同学们好，我是王老师——二哥呀！（笑喷）

好巧！前几天有同学私信问过我这个问题：大学计算机专业，面临分专业，计科，软工，大数据，物联网，网络工程，该选什么？再加上高考结束后填报志愿，想必 CSDN 上有很多同学挺迷茫的。

我就来（主观地）一一分析下，从后往前。

网络工程，听起来还算是蛮高端大气上档次的，大家可以去百度百科或者维基百科看一下这个专业的解释。我的理解是网络工程是将计算机以及其他设备串联完成网络通信，以及智能化监控的学科。主要的分支有：路由交换、网络安全、无线网络等等。

我之前在的一个公司（十年前了），一百多号开发，但就两三个网络专业的人才，他们很重要，一旦机房的网络出问题，都得靠他们解决。嗯，说句“心怀鬼胎”的话，平常我们最喜欢的一件事就是网络出问题，或者公司断电，嗯，天赐的“摸鱼好时机”。当然了，这种机会不多，这两三位同事总是能在最短的时间内把问题解决掉。

物联网，也简称为 IoT，是近些年比较火的一个概念，是指将日常的物理对象连接到互联网的过程——从医疗设备，到可穿戴设备，小到智慧家居，大到智慧城市。

先说说我家的情况吧，比较常用的智能设备有两个，一个是扫地机器人，需要地面墙角比较规整一点才能比较顺利地完成清洁工作；一个是小夜灯，人经过的时候就亮起来，过一会自己就灭了，但经常夜里翻个身它就亮了，还有点“智障”。

相对来说，物联网还有很大的发展空间，比如智慧交通，再比如智慧农业，具体点的例子就是通过湿度传感器来自动触发灌溉等。

大数据，也就是 Big Data，我了解到的适用于大数据的技术有：分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、可扩展的存储系统等。奥巴马曾说“大数据”是未来的石油，可见其重要性。

大数据专业是典型的交叉学科，不仅涉及到计算机，还会涉及到数学和统计学，不仅对学校的学科实力有要求，对个人的硬性基本功也是有要求的。

软件工程专业是以计算机科学为基础的，更加强调软件开发的工程性，包括软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护和软件项目管理等。

计算机科学，也就是计科（Computer Science，简称 CS），不仅会研究计算机的硬件，也会研究计算机的软件，更具体的主题包括编程语言、程序设计等。

先插个楼，开局一张图：计科最佳指南。

我之前读过邹欣大佬（目前是 CSDN 副总裁）的一本书——《构建之法》，第一章就对软件工程和计算机科学的关系做了解释，它们开设的课程很相似，但本质上它俩是完全不同的。

计算机科学这一学术领域可以分为：计算机理论、信息和编码理论、算法和数据结构、形式化方法、编程语言等。

偏实践的领域：计算机体系结构（或者叫计算机组成原理）、操作系统、计算机网络、安全性和密码学、人工智能、计算机图形学、人机交互、嵌入式系统和软件工程。

按照武侠小说来讲，计算机科学更像是九阳神功、乾坤大挪移这种顶级内功；而软件工程更像是七伤拳、龙抓手、太极拳法等武功招式。在内功浑厚的基础上，武功招式就可以打出最大的伤害值。

另外还有一种比较功利性的说法：如果打算本科毕业后就参加工作，可选软件工程，如果打算考研进修，可选计算机科学。

不过，在我看来，无论选择计算机科学还是软件工程，大部分同学最终的选择都是做一名软件工程师。（落脚点还是很实在，增删改查嘛，hhh）

当然了，软件工程师可以分为两种：一种是充分理解了计算机科学，从而有能力应对充满挑战的创造性工作；另一种仅仅凭着对一些高级工具或者框架的熟悉而勉强应付。

第一种工程师能随着时间的流逝，不停地成长，最终成为技术大牛；而第二种工程师往往浮于表面，只学习某些特定的工具和技术，而不研究底层的原理，慢慢就会停滞不前。

我个人的总结就是，软工的内核还是计科，计科学得好，软工、大数据、物联网、网络工程都是可以自如应对的。

接下来就很重要了！怎么才能好学计科呢？怎么才能成为别人眼中的大牛呢？

先说理论。

如果你要学习物理，我推荐你顺着物理的发展史学习，先学习牛顿的经典物理，再学习热力学、电磁学，然后学习相对论、量子力学这些彻底推翻经典物理的，最后学习电动力学这种硬核的。

整个学习过程，是自底向上的。学计科也要这样吗？

先学习电路，然后学习冯诺依曼结构，造一台计算机？接着再学习如何用汇编写个 mini os？接着学习如何写一个简易版的编译器？最后再学习高级编程语言，比如说 Java、Python、C++？

