❶ 请问谁有扩展欧几里得算法非递归代码
以下摘自《程序员的十层楼》
自西方文艺复兴以来，中国在自然科学方面落后西方很多，软件领域也不例外。当然现在中国的许多程序员们对此可能有许多不同的意见，有些人认为中国的程序员水平远落后于西方，有些则认为中国的程序员个人能力并不比西方的程序员差，只是整个软件产业落后而已。那么，到底中国的程序员水平比西方程序员水平差，还是中国有许多优秀的程序员达到或超过了西方程序员同等水平呢？要解决这个问题，必须先知道程序员 有多少种技术层级，每个层级需要什么样的技术水平，然后再比较中国和西方在各个技术层级的人数，就可以知道到底有没有差距，差距有多大。
当然，对于如何划分程序员的技术层级，不同公司或不同人会有不同的划分标准，下面的划分仅代表个人的观点，如有不当之处，还请砸板砖予以纠正。
第1层 菜鸟第1层楼属于地板层，迈进这层楼的门槛是很低的。基本上懂计算机的基本操作，了解计算机专业的一些基础知识，掌握一门基本的编程语言如C/C++，或者Java，或者JavaScript，...，均可入门迈进这层。
在这层上，中国有着绝对的优势，除了从计算机专业毕业的众多人数外，还有大量的通信、自动化、数学等相关专业的人士进入这一行，此外还有众多的其他专业转行的人士，人数绝对比西方多出甚多。并且还有一个优势就是我们这层人员的平均智商比西方肯定高。
没有多少人愿意一辈子做菜鸟，因为做"菜鸟"的滋味实在是不咋的，整天被老大们吆喝着去装装机器，搭建一下测试环境，或者对照着别人写好的测试用例 做一些黑盒测试，好一点的可以被安排去写一点测试代码。当然如果运气"好"的话，碰到了国内的一些作坊式的公司，也有机会去写一些正式的代码。
所以，菜鸟们总是在努力学习，希望爬更高的一层楼去。
第2层 大虾从第1层爬到第2层相对容易一些，以C/C++程序员为例，只要熟练掌握C/C++编程语言，掌握C标准库和常用的各种数据结构算法，掌握STL的 基本实现和使用方法，掌握多线程编程基础知识，掌握一种开发环境，再对各种操作系统的API都去使用一下，搞网络编程的当然对socket编程要好好掌握 一下，然后再学习一些面向对象的设计知识和设计模式等，学习一些测试、软件工程和质量控制的基本知识，大部分人经过2～3年的努力，都可以爬到第2层，晋 升为"大虾"。
中国的"大虾"数量和"菜鸟"数量估计不会少多少，所以这层上仍然远领先于西方。
大虾们通常还是有些自知之明，知道自己只能实现一些简单的功能，做不了大的东西，有时候还会遇到一些疑难问题给卡住，所以他们对那些大牛级的人物通 常是非常崇拜的，国外的如Robert C. Martin、Linus Torvalds，国内的如求伯君、王志东等通常是他们崇拜的对象。其中的有些人希望有一天也能达到这些大牛级人物的水平，所以他们继续往楼上爬去。
第3层 牛人由于"大虾"们经常被一些疑难问题给卡住，所以有了"大虾"们只好继续学习，他们需要将原来所学的知识进一步熟练掌握，比如以熟练掌握C++编程语 言为例，除了学一些基础性的C++书籍如《C++ Primer》，《Effective C++》，《Think in C++》，《Exception C++》等之外，更重要的是需要了解C++编译器的原理和实现机制，了解操作系统中的内部机制如内存管理、进程和线程的管理机制，了解处理器的基础知识和 代码优化的方法，此外还需要更深入地学习更多的数据结构与算法，掌握更深入的测试和调试知识以及质量管理和控制方法，对各种设计方法有更好的理解等。
学习上面说的这些知识不是一挥而就的，不看个三五十本书并掌握它是做不到的。以数据结构算法来说，至少要看个5～10本这方面的著作；以软件设计来 说，光懂结构化设计、面向对象设计和一些设计模式是不够的，还要了解软件架构设计、交互设计、面向方面的设计、面向使用的设计、面向数据结构算法的设计、 情感化设计等，否则是很难进到这个楼层的。
当然除了上面说的知识外，大虾们还需要去学习各种经验和技巧。当然这点难不倒他们，现在出版的书籍众多，网络上的技术文章更是不胜数，然后再去各种 专业论坛里泡一泡，把这些书籍和文章中的各种经验、技能、技巧掌握下来，再去学习一些知名的开源项目如Apache或Linux操作系统的源代码实现等。 此时对付一般的疑难问题通常都不在话下，菜鸟和大虾们会觉得你很"牛"，你也就爬到了第3层，晋升为"牛人"了。
看了上面所讲的要求，可能有些大虾要晕过去了，成为牛人要学这么多东西啊！要求是不是太高了？其实要求一点也不高，这么点东西都掌握不了的话，怎么能让别人觉得你"牛"呢？
需要提一下的是，进入多核时代后，从第2层爬到第3层增加了一道多核编程的门槛。当然要迈过这道门槛并不难，已经有很多前辈高人迈进了这道门槛，只要循着他们的足迹前进就可以了。想迈进这道门槛者不妨去学习一下TBB开源项目的源代码(链接：)，然后上Intel的博客（）和多核论坛（）去看看相关文章，再买上几本相关的书籍学习一下。
在国内， 一旦成为"牛人"，通常可以到许多知名的公司里去，运气好者可以挂上一个架构师的头衔，甚至挂上一个"首席架构师"或者"首席xx学家"的头衔也不足为 奇。有不少爬到这层的人就以为到了楼顶了，可以眼睛往天上看了，开始目空一切起来，以为自己什么都可以做了，什么都懂了，经常在网络上乱砸板砖是这个群体 的最好写照。由此也看出，国内的牛人数量仍然众多，远多于西方的牛人数量，在这层上仍然是领先的。
