我刚上大一,请各位哥哥姐姐们指点一下,计算机专业学什么好?多谢了!!
我刚上大一,请各位哥哥姐姐们指点一下,计算机专业学什么好?多谢了!!
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各位哥哥姐姐们,我刚上大一,计算机专业的,但是我感觉很迷茫,好多课程不知道学什么好,一点也不了解当今的社会需要哪方面的人多一点,也不知自己毕业后能做什么样的工作?
请各位大哥大姐给点见议好吗?小弟在此多谢了!!
祝大哥大姐们,生活愉快、工作顺利！！大一的课程不是很多的，有什么邓小平理论阿，毛概阿，很无聊！！！
数学分析是重点拉，还有高等代数，很难，
大一玩得多，学得少，很容易挂科的，楼主记好了，
以后的路别想太多，走一步算一步好的upbasic&programming&skill
software&engineering：）主要是靠自己學好基礎：高數、離散數學、英語、編譯原理、數據結構、計算機組成原理、最基礎的編程語言：C++。学基础
不要浪费时间
不要放弃自己的追求和梦想。
不要放弃你没有看到满腹牢骚的程序员吗
还干这行？那就和我们一样，
被人轧血吧。好好学毛概、邓论，将来好从政。在大学里最重要的是学会静心、要能静心的学课程、看课外书籍、体会学习方法、思考人生发展，最好是到4年毕业时别人以为你已经工作多年，要显的成熟,当然成熟的基础是有广泛的涉猎并且能客观、理智的做分析.&
要重视哲学、政治、经济，这些学科可以说是凌驾在其他学科之上的，当然本专业也要学好，因为这是一技之长,将来会有大用处的.先研究一遍那本潭浩强&绿颜色的C语言设计。
一定要漫漫的看，最好每道题都自己做一下除了政治我&大2了&感觉自己大1过的还行&课设1人做了&(用c)&考试一次15&一次23&还行吧&&总之一句话&多上机&多了解同学&学好&玩好&过好&呵呵跟着候捷走，没错的。政治也要学好,特别是3个代表基础重要，所有的课程（除了社会主义特色课程）都应该好好读书，我认为大学四年是黄金，不要认为以后还有时间，过了这个村庄就没有这个店了！充实自己，扩大知识面！祝福你多坎坷！你惨了，学什么专业不好，偏学计算机，
等着吧，学校封闭的环境是跟不上外面的形式的。
先准备好迷茫吧。。。祝福你多坎坷！
youqu计算机理论的一个核心问题--从数学谈起：&
记得当年大一入学，每周六课时高等数学，天天作业不断(那时是六日工作制)。颇有些同
学惊呼走错了门:咱们这到底念的是什么系？不错，你没走错门，这就是计算机科学与技术
系。我国计算机科学系里的传统是培养做学术研究，尤其是理论研究的人（方向不见得有
问题，但是做得不是那么尽如人意）。而计算机的理论研究，说到底了，如网络安全，图
形图像学，视频音频处理，哪个方向都与数学有着很大的关系，虽然也许是正统数学家眼
里非主流的数学。这里我还想阐明我的一个观点：我们都知道，数学是从实际生活当中抽
象出来的理论，人们之所以要将实际抽象成理论，目的就在于想用抽象出来的理论去更好
的指导实践，有些数学研究工作者喜欢用一些现存的理论知识去推导若干条推论，殊不知
其一：问题考虑不全很可能是个错误的推论，其二：他的推论在现实生活中找不到原型，
不能指导实践。严格的说，我并不是一个理想主义者，政治课上学的理论联系实际一直是
指导我学习科学文化知识的航标（至少我认为搞计算机科学与技术的应当本着这个方向）
其实我们计算机系学数学光学高等数学是不够的（典型的工科院校一般都开的是高等数学
），我们应该像数学系一样学一下数学分析（清华计算机系开的好像就是数学分析），数
学分析这门科学，咱们学计算机的人对它有很复杂的感情。在于它是偏向于证明型的数学
课程，这对我们培养良好的分析能力极有帮助。我的软件工程学导师北工大数理学院的王
仪华先生就曾经教导过我们，数学系的学生到软件企业中大多作软件设计与分析工作，而