显然这样是行不通的！计算机科学的学习最好是自顶向下。

什么是顶？在我看来，就是一门高级的编程语言，比如说 Java、C++ 或者 Python。我个人从事 Java 后端开发的时间比较久，所以还是拿老本行来说。

当你学习到 Java 并发编程中的“原子性”、“同步”、“异步”、“进程”、“内存分配”这些概念的时候，你自然而然会产生很多疑问，然后就会去学习操作系统，学习计算机组成原理，然后你的一系列问题就会逐渐被解决。

当你在学习 Java 的时候遇到性能问题时，你就会去研究，啊，原来 Java 是一门解释型的编程语言，而 C 语言是一门编译型的编程语言，所以 Unix/Linux 这种操作系统要用 C 语言来实现，因为要最大限度的压榨硬件的瓶颈。

当然了，Java 为了提升自身的性能也是费尽心思，比如说即时编译（JIT，Just-In-Time）通过在运行时将字节码编译为本机机器代码来提高性能；比如说垃圾回收机制的升级，从 GC 到 ZGC，GC 的痛点在于垃圾回收期间，所有的线程都会停止活动，等待 STW（Stop The World）的结束，而 ZGC 在标记、转移和重定位阶段几乎都是并发的，大大缩短了停顿的时间。

跑偏了，继续来说。

当你用 Java 实现某个业务需求时，发现人家的算法实现比你快得多，你自然会好奇，为什么会这样？然后你发现人家用的数据结构和你的不同，接着你就会去学习数据结构，再了解一些高效的算法，比如动态规划等。

你看，从学 Java 的语法开始，你一步步学到了操作系统、计算机组成原理、数据结构与算法。

跟着需求去学习，才能真正学好计算机科学。

我也会给你推荐《CSAPP》这本黑皮书，毕竟永远的神，但如果你没有编程基础就去啃，你可能很快就会被劝退的；反而，一开始，你读一读我写的《教妹学Java》，或者去 B 站上看尚硅谷或者动力节点这些培训机构的 Java 视频课，没准你会越学越觉得有信心——这么简单的东西，我这么聪明，还能学不会？你会有这种自信的错觉的！

反而一开始去啃 CSAPP，你会感觉，老天！我特么是个废材啊，我学的什么鬼玩意，这竟然看不懂，学不会？

你可能要问，编程语言有很多种，Java、Python、C/C++、Go、JavaScript 等等，选哪一个呢？

选择 Java 吧，常听人说“人生苦短，我用 Python”；选择 Python 吧，常听人说“Go 是 Google 的亲儿子，发展势头正劲”；选择 Go 吧，常听人说“前端（JavaScript 必学）更容易学习一些”；选择 JavaScript 吧，常听人说“C/C++ 具备现代程序设计的基础要求，是很多编程语言的基础。”

然后就又麻了！

我是从大一就开始学习的 Java，当时没有选择，因为不知道还有其他编程语言（嘘），学校让学 Java 就学了 Java。只能说非常的幸运，选对了。

那么同学们也不需要纠结，前端、Java、Python、C++/C，到底怎么选？学校安排啥就学啥，如果学校没安排，那么选 Java 可能是最朴实无华的选择，因为综合（就业岗位和薪资）考虑的话，Java 是其他编程语言无法替代的。

当然了，你也可以选择 C 语言，这也是一个无法反驳的选择，C 语言是其他很多编程语言的基石，学了这个，再学其他任何一门编程语言都是很好的基础，只不过，指针这块确实令人头痛！

选择一门编程语言后，踏踏实实地去学习，就会连根拔起很多其他方面的内容，比如说数据库、数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统、计算机网络等等。

• 那 C 语言该怎么学呢？
• 那 Java 该怎么学呢？
• 那数据库该怎么学呢？
• 那数据结构与算法该怎么学呢？
• 那计算机组成原理该怎么学呢？
• 那操作系统该怎么学呢？
• 那计算机网络该怎么学呢？

一个一个来解决。

C 语言：

推荐翁恺教授的《C 语言程序设计》，B 站地址：

https://www.bilibili.com/video/BV19W411B7w1

Java：

你可以先看看我整理的这份 GitHub 上星标 115k+ 的 Java 教程，里面涵盖了 Java 所有的知识点，包括 Java 语法、Java 集合框架、Java IO、Java 并发编程和 Java 虚拟机，内容不多，只讲重点。