也有不少谦虚的"牛人"，知道自己现在还不到半桶水阶段。他们深知爬楼的游戏就像猴子上树一样，往下看是笑脸，往上看是屁股。为了多看笑脸，少看屁股，他们并没有在此停步不前，而是继续寻找到更上一层的楼梯，以便继续往上爬。
第4层 大牛从第3层爬到第4层可不像上面说过的那几层一样容易，要成为大牛的话，你必须要能做牛人们做不了的事情，解决牛人们解决不了问题。比如牛人们通常都 不懂写操作系统，不会写编译器，不懂得TCP/IP协议的底层实现，如果你有能力将其中的任何一个实现得象模象样的话，那么你就从牛人升级为"大牛"了。
当然，由于各个专业领域的差别，这里举操作系统、编译器、TCP/IP协议只是作为例子，并不代表成为"大牛"一定需要掌握这些知识，以时下热门的 多核编程来说，如果你能比牛人们更深入地掌握其中的各种思想原理，能更加自如的运用，并有能力去实现一个象开源项目TBB库一样的东西，也可以成为"大 牛"，又或者你能写出一个类似Apache一样的服务器，或者写出一个数据库，都可以成为"大牛"。
要成为"大牛"并不是一件简单的事情，需要付出比牛人们多得多的努力，一般来说，至少要看过200~400本左右的专业书籍并好好掌握它，除此之外，还得经常关注网络和期刊杂志上的各种最新信息。
当"牛人"晋升为"大牛"，让"牛人们"发现有比他们更牛的人时，对"牛人"们的心灵的震撼是可想而知的。由于牛人们的数量庞大，并且牛人对大虾和 菜鸟阶层有言传身教的影响，所以大牛们通常能获得非常高的社会知名度，几乎可以用"引无数菜鸟、大虾、牛人竞折腰"来形容，看看前面提过的Linus Torvalds等大牛，应该知道此言不虚。
虽然成为"大牛"的条件看起来似乎很高似的，但是这层楼并不是很难爬的一层，只要通过一定的努力，素质不是很差，还是有许多"牛人"可以爬到这一层的。由此可知，"大牛"这个楼层的人数其实并不像想像的那么少，例如比尔·盖茨之类的人好像也是属于这一层的。
由于"大牛"这层的人数不少，所以也很难统计除到底是中国的"大牛"数量多还是西方的大牛数量多？我估计应该是个旗鼓相当的数量，或者中国的"大牛"们会更多一些。
看到这里，可能会有很多人会以为我在这里说瞎话，Linus Torvalds写出了著名的Linux操作系统，我国并没有人写出过类似的东西啊，我国的"大牛"怎么能和西方的比呢? 不知大家注意到没有，Linus Torvalds只是写出了一个"象模象样"的操作系统雏形，Linux后来真正发展成闻名全球的开源操作系统期间，完全是因为许多支持开源的商业公司如 IBM等，派出了许多比Linus Torvalds更高楼层的幕后英雄在里面把它开发出来的。
可能有些菜鸟认为Linus Torvalds是程序员中的上帝，不妨说个小故事：
Linus，Richard Stallman和Don Knuth（高德纳）一同参加一个会议。
Linus 说："上帝说我创造了世界上最优秀的操作系统。"
Richard Stallman自然不甘示弱地说："上帝说我创造了世界上最好用的编译器。"
Don Knuth一脸疑惑的说："等等，等等，我什么时候说过这些话？"
由此可以看出，Linus Torvalds的技术水平并不像想像中那么高，只是"牛人"和"大虾"觉得"大牛"比他们更牛吧了。在我国，有一些当时还处于"大虾"层的人物，也能写 出介绍如何写操作系统的书，并且书写得非常出色，而且写出了一个有那么一点点象模象样的操作系统来。我想中国的"大牛"们是不会比西方差的，之所以没有人 写出类似的商业产品来，完全是社会环境的原因，并不是技术能力达不到的原因。
"大牛"们之所以成为大牛，主要的原因是因为把"牛人"给盖了下去，并不是他们自己觉得如何牛。也许有很多菜鸟、大虾甚至牛人觉得"大牛"这层已经 到顶了，但大多数"大牛"估计应该是有自知之明的，他们知道自己现在还没有爬到半山腰，也就勉强能算个半桶水的水平，其中有些爬到这层没有累趴下，仍然能 量充沛，并且又有志者，还是会继续往更上一层楼爬的。
看到这里，也许有些菜鸟、大虾、牛人想不明白了，还有比"大牛"们更高的楼层，那会是什么样的楼层？下面就来看看第5层楼的奥妙。
第5层 专家当大牛们真正动手做一个操作系统或者类似的其他软件时，他们就会发现自己的基本功仍然有很多的不足。以内存管理为例，如果直接抄袭Linux或者其 他开源操作系统的内存管理算法，会被人看不起的，如果自动动手实现一个内存管理算法，他会发现现在有关内存管理方法的算法数量众多，自己并没有全部学过和 实践过，不知道到底该用那种内存管理算法。
看到这里，可能有些人已经明白第5层楼的奥妙了，那就是需要做基础研究，当然在计算机里，最重要的就是"计算"二字，程序员要做基础研究，主要的内容就是研究非数值"计算"。
非数值计算可是一个非常庞大的领域，不仅时下热门的"多核计算"与"云计算"属于非数值计算范畴，就是软件需求、设计、测试、调试、评估、质量控 制、软件工程等本质上也属于非数值计算的范畴，甚至芯片硬件设计也同样牵涉到非数值计算。如果你还没有真正领悟"计算"二字的含义，那么你就没有机会进到 这层楼来。