计算机系的学生做程序员的居多，原因就在于数学系的学生分析推理能力，从所受训练的
角度上要远远在我们之上。当年出现的怪现象是：计算机系学生的高中数学基础在全校数
一数二(希望没有冒犯其它系的同学)，教学课时数也仅次于数学系，但学完之后的效果却
不尽如人意。难道都是学生不努力吗，我看未见得，方向错了也说不一定，其中原因何在
，发人深思。我个人的浅见是：计算机系的学生，对数学的要求固然跟数学系不同，跟物理类差别则更
大。通常非数学专业的所谓“高等数学”，无非是把数学分析中较困难的理论部分删去，
强调套用公式计算而已。而对计算机系来说，数学分析里用处最大的恰恰是被删去的理论
部分。说得难听一点，对计算机系学生而言，追求算来算去的所谓“工程数学”已经彻底
地走进了误区。记上一堆曲面积分的公式，难道就能算懂了数学？那倒不如现用现查，何
必费事记呢？再不然直接用Mathematics或是Matalab好了。&
我在系里最爱做的事情就是给学弟学妹们推荐参考书。中文的数学分析书，一般都认为以
北大张筑生老师的“数学分析新讲”为最好。万一你的数学实在太好，那就去看菲赫金哥
尔茨的“微积分学教程”好了--但我认为没什么必要，毕竟你不想转到数学系去。吉米多
维奇的“数学分析习题集”也基本上是计算型的东东。书的名气很大，倒不见得适合我们
，还是那句话，重要的是数学思想的建立，生活在信息社会里我们求的是高效，计算这玩
意还是留给计算机吧。不过现在多用的似乎是复旦大学的《数学分析》也是很好的教材。
中国的所谓高等代数，就等于线性代数加上一点多项式理论。我以为这有好的一面，因为
可以让学生较早感觉到代数是一种结构，而非一堆矩阵翻来覆去。这里不得不提南京大学
林成森，盛松柏两位老师编的“高等代数”，感觉相当舒服。此书相当全面地包含了关于
多项式和线性代数的基本初等结果，同时还提供了一些有用的又比较深刻的内容，如Stur
m序列，Shermon-Morrison公式，广义逆矩阵等等。可以说，作为本科生如能吃透此书，就
可以算高手。国内较好的高等代数教材还有清华计算机系用的那本，清华出版社出版，书
店里多多，一看就知道。从抽象代数的观点来看，高等代数里的结果不过是代数系统性质
的一些例子而已。莫宗坚先生的《代数学》里，对此进行了深刻的讨论。然而莫先生的书
实在深得很，作为本科生恐怕难以接受，不妨等到自己以后成熟了一些再读。&
正如上面所论述的，计算机系的学生学习高等数学：知其然更要知其所以然。你学习的目
的应该是：将抽象的理论再应用于实践，不但要掌握题目的解题方法，更要掌握解题思想
，对于定理的学习：不是简单的应用，而是掌握证明过程即掌握定理的由来，训练自己的
推理能力。只有这样才达到了学习这门科学的目的，同时也缩小了我们与数学系的同学之
间思维上的差距。概率论与数理统计这门课很重要，可惜大多数院校讲授这门课都会少些东西。少了的东西
现在看至少有随机过程。到毕业还没有听说过Markov过程，此乃计算机系学生的耻辱。没
有随机过程，你怎么分析网络和分布式系统？怎么设计随机化算法和协议？据说清华计算
机系开有“随机数学”，早就是必修课。另外，离散概率论对计算机系学生来说有特殊的
重要性。而我们国家工程数学讲的都是连续概率。现在，美国已经有些学校开设了单纯的
“离散概率论”课程，干脆把连续概率删去，把离散概率讲深些。我们不一定要这么做，
但应该更加强调离散概率是没有疑问的。这个工作我看还是尽早的做为好。&
计算方法学（有些学校也称为数学分析学）是最后一门由数理学院给我们开的课。一般学
生对这门课的重视程度有限，以为没什么用。不就是照套公式嘛！其实，做图形图像可离
不开它，密码学搞深了也离不开它。而且，在很多科学工程中的应用计算，都以数值的为
主。这门课有两个极端的讲法：一个是古典的“数值分析”，完全讲数学原理和算法；另