GitHub 星标 115k+的 Java 教程，超级硬核！

数据库：

• 《SQL 必知必会》
• 《高性能 MySQL》
• 《MySQL技术内幕-InnoDB存储引擎》
• 《Redis 深度历险：核心原理与应用实践》

数据结构与算法：

• 《算法 4》
• 吃完 300 道 LeetCode 题后，我胖得快炸了

计算机组成原理：

• 《计算机是如何跑起来的》
• 《CSAPP》，也就是《深入理解计算机系统》

操作系统：

• 龙书《操作系统概念》
• 《现代操作系统》

计算机网络：

• 网络是怎样连接的
• 图解 HTTP
• 图解TCP/IP
• TCP/IP详解 卷1：协议

你可能要问，一定要按照这个次序吗？

答案是可以不按照，但我这里有 3 个重要的“先决条件”：

• 你最好先从一门编程语言开始，然后不断纵向和横向扩展；
• 你最好先学计算机组成原理再学操作系统；
• 你最好先学计算机网络和操作系统再学分布式系统；

限于 CSDN 外链的原因，学习资源我这里没法列全。

但考虑到同学们的诉求，我上周末花了两天的时间，整理了一份 CS 自学指南，里面囊括了所有我认为值得推荐给大家的学习资料（有书、有视频、有公开课、有在线文档），这些学习资料不用怀疑，我都看过，虽然有些没有看完，已经在 GitHub 上开源了。

https://github.com/itwanger/LearnCS-ByYourself

你可以大致按照我列出的顺序，借助我推荐的教材和视频课程，最好是两者兼顾，然后花 100-200 个小时去学完每一个科目，然后在之后的程序生涯里，不断重温这些精华，你会来感谢我的！

要把这些内容全部学完，当然是需要花时间的，不可能一朝一夕就能完成，大学期间可能完全学不完，即便是工作几年后仍然可能学不完，但相信我，你会在这条路上得到快乐，得到满足的。

还有什么比学习更重要的事情呢？

如果有，那就是给二哥点个赞，来个三连了！

大家好，我是程序员吴师兄，一个坚持在 CSDN 日更原创的程序员。

今天想和大家聊一聊为什么有人劝别选计算机专业?

和大家说一句掏心窝的话：直到 2021 年，计算机专业依旧是寒门改变命运的一个最佳选择之一，要不是怕被喷，我都想把之一去掉，因为想了半天，我实在找不到其它与之匹配的选择。。

之所以会出现有人劝退计算机专业，我琢磨了一下，可能有以下几个原因：

1、本身对编程无感，但听说计算机专业高薪，所以人云亦云的进来，后来发现这钱没有想象中那么好挣，996 是常态，于是发出呐喊：别选计算机！

2、家里有矿，背景好，进可玩玩金融，退可当个包租公，瞧不起敲臭代码的程序员，于是居高临下鄙视到：别选计算机。

3、身边有程序员，对程序员存在误解，认为程序员都是穿格子衫黑眼圈秃头的形象，选了计算机专业最终会变成单身狗，出于好心，提醒别人：别选计算机专业。

4、稀里糊涂的参加了培训班，一出来发现找不到工作，浪费了大半年时间和上万元人民币，怒斥道：RNM，退钱，别选计算机专业！

5、对计算机专业持悲观态度，认为计算机现在已经太火了，火过头了，比白酒还火，各行各业都想转计算机，人员早就饱和，现在进就等着失业吧。

看完这些原因，可以得出一个很明显的结论：计算机专业并不是适合每一个人，劝进劝退都可以。

计算机专业不适合那些怕苦的人，不适合那些不缺钱的人，不适合那些不热爱技术的人。

计算机专业最适合的群体是那些热爱计算机技术同时又想高薪的同学，想想一毕业就有可能找到月薪 20k 甚至 30k 的工作，而同龄人在其它非金融行业才五六千起步，寒门逆袭的故事正在书写。

并且，计算机专业毕业去找工作，那些互联网大厂并不像招其他岗位的人一样，十分看重学历或者看重大学成绩，一次表现优异的秋招，足以。

说来说去，对于想改变命运的寒门学子来说，我是相当劝进学计算机的，当然，很有可能你会说：我也想选计算机专业，但我怕自己不热爱技术。

关于这个问题，我建议在一开始的时候可以去看一个视频，叫做《计算机科学速成课》，这套课程是 Crash Course 旗下的计算机科学相关的视频，早期发布在 Youtube 上，整个系列课程高达 12 亿的播放量，现在你可以在 B 站上免费观看，有汉化有弹幕。

之所以建议看这个视频，是因为这个系列视频总时长 10 个小时，一共 40 集，基本上每集控制在 10 分钟左右，只要不到 10 小时就可以粗略了解计算机科学这门学科，如果你是一个门外汉，相信我，通过这个短短的 10 个小时足以帮你打开计算机的大门。