可能有人仍然没有明白为什么比尔·盖茨被划在了大牛层，没有进到这层来。虽然比尔·盖茨大学未毕业，学历不够，但是家有藏书2万余册，进入软件这个 行业比绝大部分人都早，撇开他的商业才能不谈，即使只看他的技术水平，也可以算得上是学富五车，顶上几个普通的计算机软件博士之和是没有问题的，比起 Linus Torvalds之类的"大牛"们应该技高一筹才对，怎么还进不了这层楼呢？
非常遗憾的是，从Windows操作系统的实现来看，其对计算的理解是很肤浅的，如果把Google对计算方面的理解比做大学生，比尔·盖茨只能算做一个初中生，所以比尔·盖茨永远只能做个大牛人，成不了"专家"。
看到这里，也许国内的大牛们要高兴起来了，原来比尔·盖茨也只和我等在同一个层次，只要再升一层就可以超越比尔·盖茨了。不过爬到这层可没有从"牛 人"升为"大牛"那么简单，人家比尔·盖茨都家有2万多册书，让你看个500~1000本以上的专业书籍并掌握好它应该要求不高吧。当然，这并不是主要的 条件，更重要的是，需要到专业的学术站点去学习了，到ACM，IEEE，Elsevier，SpringerLink，SIAM等地方去下载论文应该成为 你的定期功课，使用Google搜索引擎中的学术搜索更是应该成为你的日常必修课。此外，你还得经常关注是否有与你研究相关的开源项目冒出来，例如当听到 有TBB这样针对多核的开源项目时，你应该第一时间到Google里输入"TBB"搜索一下，将其源代码下载下来好好研究一番，这样也许你的一只脚已经快 迈进了这层楼的门槛。
当你象我上面说的那样去做了以后，随着时间的推移，总会有某天，你发现，在很多小的领域里，你已经学不到什么新东西了，所有最新出来的研究成果你几 乎都知道。此时你会发现你比在做"牛人"和"大牛"时的水平不知高出了多少，但是你一点也"牛"不起来，因为你学的知识和思想都是别人提出来的，你自己并 没有多少自己的知识和思想分享给别人，所以你还得继续往楼上爬才行。
我不知道国内的"专家"到底有多少，不过有一点可以肯定的是，如果把那些专门蒙大家的"砖家"也算上的话，我们的砖家比西方的要多得多。
第6层 学者
当"专家"们想继续往上一层楼爬时，他们几乎一眼就可以看到楼梯的入口，不过令他们吃惊的是，楼梯入口处竖了一道高高的门槛，上面写着"创新"二字。不幸的是，大多数人在爬到第5层楼时已经体能消耗过度，无力翻过这道门槛。
有少数体能充足者，可以轻易翻越这道门槛，但是并不意味着体力消耗过度者就无法翻越，因为你只是暂时还没有掌握恢复体能的方法而已，当掌握了恢复体能的方法，将体能恢复后，你就可以轻易地翻越这道门槛了。
怎么才能将体能恢复呢？我们的老祖宗"孔子"早就教导过我们"温故而知新"，在英文里，研究的单词是"research"，其前缀"re" 和"search"分别是什么意思不用我解释吧。或许有些人觉得"温故而知新"和"research"有些抽象，不好理解，我再给打个简单的比方，比如你 在爬一座高山，爬了半天，中途体力不支，怎么恢复体力呢？自然是休息一下，重新进食一些食物，体力很快就可以得到恢复。
由此可知，对体能消耗过度者，休息＋重新进食通常是恢复体能的最佳选择。可惜的是，国内的老板们并不懂得这点，他们的公司里不仅连正常国家规定的休 息时间都不给足，有些公司甚至有员工"过劳死"出现。所以国内能翻越"创新"这道门槛的人是"少之又少"，和西方比起来估计是数量级的差别。
再说说重新进食的问题，这个重新进食是有讲究的，需要进食一些基础性易消化的简单食物，不能进食山珍海味级的复杂食物，否则很难快速吸收。以查找为 例，并不是去天天盯着那些复杂的查找结构和算法进行研究，你需要做的是将二分查找、哈希查找、普通二叉树查找等基础性的知识好好地复习几遍。
以哈希查找为例，首先你需要去将各种冲突解决方法如链式结构、二次哈希等编写一遍，再试试不同种类的哈希函数，然后还需要试试在硬盘中如何实现哈希 查找，并考虑数据从硬盘读到内存后，如何组织硬盘中的数据才能快速地在内存中构建出哈希表来，...，这样你可能需要将一个哈希表写上十几个不同的版本， 并比较各个版本的性能、功能方面的区别和适用范围。
总之，对任何一种简单的东西，你需要考虑各种各样的需求，以需求来驱动研究。最后你将各种最基础性的查找结构和算法都了然于胸后，或许某天你再看其他更复杂的查找算法，或者你在散步时，脑袋里灵光一现，突然间就发现了更好的方法，也就从专家晋升为"学者"了。
学者所做的事情，通常都是在前人的基础上，进行一些小的优化和改进，例如别人发明了链式基数排序的方法，你第1个发现使用一定的方法，可以用数组替代链表进行基数排序，性能还能得到进一步提高。
由于学者需要的只是一些小的优化改进，因此中国还是有一定数量的学者。不过和国外的数量比起来，估计少了一个数量级而已。
也许有人会觉得现在中国许多公司申请专利的数量达到甚至超过西方发达国家了，我们的学者数量应该不会比他们少多少。因此，有必要把专利和这里说的创新的区别解释一下。
所谓专利者，只要是以前没有的，新的东西，都可以申请专利；甚至是以前有的东西，你把他用到了一个新的领域的产品里去，也可以申请专利。比如你在房 子里造一个水泥柱子，只要以前没有人就这件事申请专利，那么你就可以申请专利，并且下次你把水泥柱子挪一个位置，又可以申请一个新的专利；或者你在一个柜 子上打上几个孔，下次又把孔的位置改一改，...，均可申请专利。