一个是现在日趋流行的“科学与工程计算”，干脆教学生用软件包编程。我个人认为，计
算机系的学生一定要认识清楚我们计算机系的学生为什么要学这门课，我是很偏向于学好
理论后用计算机实现的，最好使用C语言或C++编程实现。向这个方向努力的书籍还是挺多
的，这里推荐大家高等教育出版社（CHEP）和施普林格出版社(Springer)联合出版的《计
算方法（Computational&Methods）》,华中理工大学数学系写的（现华中科技大学），这
方面华科大做的工作在国内应算是比较多的，而个人认为以这本最好，至少程序设计方面
涉及了：任意数学函数的求值，方程求根，线性方程组求解，插值方法，数值积分，场微
分方程数值求解。李庆扬的那本则理论性过强，与实际应用结合得不太紧。&
每个学校本系里都会开一门离散数学，涉及集合论，图论，和抽象代数，数理逻辑。不过
，这么多内容挤在离散数学一门课里，是否时间太紧了点？另外，计算机系学生不懂组合
和数论，也是巨大的缺陷。要做理论，不懂组合或者数论吃亏可就太大了。从理想的状态
来看，最好分开六门课：集合，逻辑,图论，组合，代数，数论。这个当然不现实，因为没
那么多课时。也许将来可以开三门课：集合与逻辑，图论与组合，代数与数论。（这方面
我们学校已经着手开始做了）不管课怎么开，学生总一样要学。下面分别谈谈上面的三组
古典集合论，北师大出过一本《基础集合论》不错。&
数理逻辑，中科院软件所陆钟万教授的《面向计算机科学的数理逻辑》就不错。现在可以
找到陆钟万教授的讲课录像，http://www./html/Dir//3391.htm自己
去看看吧。总的来说，学集合/逻辑起手不难，普通高中生都能看懂。但越往后越感觉深不
学完以上各书之后，如果你还有精力兴趣进一步深究，那么可以试一下GTM系列中的《Int
roduction&to&Axiomatic&Set&Theory》和《A&Course&of&Mathematical&Logic》。这两本
都有世界图书出版社的引进版。你如果能搞定这两本，可以说在逻辑方面真正入了门，也
就不用再浪费时间听我瞎侃了。&
据说全中国最多只有三十个人懂图论。此言不虚。图论这东东，技巧性太强，几乎每个问
题都有一个独特的方法，让人头痛。不过这也正是它魅力所在：只要你有创造性，它就能
给你成就感。我的导师说，图论里面随便揪一块东西就可以写篇论文。大家可以体会里面
内容之深广了吧！国内的图论书中，王树禾老师的“图论及其算法”非常成功。一方面，
其内容在国内教材里算非常全面的。另一方面，其对算法的强调非常适合计算机系(本来就
是科大计算机系教材)。有了这本书为主，再参考几本翻译的，如Bondy&&&Murty的《图论
及其应用》，人民邮电出版社翻译的《图论和电路网络》等等，就马马虎虎，对本科生足
够了。再进一步，世界图书引进有GTM系列的"Modern&Graph&Theory"。此书确实经典！国
内好象还有一家出版了个翻译版。不过，学到这个层次，还是读原版好。搞定这本书，也
标志着图论入了门。打好基础的同时，，，一定要慢慢的去学好&怎么来学习&&
&&切记，，，一定不要虚度光阴，，，别以为时间有的是，，，
&&大四你就会后悔了，，，呵呵&~~~离散数学方面我们北京工业大学实验学院有个世界级的专家，叫邵学才，复旦大学概率论
毕业的，教过高等数学，线性代数，概率论，最后转向离散数学，出版著作无数，论文集
新加坡有一本，堪称经典，大家想学离散数学的真谛不妨找来看看。这老师的课我专门去
听过，极为经典。不过你要从他的不经意的话中去挖掘精髓。在同他的交谈当中我又深刻
地发现一个问题，虽说邵先生写书无数，但依他自己的说法每本都差不多，我实在觉得诧
异，他说主要是有大纲的限制，不便多写。这就难怪了，很少听说国外写书还要依据个什
