每每看到大学生就业报告里提到计算机系学生失业人数最多时，我就想mn，什么原因导致了这种现象的发生，在中国软件还处于比较初级的阶段时，市场对软件人才的需求应该每年在大幅的递增，可是大学里培养出来的计算机科班人才质量却每况愈下，甚至还不如一个软件培训机构两三个月训练出来的人好用，为什么?想想现在的计算机科班毕业生的水平吧，大学四年下来，90%的学生写的代码没有超过2000行，不Linux操作系统为何物，不知道C++和Vc的区别，没有开发出一块实用功能的简单软件， 没有使用过STL，甚至不知STL为何物，更不用提设计模式之类的比较高级一点的东西了……这样的例子还能举出很多…
就是这样的人才质量，如何让一个以营利为目的的公司接受，如何为企业创造价值？ 但是也有那么一些人，能进入微软、IBM、google、百度这样的公司，拿着年薪几十万。

2. 失败的计算机教育体制
我也是一名毕业不久的计算机科班毕业生，从我目前了解的情况看来，大学时，没有几个学生真正的对计算机编程感兴趣，体会不到通过编程解决问题带来的乐趣,只是单纯的跟着课程的设置学习，这样没有目的性的学习效率如何之底？大学里的学生又有几个人能对自己的职业规划有一个基本的了解？大学里有几个人能理解学习的课程在具体的实践中的作用？ 这些惨痛的例子说明了我们大学对计算机系学生的引导是非常不够的？没能激起对学习计算机技术的兴趣？不能告诉大家一个将来一个明确的职业规划方向，没有很好的引导学生去思考自己的职业规划方向？如果是这种状态去学习，大学四年基本是废掉了……
另外一个就是大学课程的设置，各种各样的课程，填鸭式的教学方式…. 纯粹理论式的教学方式….到头来，学生真正学到了什么？几个术语名词而已…..一样对操作系统是那样的迷茫….不知道编译原理的语法分析为何物？ 不知道数据结构中的树和图将有何用？

3. 四年后，我能骄傲的说我是计算机系的学生
上面发了那么多的牢骚，其实都是有感而发….下面在结合自己的工作的感受具体谈谈计算机学生应该如何规划自己的大学四年
大一：
一个新兵蛋子，刚走进象牙塔的大门，什么都是新鲜的，不断听着学长们说着天书般的技术术语… 天天争论C++和java哪个好，.net是否比Vc更智能先进…. 还有什么Asp.net …. 一堆的技术摆在自己面前了…
然后自己就糊涂了….去问学长吧…学长告诉你..好好学习java吧…将来有钱途…..
其实大一，没必要学习各种新鲜的技术…..把高等数学学好吧….这才是正事，是决定了着将来你是否能称为一个大牛还是一个编程语言的熟练操作工人的因素…. 也许这时候的你还不知道高等数学有什么作用…
但我要告诉你的是如果你的悟性高…. 工作一两年也许就能体会到数学的做用…. 学高数..不是简简单单的学习微积分…. 在掌握这些知识的时候….锻炼自己的逻辑思维….. 锻炼自己的思考问题解决问题的方法和能力。作用在将来一定大大的….. 等将来如果你涉足密码学…你会发现各种积分方程和矩阵变化…. 将来在计算一个算法的复杂性和证明算法的可靠性时，也离不开数学知识…. 如果你涉足人工智能和语音识别，各种统计模型就会呈现在你面前。在你毕业找工作时，这个才是你和专业培训机构培训出来的学生的差异能力。这才是企业更看重的能力。如果你还有时间的话，学习C语言… 但是不要再用谭浩强的书了…. 看
The C program langue 吧… 如果能真正领悟书中70%的例子话，那就足够了. 如果能把这两门课程学到十分优秀，恭喜你，你已经成功了一半了…..