这层楼里所说的创新，是指学术层面的创新，是基础研究方面的创新，和专利的概念是完全不同的，难度也是完全不同的。你即使申请了一万个象那种打孔一类的专利，加起来也够不到这层楼里的一个创新。
当你爬到第6层楼时，你也许会有一种突破极限的快感，因为你终于把那道高高的写着"创新"二字的门槛给翻过去了，实现了"0"的突破。这时，你也许 有一种"独上高楼，欲望尽天涯路"的感觉，但是很快你会发现看到的都是比较近的路，远处的路根本看不清楚。如果你还有足够的体力的话，你会想爬到更高一层 的楼层去。
第7层 大师
从第6层楼爬到第7层楼，并没有多少捷径可走，主要看你有没有足够的能量。你如果能象Hoare一样设计出一个快速排序的算法；或者象Eugene W. Myers一样设计出了一个用编辑图的最短路径模型来解决diff问题的算法；或者象M.J.D. Powell一样提出了一个能够处理非线性规划问题的SQP方法；或者你发现基于比较的排序算法，它的复杂度下界为O(NLogN)；或者你发现用栈可以 将递归的算法变成非递归的；或者你设计出一个红黑树或者AVL树之类的查找结构；或者你设计出一个象C++或Java一样的语言；或者你发明了 UML；...，你就爬到了第7层，晋升为"大师"了。
上面举的这些例子中，其中有些人站的楼层比这层高，这里只是为了形象说明而举例他们的某个成就。从上面列出的一些大师的贡献可以看出，成为大师必须 要有较大的贡献。首先解决问题必须是比较重要的，其次你要比前辈们在某方面有一个较大的提高，或者你解决的是一个全新的以前没有解决过的问题；最重要的 是，主要的思路和方法必须是你自己提供的，不再是在别人的思路基础上进行的优化和改进。
看了上面这些要求，如果能量不够的话，你也许会觉得有些困难，所以不是每个人都能成为"大师"的。中国软件业里能称得上是"大师"的人，用屈指可数来形容，估计是绰绰有余。值得一提得是，国外的"大师"就象我们的"大牛"一样满天飞的多。
我把我猜测本国有可能进到这层楼的大师列一下，以起个抛砖引玉的作用。汉王的"手写识别"技术由于是完全保密的，不知道它里面用了什么思想，原创思 想占的比重有多少，因此不知道该把它划到这层楼还是更高一层楼去。原山东大学王小云教授破解DES和MD5算法时，用到的方法不知道是不是完全原创的，如 果是的话也可进到这层楼来。
陈景润虽然没有彻底解决哥德巴赫猜想，但他在解决问题时所用的方法是创新的，因此也可以进到这层楼来。当然，如果能彻底解决哥德巴赫猜想，那么可以算到更高的楼层去。
求伯君和王志东等大牛们，他们在做WPS和表格处理之类的软件时，不知是否有较大的原创算法在里面，如果有的话就算我错把他们划到了大牛层。由于所 学有限，不知道国内还有那些人能够得上"大师"的级别，或许有少量做研究的教授、院士们，可以达到这个级别，有知道的不妨回个帖子晾一晾。
鉴于"大师"这个称号的光环效应，相信有不少人梦想着成为"大师"。或许你看了前面举的一些大师的例子，你会觉得要成为大师非常困难。不妨说一下，现在有一条通往"大师"之路的捷径打开了，那就是多核计算领域，有大量的处女地等待大家去挖掘。
以前在单核时代开发的各种算法，现在都需要改写成并行的。数据结构与算法、图像处理、数值计算、操作系统、编译器、测试调试等各个领域，都存在大量的机会，可以让你进到这层楼来，甚至有可能让你进到更高一层楼去。
第8层 科学家
科学家向来都是一个神圣的称号，因此我把他放在了“大师”之上。要成为科学家，你的贡献必须超越大师，不妨随便举一些例子。
如果你象Dijkstra一样设计了ALGOL语言，提出了程序设计的三种基本结构：顺序、选择、循环，那么你可以爬到第8层楼来。顺便说一下，即使抛开这个成果，Dijkstra凭他的PV操作和信号量概念的提出，同样可以进到这层楼。
如果你象Don Knuth一样，是数据结构与算法这门学科的重要奠基者，你也可以进到这层楼来。当然，数据结构和算法这门学科不是某个人开创的，是许多大师和科学家集体开创的。
如果你象巴科斯一样发明了Fortran语言，并提出了巴科斯范式，对高级程序语言的发展起了重要作用，你也可以进到这层楼来。
或者你象Ken Thompson、Dennis Ritchie一样发明了Unix操作系统和功能强大、高效、灵活、表达力强的C语言，对操作系统理论和高级编程语言均作出重大贡献，那么你也可以进到这层楼来。
或者你有Frederick P. Brooks一样机会，可以去领导开发IBM的大型计算机System/360和OS/360操作系统，并在失败后反思总结，写出《人月神话》，对软件工程作出里程碑式的贡献，你也可以进到这层来。
或者你提出了面向对象设计的基本思想，或者你设计了互联网的TCP/IP协议，或者你象Steven A.Cook一样奠定NP完全性的理论基础，或者你象Frances Allen一样专注于并行计算来实现编译技术，在编译优化理论和技术取得基础性的成就，…，均可进入这层。
当然，如果你发明了C++语言或者Java语言，你进不到这层来，因为你用到的主要思想都是这层楼中的科学家提出的，你自己并没有没有多少原创思想在里面。