么大纲（就算有，内容也宽泛的多），不敢越雷池半步，这样不是看谁的都一样了。外版
的书好就好在这里，最新的科技成果里面都有论述，别的先不说，至少是“紧跟时代的理
论知识”。&
组合感觉没有太适合的国产书。还是读Graham和Knuth等人合著的经典“具体数学”吧，西
安电子科技大学出版社有翻译版。
抽象代数，国内经典为莫宗坚先生的“代数学”。此书是北大数学系教材，深得好评。然
而对本科生来说，此书未免太深。可以先学习一些其它的教材，然后再回头来看“代数学
”。国际上的经典可就多了，GTM系列里就有一大堆。推荐一本谈不上经典，但却最简单的
，最容易学的：http://www.math.miami.edu/~ec/book/这本“Introductionto&Linear&
and&Abstract&Algebra"非常通俗易懂，而且把抽象代数和线性代数结合起来，对初学者来
说非常理想，我校比较牛的同学都有收藏。&
数论方面，国内有经典而且以困难著称的”初等数论“(潘氏兄弟著，北大版)。再追溯一
点，还有更加经典(可以算世界级)并且更加困难的”数论导引“(华罗庚先生的名著，科学
版，九章书店重印，繁体的看起来可能比较困难)。把基础的几章搞定一个大概，对本科生
来讲足够了。但这只是初等数论。本科毕业后要学计算数论，你必须看英文的书，如Bach
的"Introduction&to&Algorithmic&Number&Theory"。&
计算机科学理论的根本，在于算法。现在很多系里给本科生开设算法设计与分析，确实非
常正确。环顾西方世界，大约没有一个三流以上计算机系不把算法作为必修的。算法教材
目前公认以Corman等著的"Introduction&to&Algorithms"为最优。对入门而言，这一本已
经足够，不需要再参考其它书。&
再说说形式语言与自动机。我看过北邮的教材，应该说写的还清楚。但是，有一点要强调
：形式语言和自动机的作用主要在作为计算模型，而不是用来做编译。事实上，编译前端
已经是死领域，没有任何open&problems，北科大的班晓娟博士也曾经说过，编译的技术已
相当成熟。如果为了这个，我们完全没必要去学形式语言--用用yacc什么的就完了。北邮
的那本在国内还算比较好，但是在深度上，在跟可计算性的联系上都有较大的局限，现代
感也不足。所以建议有兴趣的同学去读英文书，不过国内似乎没引进这方面的教材。可以
去互动出版网上看一看。入门以后，把形式语言与自动机中定义的模型，和数理逻辑中用
递归函数定义的模型比较一番，可以说非常有趣。现在才知道，什么叫“宫室之美，百官
之富”！计算机科学和数学的关系有点奇怪。二三十年以前，计算机科学基本上还是数学的一个分
支。而现在，计算机科学拥有广泛的研究领域和众多的研究人员，在很多方面反过来推动
数学发展，从某种意义上可以说是孩子长得比妈妈还高了。但不管怎么样，这个孩子身上
始终流着母亲的血液。这血液是the&mathematical&underpinning&of&computer&science(
计算机科学的数学基础)，也就是理论计算机科学。原来在东方大学城图书馆中曾经看过一
本七十年代的译本（书皮都没了，可我就爱关注这种书），大概就叫《计算机数学》。那
本书若是放在当时来讲决是一本好书，但现在看来，涵盖的范围还算广，深度则差了许多
，不过推荐大一的学生倒可以看一看，至少可以使你的计算数学入入门。&
最常和理论计算机科学放在一起的一个词是什么？答：离散数学。这两者的关系是如此密
切，以至于它们在不少场合下成为同义词。（这一点在前面的那本书中也有体现）传统上
，数学是以分析为中心的。数学系的同学要学习三四个学期的数学分析，然后是复变函数
，实变函数，泛函数等等。实变和泛函被很多人认为是现代数学的入门。在物理，化学，
工程上应用的，也以分析为主。&