大二：
如果你在大一学习了C之后，这个时候大学的课程就要涉及操作系统和数据结构、还有汇编语言了…… 这也是大二一定要学好的两门课了……大学的操作系统太失败了，上完课后，很多的学生不知道所云，更加感觉操作系统的神秘了，课程设计也就是什么银行家算法的，然后大家在网上一顿搜索，然后交给老师就算完事了…
其实，我的建议是自己写一个操作系统内核，实现内存管理，进程管理和切换 等一些基础的东西了就可以了，《自己动手写操作系统》就是很好的教材…… 如果还有时间，学习《Linux内核设计与实现》，看看现实商用的操作系统是怎么实现的？ 当然最好和原码结合的一起看，效果最好。还有赵炯博士的 “.012Linux内核完全剖析”什么的。如果能仔细阅读，收获一定不少。当然还有数据结构，这个也是重中之中，这也是和非科班出身的学生的差别，关键是你学的好坏，这个的实践主要在ACM上，当学习完数据结构后，最重要的是使用，不断的在Acm上做各种各样的题目，不断的提升自己算法设计的能力。从大二开始，如果能坚持两年下来，那么一般的算法设计肯定是难不住的了，也许这时候高数打下的基础就会起作用了。
当毕业的时候，进入一家好的公司应该不是太难的事情了。再说说汇编语言，本质上这也是一门编程语言，可能刚入门的时候比较困难，但是程序写多了，和C也没有差别了。我还想说一点，就是现在Windows内核也逐步开放了，至少有很多的逆向的资源可以学习。如果对Windows有兴趣，一样可以学习操作系统的实现原理。

大三：
离散数学和编译原理是个重头戏，离散数学虽然我现在还没体会到他的作用，但是和高数一样，这中内在的东西才是最重要的，代表着内功，如果没有学好，这些债迟早还要要还的。 编译原理，学习完以后一样会让你云里雾里，整天做那些无聊的题目。还是说实践吧，网上有开源的C编译器的源码，下载下来然后好好学习下，结合编译原理书中讲的东西，好好的消化一些这些知识，最后，自己如果能写出来一个C编译器的话，那你的编译原理也就通过了。当然这个时候可以学习一些C++或Java之类语言，但是学到够平时用的就可以了，没有学非常深。选择一本教材学习两三个月就行了。


当然，这个时候，可能你的同学已经能做出来各种漂亮的网页，也可能熟练的使用MFC类库做出各种各样的漂亮的软件，这些没什么，如果三年下来，如果你能够按照上面我写的那样坚持学习。也许他们用三年学习的这些东西，你用三个月就能熟练。

大四：
到了找工作的时候，如果你按照上面一步一个脚印的学习，我相信你会收到很多大公司的offer。因为大公司更看重的是你的内功的深厚，而小公司才会看重那些花拳绣腿的技术。但是这个时候，千万不要忘记继续学习，很多的学生大四一年都浪费掉了，真实太可惜了，在前面三年的基础上，到了厚积薄发的时候了，
开始要思考自己的职业规划了，你要选择Linux方向还是Windows方向，要选择底层方向还是应用方向，
要选择网页方向还是桌面应用方向。是选择自然语言处理还是人工智能。这个时候你要选择自己的一个方向，当然你可以向你的导师求助，然后确定自己的发展方向，大四一年就可以专心的学习了。


4. 附上我认为计算机学习比较好辅助教材：

C语言： the C Program Language
操作系统; 于渊：《自己动手写操作系统》

《Linux内核设计与实现》

《Linux内核完全剖析》

《Linux内核情景分析》

《Windows内核情景分析》
编译原理： 龙书《编译原理》
汇编：
王爽老师《汇编第二版》

5. 后记

以上都是自己在工作后对大学四年的反思，可能很多人有不一样的看法，我没有任何异议。毕竟每个人经历是不一样的，但是如果你向想做真正的计算机科班出身的学生，学好上面介绍的课程吧。在以后的职业生涯中，你会终身受益的。当然上面很多的课程我没有提到，并不代表他们不需要学习，只是分量没有那么重而已。因为你还是要毕业的，每门功课还是要过的。zds

当然，我现在认为，计算机的本科四年真是一个打基础的四年，之后才是学习各种招式，如果基础打好了，招式的学习会事半功倍的。当进入公司后，一样要持续不断的学习，才能让你不断的进步。自己文采不好，写的比较乱，但都是肺腑之言，各位将就看吧。