看了上面列出的科学家的成就，你会发现，要成为“科学家”，通常要开创一门分支学科，或者是这个分支学科的奠基者，或者在某个分支学科里作出里程碑式的重大贡献。如果做不到这些的话，那么你能象Andrew C. Yao（姚期智）一样在对计算理论的多个方向如伪随机数生成，密码学与通信复杂度等各个方向上作出重要贡献，成为集大成者，也可以进入这层楼。
成为“科学家”后，如果你有幸象Dijkstra一样，出现在一个非常重视科学的国度。当你去世时，你家乡满城的人都会自动地去为你送葬。不过如果不幸生错地方的话，能不挨“板砖”估计就算万幸了。
从上面随便举的一些例子中，你可能能猜到，西方科学家的数量是非常多的，于是你会想中国应该也有少量的科学家吧？我可以很负责任地告诉你一个不幸的结果，中国本土产生的科学家的数量为0。目前在国内，软件领域的唯一的科学家就是上面提过的姚期智，还是国外请回来的，并不是本土产生的。
可能你不同意我说的本土科学家数量为0的结论，因为你经常看到有许多公司里都有所谓“首席XX科学家”的头衔。我想说的是，这些所谓的“首席XX科学家”都是远远够不到这层楼的级别的，有些人的水平估计也就是一个“牛人”或“大牛”的级别，好一点的最多也就一个“学者”的级别。尤其是那些被称作“首席经X学家”的，基本上可以把称号改为“首席坑大家”。
虽然我国没有人能爬到这层楼上来，但是西方国家仍然有许多人爬到了比这层更高的楼上。如果要问我们比西方落后多少？那么可以简单地回答为：“落后了三层楼”。下面就来看看我们做梦都没有到过的更高一层楼的秘密。
第9层 大科学家
进入这层楼的门槛通常需要一些运气，比如某天有个苹果砸到你头上时，你碰巧发现了万有引力，那么你可以进到这层楼来。当然，万有引力几百年前就被人发现了，如果你现在到处嚷嚷着说你发现了万有引力，恐怕马上会有人打110，然后警察会把你送到不正常人类的聚集地去。因此，这里举万有引力的例子，只是说你要有类似的成就才能进到这层楼来。
牛顿发现万有引力定律开创 了经典物理运动力学这门学科，如果你也能开创一门大的学科，那么你就从科学家晋升为“大科学家”。比如爱因斯坦创建了相对论，从一个小职员变成了大科学 家。当然大科学家可远不止这两人，数学界里比物理学界更是多得多，如欧几里得创建了平面几何，笛卡尔开创解析几何，还有欧拉、高斯、莱布尼茨等数不清的人 物，跟计算相关的大科学家则有图灵等人。
从上面列出的一些大科学家 可以发现，他们的成就不仅是开创了一个大的学科，更重要的是他们的成就上升到了“公理”的层面。发现公理通常是需要一点运气的，如果你的运气不够好的话， 另外还有一个笨办法也可以进到这层楼来，那就是成为集大成者。例如冯·诺伊曼，对数学的所有分支都非常了解，许多领域都有较大的贡献，即使撇开他对计算机 的开创贡献，成为大科学家照样绰绰有余。
当然，程序员们最关心的是 自己有没有机会变成大科学家。既然计算机这门大学科的开创性成果早就被冯·诺伊曼、图灵等人摘走了，那么程序员们是不是没有机会变成大科学家了呢？我们的 古人说得好：“江山代有才人出，各领风骚数百年”，现在在计算机这门学科下面诞生了许多非常重要的大的分支，所以你还是有足够的机会进到这层楼的。
如果你能够彻底解决自然语言理解（机器翻译）这门学科中的核心问题， 或者你在人工智能或者机器视觉（图像识别）方面有突破性的发现，那么你同样可以轻易地晋升为“大科学家”。这样当某天你老了去世时，或许那天国人已经觉醒，你也能享受到如Dijkstra一样的待遇，有满城甚至全国的人去为你送葬。
❷ ＜软件工程＞的好书
软件工程导论第四版张海潘编著
最适合初学者
软件工程---实践者研究 机械工业出版社
<<软件工程-实践者的研究方法>>
Software Engineering: A Practitioner's Approach
Roger s.Pressman 梅宏
总体方法论和过程
第1名：
解析极限编程——拥抱变化（影印版）
原书名：Extreme Programming Explained：Embrace Change
作者：Kent Beck
出版社：中国电力出版社
原出版社：Addison-Wesley
页书：194
定价：26
出版日期：2003-9-1
专家评语：
曲俊生：
XP（极限编程）由于其高度可操作性，尤其是对于业界众多实践的总结，在敏捷软件开发方法中一马当先，获得了广泛的研究与关注。本书是了解XP的必读宝典，其中对于XP的原则、核心价值、最佳实践都有深入的描述，更加难能可贵的是，作者并没有效法其他鼓动者，将XP推到“万金油”的高度，而是非常清楚地列举了它不适用的地方。同时，作者也指出，不要太深入地追究您在项目中采用的是否是完全的XP实践，而应该根据项目的实际进行剪裁。
本书适合对于敏捷软件开发感兴趣，同时又想找到一个可操作性较强方法的开发人员。
王咏刚：
单凭书名里“拥抱变化”这四个字，Kent Beck这本专门给大伙儿解释极限编程是什么东东的红宝书就没白写。要说也是，那些没事儿就鼓捣世界级的软件工程理论、动辄就要写1000页以上大部头的老先生们做梦也想不到，他们的眼中钉肉中刺，他们想方设法要“管理”、“控制”的对象——软件开发里的“变化”——在Beck看来就像是杨过身边的大雕，虽然长得丑点儿，却能陪你练剑，让你成为真正的大侠。听Beck的没错，赶快放下架子，和“变化”打成一片吧，要不然你永远也甭想练成独孤九剑。