随着计算机科学的出现，一些以前不太受到重视的数学分支突然重要起来。人们发现，这
些分支处理的数学对象与传统的分析有明显的区别：分析研究的问题解决方案是连续的，
因而微分，积分成为基本的运算；而这些分支研究的对象是离散的，因而很少有机会进行
此类的计算。人们从而称这些分支为“离散数学”。“离散数学”的名字越来越响亮，最
后导致以分析为中心的传统数学分支被相对称为“连续数学”。&
离散数学经过几十年发展，基本上稳定下来。一般认为，离散数学包含以下学科&：
1)&集合论，数理逻辑与元数学。这是整个数学的基础，也是计算机科学的基础。
2)&图论，算法图论；组合数学，组合算法。计算机科学，尤其是理论计算机科学的核心是
算法，而大量的算法建立在图和组合的基础上。&
3)&抽象代数。代数是无所不在的，本来在数学中就非常重要。在计算机科学中，人们惊讶
地发现代数竟然有如此之多的应用。&
但是，理论计算机科学仅仅就是在数学的上面加上“离散”的帽子这么简单吗？一直到大
约十几年前，终于有一位大师告诉我们：不是。D.E.Knuth(他有多伟大，我想不用我废话
了)在Stanford开设了一门全新的课程Concrete&Mathematics。&Concrete这个词在这里有
两层含义：&
首先：对abstract而言。Knuth认为，传统数学研究的对象过于抽象，导致对具体的问题关
心不够。他抱怨说，在研究中他需要的数学往往并不存在，所以他只能自己去创造一些数
学。为了直接面向应用的需要，他要提倡“具体”的数学。在这里我做一点简单的解释。
例如在集合论中，数学家关心的都是最根本的问题--公理系统的各种性质之类。而一些具
体集合的性质，各种常见集合，关系，映射都是什么样的，数学家觉得并不重要。然而，
在计算机科学中应用的，恰恰就是这些具体的东西。Knuth能够首先看到这一点，不愧为当
世计算机第一人。其次，Concrete是Continuous(连续)加上discrete(离散)。不管连续数
学还是离散数学，都是有用的数学！&
理论与实际的结合--计算机科学研究的范畴&
前面主要是从数学角度来看的。从计算机角度来看，理论计算机科学目前主要的研究领域
包括：可计算性理论，算法设计与复杂性分析，密码学与信息安全，分布式计算理论，并
行计算理论，网络理论，生物信息计算，计算几何学，程序语言理论等等。这些领域互相
交叉，而且新的课题在不断提出，所以很难理出一个头绪来。想搞搞这方面的工作，推荐
看中国计算机学会的一系列书籍，至少代表了我国的权威。下面随便举一些例子。&
由于应用需求的推动，密码学现在成为研究的热点。密码学建立在数论(尤其是计算数论)
，代数，信息论，概率论和随机过程的基础上，有时也用到图论和组合学等。很多人以为
密码学就是加密解密，而加密就是用一个函数把数据打乱。这样的理解太浅显了。&
现代密码学至少包含以下层次的内容：&
第一，密码学的基础。例如，分解一个大数真的很困难吗？能否有一般的工具证明协议正
第二，密码学的基本课题。例如，比以前更好的单向函数，签名协议等。
第三，密码学的高级问题。例如，零知识证明的长度，秘密分享的方法。&
第四，密码学的新应用。例如，数字现金，叛徒追踪等。&
在分布式系统中，也有很多重要的理论问题。例如，进程之间的同步，互斥协议。一个经
典的结果是：在通信信道不可靠时，没有确定型算法能实现进程间协同。所以，改进TCP三
次握手几乎没有意义。例如时序问题。常用的一种序是因果序，但因果序直到不久前才有
一个理论上的结果....例如，死锁没有实用的方法能完美地对付。例如,......操作系统研
究过就自己去举吧！&
如果计算机只有理论，那么它不过是数学的一个分支，而不成为一门独立的科学。事实上
，在理论之外，计算机科学还有更广阔的天空。&
我一直认为，4年根本不够学习计算机的基础知识，因为面太宽了，8年，应该差不多了..
