简单单的几十行代码，就解决了一个看起来非常复杂的问题。就好似一个大侦探，从各方面搜集线索、做铺垫、穿针引线，然后在最后的刹那收紧线头，真相大白于天下。

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Chapter2：造轮子

今天给大家推荐一个 Github 上宝藏级的学习资料，它的名字叫做 Build Your Own X，Github 主页长这样，放了一张物理学家费曼的照片，然后配了一句台词：「What I cannot create, I do not understand」 ，意思就是「我不能创造的，我就无法理解」。这个是我认为学习计算机编程最好的方法，自己 造轮子。造轮子是什么意思？就是自己亲手写代码，实现一些工具或者框架。比如你学习操作系统，就自己手写一个操作系统，比如你学习神经网络，就自己出现一个神经网络，再比如你想打游戏，就自己写一个游戏等等。虽然这个世界上有很多的开源工具，而且他们大概率写的比你自己写的好，但是这并不意味着你自己造轮子没有意义。相反，很多东西只有你自己亲手实践一遍，你才能够明白背后真正的原理。你才能明白别人的框架写得好在哪里；才能明白，很多看似简单的问题下面隐藏着很多陷阱。 这个项目里包含了很多教程，涉及到计算机领域的各个方面。比如 3D 渲染器、增强现实、加密货币和区块链、聊天机器人、模拟器、虚拟机、前端框架、游戏，神经网络等等。

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Chapter3：渐进式提升编程能力

渐进式的提升核心在于平滑的提升训练的难度。这里我引用一下 Peter Norvig 的经典文章：《Teach yourself programming in ten years》。他提到，在学习的领域内有一个经典的一万小时定律，或者叫做十年定律，意思就是如果你想成为某一个领域的专家，那么需要一万个小时，或者是十年左右的刻意训练。而且这关键就在于刻意，不仅仅是日复一日的重复同样的工作，而是用正好超出你能力边界一点点的任务，不断的挑战自己，在这个过程中尝试，然后分析自己的表现，找出自己的不足和错误，然后改进，从而达到提升的目的。然后你需要不断的重复这个过程，并且成为专家，并没有一个特别明显的捷径。即便是四岁就已经是音乐神童莫扎特也要等到 13 年之后才写出世界级的音乐。甲壳虫乐队看起来像是在 1964 年的一场音乐会中突然火起来的，但是他们从 1957 年开始就在利物浦和汉堡的小酒吧里边开始了表演，而直到 1967 年，他们才发表了第一个真正的伟大作品，虽然在那之前他们就已经挺火的。这边有两个关键词：长时间和刻意练习，二者缺一不可。

不过其实从小白到高手并不需要专家这么久。一般来说，几百个小时就足以让你熟悉某一种编程语言，然后做出一些有意思的东西。真正困难的是从高手成为专家，这个所需要花费的时间远远比从小白到高手所花费的时间要长。为了能够实现平滑的增加难度，你还需要一个技能，那就是拆解自己的目标，逐个击破。下面我们来举一个具体的例子。

假如你是一个小白： 第一阶段，你应该熟悉某一个编程语言的基本语法，比如如何打印 Hello World、如何定义变量、如何进行加减乘除、如何定义一个函数、还有 if-else 循环控制等等。学会语法之后你就可以写一些简单的程序，比如如何遍历一个数组，如何反转一个字符串等等。在这个阶段，虽然你已经掌握了基本语法，但你还不能叫会使用这门编程语言，因为你并没有写出一些有意义的程序。那么如何进阶？ 第二阶段，我建议去学习数据结构和刷算法题。刷题在这个阶段超出了你的能力边界一点点，但只要你稍加思考和练习，去完成一些简单和中等的题目完全没有问题。而且算法题的长度一般都不会太长，代码量通常在几十行到几百行之间，非常适合用来磨练技巧，就像钢琴里边的练习曲一样。题也不需要刷太多，一两百道经典的题就足够了。你就基本上算是跨过了小白的阶段，达到了中等玩家水平，编程能力就得到了实打实的提升。 第三阶段，就是能够独立实现一个小型的具有一定完整功能的软件，代码行数通常也在几千行到一万行之间，比如一个玩具的数据库，一个游戏或者一个网站等等。这个规模的软件的复杂度比算法要高一个数量级，目的是为了培养实用软件的编写能力，计算机始终还是一个贴近于实用的学科，绝大部分人最终还是要去写实用的软件的，因此这种练习非常的必要。而且经过前两个阶段的练习，如何编写一个五千行甚至一万行的软件，也只是恰好超出了你的能力边界，因为你已经学会了编写一个几百行的程序，编写一个更大的程序，不过是写几十个这样的程序组合在一起罢了。具体实践的时候，每一个人的节奏都是不一样的，可以根据自己的学习情况进行灵活的调整。反正不要去做无脑的东西，也不要去死磕太难的问题。如果一个问题你一天一夜都想不通，不妨先绕过，到了后面，随着水平的提高可能就迎刃而解。 第四阶段，到此你已经是一个可以胜任实际工作的人了。如果想要继续发展成为一个专家的话，你需要在实际的环境中去锻炼自己的技术，而且不能够再泛泛的学习，需要找到一个细分的方向去深入钻研，比如机器学习、数据库、网页前端、游戏引擎等等。要找一个自己感兴趣的方向，不然很难坚持很久。这个过程的基本原理还是一样的，就是不断的拆解自己的目标，然后平滑的提升自己的能力边界，最后等待时间的魔法力量把自己变成一个专家。

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