第2名：
敏捷软件开发（影印版）
原书名：Agile Software Development
作者：Alistair Cockburn
出版社：人民邮电出版社
原出版社：Addison-Wesley
页数：324 定价：35
出版日期：2003-8-1
专家评语：
曲俊生：
很早以前就读到英文的电子版，在很大程度上，本书是对于RUP等方法论的颠覆，尤其是在国内“软件蓝领”宣传大行其道的时候，本书构成了一副有效的清醒剂。本书是Cockburn从20多年的IBM工作中总结出来的实践结晶。书中充满了睿智的比喻与描述，例如，将软件开发形容成一场游戏。书中对于水晶方法的介绍固然可贵，但是更加精彩的是对于人、沟通等主题的深入描述，可以说，这是既《人件》之后对“人”在软件开发中重要作用描述的又一本经典著作。
该书也不是了解SE（软件工程）的入门书籍，适合于对传统软件开发过程有深入理解，但是对于敏捷软件开发了解不深的PM（项目经理）详细阅读。
第3名：
测试驱动开发（影印版）
原书名：Test-Driven Development
作者：Kent Beck
出版社：中国电力出版社
原出版社：Addison-Wesley
页数：226 定价：32
出版日期：2003-8-1
专家评语：
徐锋：
分析、设计、编码、测试，已经成为了软件开发领域亘古不变的真理。Kent Beck，这一全力追求敏捷，希望将编程发挥到极限的黑客级大师，提出了颠覆性的理论——测试先行。在本书中，作者结合编程实例，说道理、讲方法，并结合自动化测试框架来提高效能。让笔者看完之外，就有跃跃欲试之感，叛逆的精神融入了每一个细胞。
该帖由: lindows修改，时间 2004-1-6 上午11:44
分析和设计
第1名：
编写有效用例
原书名:Writing Effective Use Cases
作者:Alistair Cockburn
出版社:机械工业出版社
原出版社:Addison-Wesley
页数：304
定价：25
出版日期：2002-7-1
专家评语：
张恂：
用例是10多年来最重要的需求分析技术，更是现代软件过程和项目管理的主驱动轴。随着对用例理解的深入，我不禁倒吸一口气:对于大多数项目，如果不细化到用例这个层次，我们过去写的所谓“需求”其实都算不上真正的需求。此书是继Ivar Jacobson的OOSE之后，用例两大流派的“教主”之一Alistair Cockburn的代表之作，而且我一直认为它是迄今为止最好的用例教材。
10多年前Cockburn曾经听过Jacobson的课，没想到后来他在用例技术的实用化方面做出了贡献，大有青出于蓝而胜于蓝之势。大概与作者喜欢作诗（以及他对道德经的爱好）有关，我很喜欢他的写作风格:依着人们的直觉娓娓道来，在平淡无奇的文字背后却折射出极其丰富的项目经验和扎实的专业技巧，读完之后你会惊讶地发现一切竟然如此简单和美妙，这不就是软件开发的真谛么？
徐锋：
用例分析技术是一个伟大的创举，它将开发团队带到了客户的视角上，这是一个良好的驱动点。掌握用例分析技术，将对你的职业生涯带来很大的益处。《编写有效用例》是你的起点，本书能够帮助你真正有效地利用该技术，更好地掌握这一看似十分简单、却又十分复杂的需求分析方法。薄薄的一本书，却记载着方方面面问题的答案，从这里腾飞吧。
第2名：
重构——改善既有代码的设计（影印版）
原书名:Refactoring: Improving the Design of
Existing Code
作者:Martin Fowler
译者:侯捷 熊节
出版社:中国电力出版社
原出版社:Addison-Wesley
页数：431 定价：68
出版日期:2003-8-1
专家评语：
王咏刚：
没有什么比《重构》这本书更能理解程序员的苦衷并处处为程序员着想了。那些软件工程权威们总板着脸说“你不能这样，你不能那样”，好像所有程序员都是该他们管教的小孩子；而《重构》却告诉我们说，没人能一步到位地把所有问题都想清楚，设计差不多了就开始写代码吧，等写烦了写腻了的时候再抽空儿零敲碎打修修补补——这可不是三天打鱼两天晒网，用形而上学的话讲，这叫重构。
第3名：
分析模式——可复用对象模型（影印版）
原书名:Analysis Patterns:Reusable Object Models
作者：Martin Fowler
出版社:中国电力出版社
原出版社:Addison-Wesley
页数:357 定价:48
出版日期:2003-6-20
专家评语：
宓吉琦：
应该是一本比较难懂的书，晦涩程度可能还超过设计模式，但也是任何一个想做架构师的人所必读的。软件是为其他产业服务的, 只有能把其他产业的需求顺利转化为软件功能， 同时具有软件设计艺术的人才是好的架构师。本书中，作者就把他从事的许多行业的宝贵建模经验无条件地提供给大家，这些建模的经验的积累往往需要花费几年或者十几年的时间。
项目和配置管理
第1名：
人月神话（影印版）
原书名：The Mythical Man-Month
作者：Frederick Phillips Brooks, Jr.