这方面我想先说说我们系在各校普遍开设的《计算机基础》。在高等学校开设《计算机基
础课程》是我国高教司明文规定的各专业必修课程要求。主要内容是使学生初步掌握计算
机的发展历史，学会简单的使用操作系统，文字处理，表格处理功能和初步的网络应用功
能。但是在计算机科学系教授此门课程的目标决不能与此一致。在计算机系课程中目标应
是：让学生较为全面的了解计算机学科的发展，清晰的把握计算机学科研究的方向，发展
的前沿即每一个课程在整个学科体系中所处的地位。搞清各学科的学习目的，学习内容，
应用领域。使学生在学科学习初期就对整个学科有一个整体的认识，以做到在今后的学习
中清楚要学什么，怎么学。计算机基本应用技能的位置应当放在第二位或更靠后，因为这
一点对于本系的学生应当有这个摸索能力。这一点很重要。推荐给大家一本书：机械工业
出版社的《计算机文化》（New&Perspective&of&Computer&Science），看了这本书我才深
刻的体会到自己还是个计算机科学初学者，才比较透彻的了解了什么是计算机科学。&
一个一流计算机系的优秀学生决不该仅仅是一个编程高手，但他一定首先是一个编程高手
。我上大学的时候，第一门专业课是C语言程序设计，念计算机的人从某种角度讲相当一部
分人是靠写程序吃饭的。在我们北京工业大学实验学院计算机系里一直有这样的争论（时
至今日CSDN上也有），关于第一程序设计语言该用哪一种。我个人认为，用哪种语言属于
末节，关键在养成良好的编程习惯。当年老师对我们说，打好基础后学一门新语言只要一
个星期。现在我觉得根本不用一个星期，前提是先把基础打好。不要再犹豫了，学了再说
，等你抉择好了，别人已经会了几门语言了。&
汇编语言和微机原理是两门特烦人的课。你的数学/理论基础再好，也占不到什么便宜。这
两门课之间的次序也好比先有鸡还是先有蛋，无论你先学哪门，都会牵扯另一门课里的东
西。所以，只能静下来慢慢琢磨。这就是典型的工程课，不需要太多的聪明和顿悟，却需
要水滴石穿的渐悟。有关这两门课的书，计算机书店里不难找到。弄几本最新的，对照着
看吧。组成原理推荐《计算机组成与结构》清华大学王爱英教授写的。汇编语言大家拿80
86/8088入个门，之后一定要学80x86汇编语言。实用价值大，不落后，结构又好，写写高
效病毒，高级语言里嵌一点汇编，进行底层开发，总也离不开他，推荐清华大学沈美明的
《IBM-PC汇编语言程序设计》。有些人说不想了解计算机体系结构，也不想制造计算机，
所以诸如计算机原理，汇编语言，接口之类的课觉得没必要学，这样合理吗？显然不合理
，这些东西迟早得掌握，肯定得接触，而且，这是计算机专业与其他专业学生相比的少有
的几项优势。做项目的时候，了解这些是非常重要的，不可能说，仅仅为了技术而技术，
只懂技术的人最多做一个编码工人，而永远不可能全面地了解整个系统的设计，而编码工
人是越老越不值钱。关于组成原理还有个讲授的问题，在我学这门课程时老师讲授时把CP
U工作原理誉微程序设计这一块略掉了，理由是我们国家搞CPU技术不如别的国家，搞了这
么长时间好不容易出了个龙芯比Intel的还差个十万八千里，所以建议我们不要学了。我看
这在各校也未见得不是个问题吧！若真是如他所说，那中国的计算机科学哪个方向都可以
停了，软硬件，应用，有几项搞得过美国，搞不过别人就不搞了，那我们坐在这里干什么
？教学的观念需要转变的。&
模拟电路这东东，如今不仅计算机系学生搞不定，电子系学生也多半害怕。如果你真想软
硬件通吃，那么建议你先看看邱关源的“电路原理”，也许此后再看模拟电路底气会足些
。教材：康华光的“电子技术基础”（高等教育出版社）还是不错的（我校电子系在用）
。有兴趣也可以参考童诗白的书。&
数字电路比模拟电路要好懂得多。推荐大家看一看我们北工大刘英娴教授写的《数字逻辑
》业绩人士都说这本书很有参考价值（机械工业出版社的）。原因很明了，实用价值高，
能听听她讲授的课程更是有一种“享受科学”的感觉。清华大学阎石的书也算一本好教材
，遗憾的一点是集成电路讲少了些。真有兴趣，看一看大规模数字系统设计吧（北航那本
用的还比较多）。&
计算机系统结构该怎么教，国际上还在争论。国内能找到的较好教材为Stallings的"Comp