Crash Course 的这套计算机科学视频一共 40 集，基本上每集控制在 10 分钟左右，所以，只要不到 10 小时就可以粗略了解计算机科学这门学科，如果你是一个门外汉，相信我，通过这个短短的 10 个小时足以帮你打开计算机的大门。

你可能会不禁疑惑，十几分钟能学到啥？而事实上，Crash Course 的视频信息量很大，每一秒的时间都是精华，视频里面不仅有图像、视频资料、图表等，更有老师面授，老师的语速也是很快的，如果跟不上，建议 0.75 的速度进行观看。

如果你是小白，想了解一门学科，不妨通过该系列视频作为切入点；如果你是某学科学生，可以用该视频梳理总结课程的框架结构；如果你想拓宽知识，这个系列视频作为下饭菜也是十分合适的。

Crash Course 的 Youtube 官方频道地址如下：

https://www.youtube.com/user/crashcourse

B 站频道地址如下：

https://www.bilibili.com/video/av21376839

书籍搭配使用：

图解操作系统、网络、计算机组成 PDF 下载！

如果你现在是计算机专业的学生，想要投入程序员的行业，拿高薪，那么强烈建议你学好以下几门计算机基础课程：

1、计算机组成原理

2、计算机操作系统

3、计算机编译原理

4、数据结构与算法

5、计算机网络

一方面这些计算机基础内容是面试必备，另外一方面你想要在程序员的领域学的更深入一些，这些计算机基础内容完全是必须的。

计算机基础知识对程序员来说到底有多重要？

一、计算机组成原理

来源于深入浅出计算机组成原理
从上面这张图可以看出来，整个计算机组成原理，就是围绕着计算机是如何组织运作展开的。

我们依旧来举例子：）

每个程序员应该都知道 Ascii码，GB2312，GBK，Utf8，Unicode 等编码格式，如果你没接触过，那总出现过文件压缩后解压乱码的情况吧？

了解了这些编码的存储格式，你才会明白为什么会有中文乱码问题，靠，我在写这个回答的时候，我的后端同事发给我的日志就出现了中文乱码。。。。

再来个例子。

比如 LRU 缓存算法 的例子，它的设计也是借鉴计算机组成原理的内容的，

看动画轻松理解「链表」实现「LRU缓存淘汰算法」
​
在计算机的世界里，空间换时间，时间换空间这个概念在复杂的设计中时常出现。

如果你想更详细的了解 计算机组成原理 的知识，推荐一本书：《计算机组成：结构化方法》。

二、操作系统

先来看一下操作系统都有哪些内容。

现代计算机系统由一个或多个处理器、主存、打印机、键盘、鼠标、显示器、网络接口以及各种输入/输出设备构成。

说实话，程序员不可能会掌握所有计算机系统的细节，所以在硬件的基础之上，计算机安装了一层软件，这层软件能够通过响应用户输入的指令达到控制硬件的效果，从而满足用户需求，这种软件称之为操作系统，它的任务就是为用户程序提供一个更好、更简单、更清晰的计算机模型。

我们依旧通过一个例子来解释操作系统在工作中的帮助。

比如说，做一个网络代理软件，不过是从 socket 上收一个包然后转发给另一个 socket 而已，这好像和操作系统没多大关系吧？

但真做了，你会发现，用一个线程处理网络IO，只要写对了，那么哪怕系统压力很大，只要CPU顶得住，就可以保证引入的延迟总是在几个毫秒之内；但如果用了多线程分别处理收/发，那么只要网络压力稍大，引入的延迟就会增加，很快额外延迟就可能突破几十个毫秒（这实际上已经完全不能用了）。

想搞明白这是为什么，对操作系统调度原理、时间片等概念没有足够深刻的理解，是不可能的。
尤其是，当你突然遇到类似“系统压力一大网络延迟急剧升高”的 bug 时，如果对操作系统没有深入理解，你连准确描述都做不到，连查资料、求帮助都不知道该往哪个方向努力，更不用说 debug了。