出版社:中国电力出版社
原出版社:Addison-Wesley
页数：322
定价：25
出版日期：2003-3-1
专家评语：
青润：
一种感慨，一种沉默……在该书中看到的神品的推荐，让人唏嘘不已。不过，这本书的确是软件工程领域内的一本极品，国内见过似乎理论道行很深的书，但是却没有见到过有这样理论与实践深度并存的书籍出现过！
没有项目经历，没有工程经验，劝你千万不要阅读此书，否则，是对神品的亵渎！而且，你也绝对不可能看明白的！
“开发人员交付的是用户满意度，而不仅仅是有形的产品”——没有经验的人能看明白么？国内的软件以工程项目居多，国内的教育以理论为主，理论与实践的脱节，学生学到的几乎是空白，这也就是为什么其他专业转过来从事计算机行业的人往往在软件公司里面的表现往往比计算机专业毕业要好的一个很重要因素。
王咏刚：
网上有不少板砖拍在这本书上，因为有人嫌这书太老套，几十年前的破事儿了还敢擦脂抹粉地端出来蒙人骗钱。我偏要说这书挺好看，关键是你不能拿它当项目管理入门的教材看，你得把他当成一本跟你谈心聊天讲故事的散文集来看。你瞧前些年，那么多女孩子捧着本余秋雨如醉如痴似颦似笑风情万种，难道就不许我们程序员揣着《人月神话》假装深沉故作风雅，既陶冶了知识青年的道德情操又学习了项目管理的思想方法吗？
第2名：
快速软件开发（影印版）
原书名：Rapid Development
作者：Steve McConnell
出版社：机械工业出版社
原出版社：Microsoft Press
页数：676
定价：58
出版日期：2003-3-1
专家评语：
张恂:
众人看完此书皆掩卷长叹，相见恨晚啊！在外面参加了那么多国际项目管理课程，对改进“软件”项目管理到底有多大真实效果呢？软件项目经理当然要懂软件项目自身的规律！夸张一点，学了这么多通用的PM知识，可能还不及这样一本实话实说的书管用。软件项目经理可能是软件行业中承担压力最大，也是最有苦难言，最需要关心的一个群体。书里有这么多美国同行的经验教训、陷阱和误区，如果你对此还一无所知，难免会一而再、再而三地掉进去;书里还有这么多优秀的实践方法，你为什么不试着用用看呢？所以我的建议是，如果Steve McConnell这位朴实的优秀程序员、著有多本名著的技术作家兼国际软件工程权威说话了，大家一定要仔细听听。这年头的“必读经典”大有泛滥之势，实在让人招架不住，可是这次我甘冒风险大胆地说：对于改变国内软件项目管理的窘况，此乃必读之选。
第3名：
领导软件开发团队
原书名：Leading a Software Development Team:A
Developer's Guide to Successfully Leading
People and Projects
作者：Richard Whitehead
译者：吴志明
出版社：电子工业出版社
原出版社：Addison-Wesley
页数：304 定价：36
出版日期：2002-5-1
专家评语：
徐锋：
一本亲切的好书，让我爱不释手。如果你第一次担任项目经理，这本书可以让你迅速进入角色；如果你已有丰富的项目管理经验，你也能够从中吸取养份，解决埋藏在你心中很久的疑问。其采用的实例为驱动的写作方法，可以成为案头常备的宝典。
❸ 软件工程,哪个学校有前途
北京航空航天大学 清华大学 华盛顿大学 中国第一 和 世界第一
❹ 科学到底是什么你怎么理解
反映现实世界各种现象的本质的规律的知识体系。科学一词的英文为science，源于拉丁文的scio，后又演变为scientin，最后成了今天的写法，其本意是“知识”“学问”。科学一词起源于中国古汉语，原意为“科举之学”，而科，单独有分类，条理，项目之意，学则为知识，学问，因此到近代日本翻译西方著作时，在翻译英文science的时候，引用了中国古汉语的“科学”一词，意为各种不同类型的知识和学问。到了1893年，康有为引进并使用“科学”二字。严复在翻译《天演论》等科学著作时，也用“科学”二字1. 科举之学。 宋 陈亮 《送叔祖主筠州高要簿序》：“自科学之兴，世之为士者往往困於一日之程文，甚至於老死而或不遇。” 2. 反映自然、社会、思维等的客观规律的分科知识体系。 毛泽东 《在中国共产党全国代表会议上的讲话》：“人们必须通过对现象的分析和研究，才能了解到事物的本质，因此需要有科学。” 公刘 《太阳的家乡》：“这种悲惨的情况，不是我一个人的力量所能改变的，根本问题是要办教育，叫人们接受科学。” 3. 特指自然科学。 曹禺 《北京人》第二幕：“白吃，白喝，白住，研究科学，研究美术，研究文学，研究他们每个人所喜欢的，为 中国 ，为人类谋幸福。” 4. 合乎科学的；合理的。 丁玲 《莎菲女士的日记》：“我不相信恋爱是如此的理智，如此的科学。” 柯岩 《奇异的书简·船长》：“多么精细，多么科学！完全是科学家的逻辑！”
编辑本段定义