uter&Organization&and&Architecture:Designing&for&Performance"(清华影印&
本)。国际上最流行的则是“Computer&architecture:&aquantitative&approach",&by&Pa
tterson&&&Hennessy。&操作系统可以随便选用《操作系统的内核设计与实现》和《现代操作系统》两书之一。这
两部都可以算经典，唯一缺点就是理论上不够严格。不过这领域属于Hardcore&System,所
以在理论上马虎一点也情有可原。想看理论方面的就推荐清华大学出版社《操作系统》吧
，高教司司长张尧学写的，我们教材用的是那本。&另外推荐一本《Windows操作系统原理
》机械工业出版社的，这本书是我国操作系统专家在微软零距离考察半年，写作历时一年
多写成的，教操作系统的专家除了清华大学的张尧学（现高教司司长）几乎所有人都参加
了。Bill&Gates亲自写序。里面不但结合windows2000,xp详述操作系统的内核，而且后面
讲了一些windows编程基础，有外版书的味道，而且上面一些内容可以说在国内外只有那本
书才有对windows内核细致入微的介绍，&
如果先把形式语言学好了，则编译原理中的前端我看只要学四个算法：最容易实现的递归
下降；最好的自顶向下算法LL(k)；最好的自底向上算法LR(k)；LR(1)的简化SLR(也许还有
另一简化LALR)。后端完全属于工程性质，自然又是another&story。&
推荐教材：Kenneth&C.Louden写的“Compiler&Construction&Principles&and&Practice”
即是《编译原理及实践》（机械工业出版社的译本）&
学数据库要提醒大家的是，会用VFP，VB,&Power&builder不等于懂数据库。(这世界上自以
为懂数据库的人太多了！)数据库设计既是科学又是艺术，数据库实现则是典型的工程。所
以从某种意义上讲，数据库是最典型的一门计算机课程--理工结合，互相渗透。另外推荐
大家学完软件工程学后再翻过来看看数据库技术，又会是一番新感觉。推荐教材：Abraha
m&Silberschatz等著的&"Database&System&Concepts".作为知识的完整性，还推荐大家看
一看机械工业出版社的《数据仓库》译本。&
计算机网络的标准教材还是来自Tanenbaum的《Computer&Networks》（清华大学有译本）
。还有就是推荐谢希仁的《计算机网络教程》（人民邮电出版社）问题讲得比较清楚，参
考文献也比较权威。不过，网络也属于Hardcore&System，所以光看书是不够的。建议多读
RFC，http://www.ietf.org/rfc.htm里可以按编号下载RFC文档。从IP的读起。等到能掌握
10种左右常用协议，就没有几个人敢小看你了。再做的工作我看放在网络设计上就比较好
数据结构的重要性就不言而喻了，学完数据结构你会对你的编程思想进行一番革命性的洗
礼，会对如何建立一个合理高效的算法有一个清楚的认识。对于算法的建立我想大家应当
注意以下几点：&
当遇到一个算法问题时,首先要知道自己以前有没有处理过这种问题.如果见过,那么你一般
会顺利地做出来;如果没见过,那么考虑以下问题:&
1.&问题是否是建立在某种已知的熟悉的数据结构(例如,二叉树)上?如果不是,则要自己设
计数据结构。
2.&问题所要求编写的算法属于以下哪种类型?(建立数据结构,修改数据结构,遍历,查找,排
3.&分析问题所要求编写的算法的数学性质.是否具备递归特征?(对于递归程序设计,只要设
计出合理的参数表以及递归结束的条件,则基本上大功告成.)&
4.&继续分析问题的数学本质.根据你以前的编程经验,设想一种可能是可行的解决办法,并
证明这种解决办法的正确性.如果题目对算法有时空方面的要求,证明你的设想满足其要求
.一般的,时间效率和空间效率难以兼得.有时必须通过建立辅助存储的方法来节省时间.&
5.&通过一段时间的分析,你对解决这个问题已经有了自己的一些思路.或者说,你已经可以
用自然语言把你的算法简单描述出来.继续验证其正确性,努力发现其中的错误并找出解决
办法.在必要的时候(发现了无法解决的矛盾),推翻自己的思路,从头开始构思.