换句话说，你可以不造轮子，但是你要知道这轮子是怎么造的，否则你连问问题都不知道如何去描述。

再降维一点，你总要掌握如何安装 Windows 系统吧，否则妹子让你去她房间里修电脑你都只能拒绝掉！

三、编译原理

众所周知，编译技术是计算机科学史上的明珠之一。

对于编译原理，很多程序员的困惑就是：我也不会去设计一门新的编程语言，有必要学习编译原理吗？学了有什么用呢？

实际上，编译原理不是用于炫耀的屠龙技，程序员在工作中经常会碰到需要编译技术的场景，比如：

• 编写界面模板引擎；
• 为项目编写各种各样的 DSL；
• 深度理解甚至开发出 Spring、Hibernate、阿里巴巴 Druid 这样的工具。
• 除此之外，解析用户输入，防止代码注入，为前端工程师提供像 React 那样的 DSL，像 TypeScript 那样把一门语言翻译成另一门语言，像 CMake 和 Maven 那样通过配置文件来灵活工作，运维工程师分析日志文件等等高级别的需求，都会用到编译技术。

当然，说实话，编译原理并非随随便便就能入门的！

换言之，需要准备一些基础知识在学习。

编译原理的学习和实践通常基于对计算机编译过程、计算机基本工作原理、甚至一定的数学知识有一定积累，这些知识分别分布并应用在了编译原理的不同阶段。

没有这些基本知识的积累，很快就会在某个阶段由于功底不够而无法再继续后面的学习。

所以不要一开始就去啃编译原理。

四、数据结构和算法

正如 N.Wirth 教授所说的： 数据结构+ 算法＝程序。

遇到一个实际问题，充分利用所学的数据结构，将数据及其之间的关系有效地存储在计算机中，然后选择合适的算法策略，并用程序高效实现。

这句话可能有点抽象，我举个例子给你们解释一下。

在工作过程中，我们多多少少都接触过 OAuth2 ，在使用 OAuth2 授权的时候，通常应用会弹出一个类似这样的信息：

1. 获取用户基本信息接口

2. 获取用户列表接口

3. 用户分组管理接口

。。。

思考一下，如果让你设计数据库，应该怎么设计信息存储权限？

如何你熟练掌握了各种数据结构的特点的话，那自然而然想到使用 bitmap 来存储权限。

我们把权限划分成最小粒度之后，每一个 bit 都它的含义， 例如我们把权限划分为以下几种：

• 获取你的头像、性别、昵称等基本用户信息
• 以你的身份发布微博
• 获取你的好友列表
• 获取你的朋友圈信息
• 每勾选一个选项，就代表着这个权限被授权，为了保证可扩展性，我们使用一个 uint64 来保存这些 bit ，也就是说，我们一共可以划分 64 种细分权限，然后对这些权限进行组合。

例如，第一个 bit 如果设置了，那么就代表可以获取你的昵称、头像、地区、性别等基本用户信息， 第二个 bit 如果设置了，就可以用你的身份发状态。

数据结构的实际作用还有挺多，感兴趣的可以搜索以下知识点：

• 二叉树搜索用于中断处理、登记缓存查找等
• 哈希表，用于实现索引节点、文件系统完整性检查等
• 红黑树用于调度、虚拟内存管理、跟踪文件描述符和目录条目等
• Radix树，用于内存管理、NFS相关查找和网络相关的功能
  …
  上面这些例子是关于数据结构的，我再举一个算法的例子，如果有帮助，不妨点个赞收藏一下，好的内容值得肯定。

同样的也来思考一个问题：计算机的缓存容量无论再大，缓存满了还是要删除一些内容，给新内容腾位置。

那么删除哪些内容呢？我们肯定希望删掉哪些没什么用的缓存，而把有用的数据继续留在缓存里，方便之后继续使用。那么，什么样的数据，我们判定为「有用的」的数据呢？

这个时候采取的策略就是 LRU 缓存淘汰算法。

LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是说我们认为最近使用过的数据应该是是「有用的」，很久都没用过的数据应该是无用的，内存满了就优先删那些很久没用过的数据。

关于数据结构和算法的学习，大厂在面试环节最喜欢考察的就是 LeetCode 的了，如果你有刷题的想法，那么推荐你看看这份算法刷题笔记，不是读者朋友拿到了理想 Offer：

BAT大佬写的Leetcode刷题笔记，看完秒杀80%的算法题！
​
觉得不错的话，记得点个赞哟，祝无论是自学编程还是计算机科班的学生，都能打好计算机基础，成为一名优秀的程序员。

也可以关注下我程序员吴师兄，一个致力于把每道算法题都用动画的形式讲清楚的七年老程序员，持续分享计算机相关内容的干货，希望能帮助每一个人在编程这条路上走的更舒坦。

作者简介

作者：大家好，我是程序员吴师兄，在 GitHub 上开源了一个项目 LeetCodeAnimation，目前有 60k star，通过动画的形式讲解算法，已经帮助成千上万的程序员入门算法了，欢迎关注公众号「五分钟学算法」，和我们一起学习算法。
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