当然，并非总是越大越好，但在现在的情况下，确实越大越好，因为大的库会包含大量的功能。标准库中的功能越多，开发自己的应用程序时能借助的功能就越多。C++库并非提供了一切（没有提供并发和图形用户接口的支持），但确实提供了很多。几乎任何事都可以求助于它。

因为标准库中东西如此之多，你所选择的类名或函数名就很有可能和标准库中的某个名字相同。为了避免这种情况所造成的名字冲突，实际上标准库中的一切都被放在名字空间std中。但这带来了一个新问题。无数现有的C++代码都依赖于使用了多年的伪标准库中的功能，例如，声明在<iostream.h>，<complex.h>，<limits.h>等头文件中的功能。现有软件没有针对使用名字空间而进行设计，如果用std来包装标准库导致现有代码不能用，将是一种可耻行为。

慑于被激怒的程序员会产生的破坏力，标准委员会决定为包装了std的那部分标准库构件创建新的头文件名。生成新头文件的方法仅仅是将现有C++头文件名中的 .h 去掉，方法本身不重要，正如最后产生的结果不一致也并不重要一样。所以<iostream.h>变成了<iostream>，<complex.h>变成了<complex>，等等。对于C头文件，采用同样的方法，但在每个名字前还要添加一个c。所以C的<string.h>变成了<cstring>，<stdio.h>变成了<cstdio>，等等。最后一点是，旧的C++头文件是官方所反对使用的（即明确列出不再支持），但旧的C头文件则没有（以保持对C的兼容性）。实际上，编译器制造商不会停止对客户现有软件提供支持，所以可以预计，旧的C++头文件在未来几年内还是会被支持。

所以，实际来说，下面是C++头文件的现状：

· 旧的C++头文件名如<iostream.h>将会继续被支持，尽管它们不在官方标准中。这些头文件的内容不在名字空间std中。

· 新的C++头文件如<iostream>包含的基本功能和对应的旧头文件相同，但头文件的内容在名字空间std中。（在标准化的过程中，库中有些部分的细节被修改了，所以旧头文件和新头文件中的实体不一定完全对应。）

· 标准C头文件如<stdio.h>继续被支持。头文件的内容不在std中。

· 具有C库功能的新C++头文件具有如<cstdio>这样的名字。它们提供的内容和相应的旧C头文件相同，只是内容在std中。

所有这些初看有点怪，但不难习惯它。最大的挑战是把字符串头文件理清楚：<string.h>是旧的C头文件，对应的是基于char*的字符串处理函数；<string>是包装了std的C++头文件，对应的是新的string类；<cstring>是对应于旧C头文件的std版本。如果能掌握这些，其余的也就容易了。

关于标准库，需要知道的第二点是，库中的一切几乎都是模板。iostream帮助你操作字符流，但什么是字符？是char吗？是wchar_t？是Unicode字符？一些其它的多字节字符？没有明显正确的答案，所以标准库让你去选。所有的流类（stream class）实际上是类模板，在实例化流类的时候指定字符类型。例如，标准库将cout类型定义为ostream，但ostream实际上是一个basic_ostream<char>类型定义（typedef ）。

类似的考虑适用于标准库中其它大部分类。string不是类，它是类模板：类型参数限定了每个string类中的字符类型。complex不是类，它是类模板：类型参数限定了每个complex类中实数部分和虚数部分的类型。vector不是类，它是类模板。如此不停地进行下去。

在标准库中无法避开模板，但如果只是习惯于和char类型的流和字符串打交道，通常可以忽略它们。这是因为，对这些组件的char实例，标准库都为它们定义了typedef，这样就可以在编程时继续使用cin，cout，cerr等对象，以及istream，ostream，string等类型，不必担心cin的真实类型是basic_istream<char>以及string的真实类型是basic_string<char>。

标准库中很多组件的模板化和上面所建议的大不相同。再看看那个概念上似乎很直观的string。当然，可以基于 "它所包含的字符类型" 确定它的参数，但不同的字符集在细节上有不同，例如，特殊的文件结束字符，拷贝它们的数组的最有效方式，等等。这些特征在标准中被称为traits，它们在string实例中通过另外一个模板参数指定。此外，string对象要执行动态内存分配和释放，但完成这一任务有很多不同的方法。哪一个最好？选择：string模板有一个Allocator参数，Allocator类型的对象被用来分配和释放string对象所使用的内存。