6.&确认你的思路可行以后,开始编写程序.在编写代码的过程中,尽可能把各种问题考虑得
详细,周密.程序应该具有良好的结构,并且在关键的地方配有注释.&
7.&举一个例子,然后在纸上用笔执行你的程序,进一步验证其正确性.当遇到与你的设想不
符的情况时,分析问题产生的原因是编程方面的问题还是算法思想本身有问题.&
8.&如果程序通过了上述正确性验证,那么在将其进一步优化或简化。&
9.&撰写思路分析,注释.&
对于具体的算法思路,只能靠你自己通过自己的知识和经验来加以获得,没有什么特定的规
律(否则程序员全部可以下岗了,用机器自动生成代码就可以了).要有丰富的想象力,就是说
当一条路走不通时,不要钻牛角尖,要敢于推翻自己的想法.我也只不过是初学者,说出上面
的一些经验,仅供大家参考和讨论。&
关于人工智能，我觉得的也是非常值得大家仔细研究的，虽然不能算是刚刚兴起的学科了
，但是绝对是非常有发展前途的一门学科。我国人工智能创始人之一，北京科技大学涂序
彦教授（这老先生是我的导师李小坚博士的导师）对人工智能这样定义：人工智能是模仿
、延伸和扩展人与自然的智能的技术科学。在美国人工智能官方教育网站上对人工智能作
了如下定义：Artificial&Intelligence,&or&AI&for&short,&is&a&combination&of&comp
uter&science,&physiology,&and&philosophy.&AI&is&a&broad&topic,&consisting&of&d
ifferent&fields,&from&machine&vision&to&expert&systems.&The&element&that&the&f
ields&of&AI&have&in&common&is&the&creation&of&machines&that&can&"think".&
这门学科研究的问题大概说有：&
（1）符号主义：&符号计算与程序设计基础，知识表达方法&：知识与思维，产生式规则，
语意网络，一阶谓词逻辑问题求解方法：搜索策略，启发式搜寻，搜寻算法，问题规约方
法，谓词演算：归结原理，归结过程专家系统：建立专家系统的方法及工具&
（2）联接主义（神经网络学派）：1988年美国权威机构指出：数据库，网络发展呈直线上
升，神经网络可能是解决人工智能的唯一途径。&
我想对于人工智能的学习，大家一定不要像学数学似的及一些现成的结论，要学会分析问
题，最好能利用程序设计实现，这里推荐给大家ACM最佳博士论文奖获得者涂晓媛博士的著
作《人工鱼-计算机动画的人工生命方法》（清华大学出版社）。搞人工生命的同学不会不
知道国际知名的涂氏父女吧。关于人工智能的书当然首选《Artificial&Intelligence&A&
New&Synthesis》Nils&J.Nilsson.鼻祖嘛！&
关于网络安全我也想在这里说两句，随着计算机技术的发展，整个社会的信息化水平突飞
猛进，计算机网络技术日新月异，网络成了当即社会各个工作领域不可缺少的组成部分，
只要有网络存在，网络安全问题就是一个必须解决好的问题，学习网络安全不是简简单单
的收集一些黑客工具黑一黑别人的网站，而是要学习他的数学原理，实现原理，搞清底层
工作机制，这样才能解决大部分的现有问题和新出现的安全问题。不用这么长吧，会把大一的小弟弟吓坏的
看看这里程序员就知道多郁闷了
赶紧想怎么转行吧
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