这里有一个basic_string模板的完整声明，以及建立在它之上的string类型定义（typedef）；可以在<string>头文件中找到它（或与之相当的什么东西）：

namespace std {

   template<class charT,
            class traits = char_traits<charT>,
            class Allocator = allocator<charT> >
      class basic_string;

   typedef basic_string<char> string;

}

注意，basic_string的traits和Allocator参数有缺省值。这在标准库中是很典型的做法。它为使用者提供了灵活性，但对于这种灵活性所带来的复杂性，那些只想做 "正常" 操作的"典型" 用户却又可以避开。换句话说，如果只想使用象C字符串那样的字符串对象，就可以使用string对象，而不用在意实际上是在用basic_string<char, char_traits<char>, allocator<char> >类型的对象。

通常可以这么做，但有时还是得稍稍看看底层。例如，声明一个类而不提供定义具有优点；它还指出，下面是一种声明string类型的错误方法：

class string;                    // 会通过编译，

先不要考虑名字空间，这里真正的问题在于：string不是一个类，而是一个typedef。如果可以通过下面的方法解决问题就太好了：

typedef basic_string<char> string;

但这又不能通过编译。"所说的basic_string是什么东西？" 编译器会奇怪 ---- 当然，它可能会用不同的语句来问你。所以，为了声明string，首先得声明它所依赖的所有模板。如果可以这么做的话，就会象下面这样：

template<class charT> struct char_traits;

template<class T> class allocator;

template<class charT, class traits = char_traits<charT>,
class Allocator = allocator<charT> >
class basic_string;

typedef basic_string<char> string;

然而，你不能声明string。至少不应该。这是因为，标准库的实现者声明的stirng（或std名字空间中任何其它东西）可以和标准中所指定的有所不同，只要最终提供的行为符合标准就行。例如，basic_string的实现可以增加第四个模板参数，但这个参数的缺省值所产生的代码的行为要和标准中所说的原始的basic_string一致。那到底该怎么办？不要手工声明string（或标准库中其它任何部分）。相反，只用包含一个适当的头文件，如<string>。

有了头文件和模板的这些知识，现在可以看看标准C++库中有哪些主要组件：

· 标准C库。它还在，还可以用它。虽然有些地方有点小的修修补补，但无论怎么说，还是那个用了多年的C库。

· Iostream。和 "传统" Iostream的实现相比，它已经被模板化了，继承层次结构也做了修改，增强了抛出异常的能力，可以支持string（通过stringstream类）和国际化（通过locales）。当然，你期望Iostream库所具有的东西几乎全都继续存在。也就是说，它还是支持流缓冲区，格式化标识符，操作子和文件，还有cin，cout，cerr和clog对象。这意味着可以把string和文件当做流，还可以对流的行为进行更广泛的控制，包括缓冲和格式化。

· String。string对象在大多数应用中被用来消除对char*指针的使用。它们支持你所期望的那些操作（例如，字符串连接，通过operator[]对单个字符进行常量时间级的访问，等等），它们可以转换成char*，以保持和现有代码的兼容性，它们还自动处理内存管理。一些string的实现采用了引用计数，这会带来比基于char*的字符串更佳的性能（时间和空间上）。

· 容器。标准库提供了高效的容器实现：vector（就象动态可扩充的数组），list（双链表），queue， stack，deque，map，set和bitset。但多少可以作为补偿的一点是， string是容器。这很重要，因为它意味着对容器所做的任何操作对string也适用。

标准库规定了每个类的接口，而且每条接口规范中的一部分是一套性能保证。所以，举例来说，无论vector是如何实现的，仅仅提供对它的元素的访问是不够的，还必须提供 "常量时间" 内的访问。如果不这样，就不是一个有效的vector实现。

很多C++程序中，动态分配字符串和数组导致大量使用new和delete，new/delete错误 ---- 尤其是没有delete掉new出来的内存而导致的泄漏 ---- 时常发生。如果使用string和vector对象（二者都执行自身的内存管理）而不使用char*和动态分配的数组的指针，很多new和delete就可以免于使用，使用它们所带来的问题也会随之消失。

· 算法。标准库就提供了大量简易的方法（即，预定义函数，官方称为算法(algorithm) ---- 实际上是函数模板），其中的大多数适用于库中所有的容器 ---- 以及内建数组（built-in arrays）。

算法将容器的内容当作序列（sequence），每个算法可以应用于一个容器中所有值所对应的序列，或者一个子序列（subsequence）。标准算法有for_each（为序列中的每个元素调用某个函数），find（在序列中查找包含某个值的第一个位置，count_if（计算序列中使得某个判定为真的所有元素的数量），equal（确定两个序列包含的元素的值是否完全相同），search（在一个序列中找出某个子序列的起始位置），copy（拷贝一个序列到另一个），unique（在序列中删除重复值），rotate（旋转序列中的值），sort（对序列中的值排序）。注意这里只是抽取了所有算法中的几个；标准库中还包括其它很多算法。

和容器操作一样，算法也有性能保证。例如，stable_sort算法执行时要求不超过0比较级(N log N) 。（stable_sort提供的性能必须和最高效的通用排序算法在同一个级别。）

· 对国际化的支持。不同的文化以不同的方式行事。和C库一样，C++库提供了很多特性有助于开发出国际化的软件。但虽然从概念上来说和C类似，其实C++的方法还是有所不同。例如，C++为支持国际化广泛使用了模板，还利用了继承和虚函数，这些一定不会让你感到奇怪。

支持国际化最主要的构件是facets和locales。facets描述的是对一种文化要处理哪些特性，包括排序规则（即，某地区字符集中的字符应该如何排序），日期和时间应该如何表示，数字和货币值应该如何表示，怎样将信息标识符映射成（自然的）明确的语言信息，等等。locales将多组facets捆绑在一起。例如，一个关于美国的locale将包括很多facets，描述如何对美国英语字符串排序，如何以适合美国人的方式读写日期和时间，读写货币和数字值，等等。而对于一个关于法国的locales来说，它描述的是怎么以法国人所习惯的方式完成这些任务。C++允许单个程序中同时存在多个locales，所以一个应用中的不同部分可能采用的是不同的规范。

· 对数字处理的支持。C++库为复数类（实数和虚数部分的精度可以是float，double或long double）和专门针对数值编程而设计的特殊数组提供了模板。例如，valarray类型的对象可用来保存可以任意混叠(aliasing)的元素。这使得编译器可以更充分地进行优化，尤其是对矢量计算机来说。标准库还对两种不同类型的数组片提供了支持，并提供了算法计算内积(inner product)，部分和(partial sum)，临差(adjacent difference)等。

· 诊断支持。标准库支持三种报错方式：C的断言，错误号，例外。为了有助于为例外类型提供某种结构，标准库定义了下面的例外类（exception class）层次结构：

                                                    |---domain_error
                     |----- logic_error<---- |---invalid_argument
                     |                               |---length_error
                     |                               |---out_of_range
exception<--|
                     |                                |--- range_error
                     |-----runtime_error<--|---underflow_error
                                                     |---overflow_error

logic_error（或它的子类）类型的例外表示的是软件中的逻辑错误。理论上来说，这样的错误可以通过更仔细的程序设计来防止。runtime_error（或它的子类）类型的例外表示的是只有在运行时才能发现的错误。

可以就这样使用它们，可以通过继承它们来创建自己的例外类，或者可以不去管它。没有人强迫你使用它。

上面列出的内容并没有涵盖标准库中的一切。

标准库中容器和算法这部分一般称为标准模板库。STL中实际上还有第三个构件 ---- 迭代子（Iterator）。迭代子是指针似的对象，它让STL算法和容器共同工作。

STL是标准库中最具创新的部分，这并不是因为它提供了容器和算法（虽然它们非常有用），而是因为它的体系结构。简单来说，它的体系结构具有扩展性：可以对STL进行添加。当然，标准库中的组件本身是固定的，但如果遵循STL构建的规范，可以写出自己的容器，算法和迭代子，使它们可以和标准STL组件一起工作，就象标准组件自身之间相互工作一样。还可以利用别人所写的符合STL规范的容器，算法和迭代子，就象别人利用你的一样。使得STL具有创新意义的原因在于它实际上不是软件，而是一套规范（convention）。标准库中的STL组件只是具体体现了遵循这种规范所能带来的好处。

通过使用标准库中的组件，通常可以避免从头到尾来设计自己的IO流，string，容器，国际化，数值数据结构以及诊断等机制。这就有更多的时间和精力去关注软件开发中真正重要的部分：实现软件的其他功能。


转自：http://hi.baidu.com/why0813/blog/item/850ea46eecf658db80cb4a6a.html

相信每一位玩ACM程序设计竞赛的同学来说，都有一个从入门到精通的过程，而且分享他们经验的时候，见到最多的就是一种合作和拼搏精神，乐在其中的那种激情。

 　　Wilbert即将毕业，作为一个菜鸟级的入门玩家，一直很想知道如何能在程序设计竞赛中成为一个高手。即将无缘类似竞赛的我，终于整理出了一些程序设计竞赛ACM训练之道，愿与大家分享。

 　　首先是编程的能力，一般要做到50行以内的程序不用调试、100行以内的二分钟内调试成功。

 　　训练过ACM等程序设计竞赛的人在算法上有较大的优势，这就说明当你编程能力提高之后，主要时间是花在思考算法上，不是花在写程序与debug上。

 我摘录了网上的一个 训练计划 ：

 第一阶段： 练经典常用算法，下面的每个算法给我打上十到二十遍，同时自己精简代码，因为太常用，所以要练到写时不用想，10-15分钟内打完。   

1．最短路（Floyd、Dijstra、BellmanFord）；

2．最小生成树（先写个prim，kruscal要用并查集，不好写）；

3．大数（高精度）加减乘除；

4．二分查找（代码可在五行以内）；

5．叉乘、判线段相交、然后写个凸包；

6．BFS、DFS，同时熟练hash表（要熟，要灵活,代码要简）；

7．数学上的有：辗转相除（两行内），线段交点、多角形面积公式；

8．调用系统的qsort, 技巧很多，慢慢掌握；

9．任意进制间的转换......

第二阶段： 练习复杂一点，但也较常用的算法。 如：   

1．二分图匹配（匈牙利），最小路径覆盖；

2．网络流，最小费用流；

3．线段树；

4. 并查集；   

5．熟悉动态规划的各个典型：LCS、最长递增子串、三角剖分、记忆化dp    ；

6．博弈类算法。博弈树，二进制法等；

7．最大团，最大独立集；

　　8．判断点在多边形内；

9．差分约束系统；   

10．双向广度搜索、A*算法，最小耗散优先......

 算法书 有很多可以参考：

 1、Concrete Mathematics --- A Foundation For Computer Science

Ronald L. Graham ， Donald E. Knuth ， Oren Patashnik

这本书《具体数学》是Stanford计算机系的教材（1970 年开始给研究生授课），书的内容是Knuth的巨著TAOCP第一章的扩展，涉及了计算机科学领域内几乎所有可能遇到的数学知识。书中许多经典问题的解答 比目前广泛流传的解法更易懂。对于提高大家的数学修养有很大帮助。

2、Introduction to Algorithms

Thomas H. Cormen ，Charles E. Leiserson ，Ronald L. Rivest ，Clifford Stein

《算法导论》MIT计算机系的经典算法教材。作者Rivest获得过ACM Turing Award，牛！本书内容全面，语言通俗，很适合大家入门。

3、实用算法的分析和程序设计

吴文虎 王建德

大名鼎鼎的“黑书”。内容包括了竞赛需要的各种算法，各种层次的读者都适合。

4、网络算法与复杂性理论

谢政 李建平

内容很丰富的图论教材

5、算法+数据结构=程序

N.Wirth

Pascal语言的发明人Wirth教授的名著，深入阐述了算法与数据结构的关系，对每个算法都提供详细的Pascal源程序，适合各种水平的读者。

 　　最后，在学习算法提升战斗力的同时，也要多做题目，实战是很有必要的。其实并不是所有的题目都是靠算法的，有一些题目是有多种可以优化的手段，也有一些工程性比较强的题目。上手做和把题做精还是有很大区别的（惭愧的说，我就是属于上手做，没有做精，所以……）。

 　　愿每一位程序设计竞赛爱好者挑战极限！