哲学家和科学家经常试图给何为科学和科学方法提供一个充分的本质主义定义但并不很成功。尼采认为人们容易忘记，科学其实是一种社会的、历史的和文化的人类活动，它是在发明而不是在发现不变的自然规律。某些后现代主义哲学家，像费耶阿本德（Feyerabend）和罗蒂，可能会同意他的这种看法。他也认为，落入科学主义窠臼是愚蠢的---科学主义相信科学能最终解决所有人类问题，或者发现隐藏在我们感觉经验到的日常世界背后的某些真实世界的隐藏真理。但是，他完全支持把科学视为一种现象学的、实用的---因此不太野心勃勃的---活动的观点。当然，后现代主义对科学的定义仍然存在很大的争议，随意引用会出错。 科学的定义：对一定条件下物质变化规律的总结。 科学的特点：可重复验证、可证伪、自身没有矛盾。 1888年，达尔文曾给科学下过一个定义：“科学就是整理事实，从中发现规律，做出结论”。达尔文的定义指出了科学的内涵，即事实与规律。科学要发现人所未知的事实，并以此为依据，实事求是，而不是脱离现实的纯思维的空想。至于规律，则是指客观事物之间内在的本质的必然联系。因此，科学是建立在实践基础上，经过实践检验和严密逻辑论证的，关于客观世界各种事物的本质及运动规律的知识体系。 《辞海》1979年版： “科学是关于自然界、社会和思维的知识体系，它是适应人们生产斗争和阶级斗争的需要而产生和发展的，它是人们实践经验的结晶。” 《辞海》1999年版： “科学：运用范畴、定理、定律等思维形式反映现实世界各种现象的本质的规律的知识体系。 法国《网络全书》： “科学首先不同于常识，科学通过分类，以寻求事物之中的条理。此外，科学通按研究对象的不同可分为自然科学、社会科学和思维科学，以及总结和贯穿于三个领域的哲学和数学。 按与实践的不同联系可分为理论科学、技术科学、应用科学等。 按人类对自然规律利用的直接程度，科学可分为自然科学和实验科学两类。 按是否适合用于人类目标来看，科学又可分为广义科学、窄义科学两类。
基础学科
破除迷信后科学重新分类，将属于思维的数学划出自然科学，而将神学列入自然环境分类： 自然环境（理科） 常识 宇宙学 天文学 地质学 博物学 相对论 物理学 化学 生物学 生理学 心理学 卫生学 神学（高级文明） 人类社会（文科） 人类学 伦理学 政治学 经济学 法律学 地理学 历史学 考古学 军事学 民俗学 新闻学 传播学 科学技术（工科） 搏击学（劳动、采集、狩猎、对抗、逃生……） 医学 营养学（烹调烹饪、药物搭配、中医修养……） 农牧学（农牧林：种植栽培、放牧饲养、生物工程……） 仿生学（建筑、服装……） 信息学（计算机、互联网……） 工程学（控制论：机械力学、机电电子、汽车船舶、航空航天……） 统计学（管理、培训[着重技术的非基础教育]） 思维文化（体艺） 体育 美学 音乐 美术（设计、绘画、雕刻雕塑……） 表演学（舞蹈、演艺……） 符号学（语言文字） 文学 数学 几何 分形学 概率论 维度绝学 灵论（意识学） 形而上学 教义（宗教） 预言学 哲学 教育学 学习学 辩证法
分支学科
空间科学(太空科学) 考古天文学 天体生物学 太空化学 航天动力学 天体测量学 天文学 天体物理学 太阳系化学 星系天文学银河天文学 物理宇宙学 天体地质学 行星学 太阳天文学 星学 地球科学 生物地理学 地图学 气候学 海岸地理学 大地测量学 地理学 地质学 地貌学 地球统计学 地球物理学 冰川学水文学 水文地质学 矿物学 气象学 海洋学 古气候学 古生物学 岩石学 湖沼学 地震学 土地科学 测缯学火山学 环境科学 环境科学物理学 环境化学 环境生物学 环境地学 环境土地科学 生命科学 解剖学 太空生物学 生物化学 生物资讯学 生物学 生物物理学 生物工程学 植物学 细胞生物学 亲缘分支分类法 细胞学 发育生物学 生态学 胚胎学 昆虫学 流行病学 动物行为学 演化(演化生物学) 演化发育生物学 淡水生物学 优生学 遗传学 (群体遗传学，基因体学，蛋白质组学) 组织学 免疫学 海洋生物学 微生物学 分子生物学 形态学 神经科学 个体发生学 藻类学 种系发生学 体质人类学 物理治疗 生理学 群体动力学 结构生物学 生物分类学 毒理学 病毒学 动物学 化学 分析化学 色谱法 光谱学 生物化学 分子生物学 环境化学 地球化学 无机化学 材料科学 纳米科技 药物化学 核化学 有机化学 有机金属化学 药理学 药剂学 物理化学 电化学 量子化学 高分子化学 超分子化学 理论化学 计算化学 立体化学 热化学 物理学 声学 土壤物理学 原子，分子及光学物理学 生物物理学 计算物理学 凝聚态物理学 低温物理学 动力学 流体动力学 地球物理学 材料科学 数学物理 力学 原子核物理学 光学 粒子物理学(或称 高能物理学) 等离子物理学 高分子物理学 热力学 静力学 固体物理学 车辆动力学 社会科学 应用人类学 宗教人类学 考古学 文化人类学 人种生物学 民族志 民族学 民族诗学 人类发展学 人类性学 实验性考古学 历史的考古学 人类语言学 人类医学 人类物理学 人 科学大脑
类心理学 动物考古学 经济学 总体经济学 微观经济学 行为经济学 生命经济学 发展经济学 计量经济学 经济地理学 经济史 经济社会学 能量经济学 创业者经济学 环境经济学 主张男女平等经济学 金融经济学 绿化经济学 产业组织理论 国际经济学 制度经济学 伊斯兰教经济学 劳动经济学 法律与经济学 管理人经济学 数理经济学 货币经济学 物理经济学 公共财政 公共经济学 平台经济学 不动产经济学 资源经济学 社会主义经济学 福利经济学 计算经济学 计量经济学 演化经济学 实验经济学 社会心理学 神经元经济学 政治经济学 经济社会学 运输经济 心理学 行为分析 生物心理学 认知心理学 临床心理学 文化心理学 发展心理学 教育心理学 实验心理学 法庭心理学 健康心理学 人本主义心理学 企业及组织心理学 神经心理学人格心理学 测定学 宗教心理学 心理物理学 物质心理学 知觉 社会心理学 地理学 语言学 历史语言学 构词学 语音学 音韵学 语义学 符号学 语法学 语源学 政治学 社会学 犯罪学 人口学 应用科学 认知科学 认知神经科学 认知心理学 神经科学 心理语言学 计算机科学 计算理论 自动机械装置理论 (正式语法) 可计算性理论 计算复杂性理论 同作理论 算法 随机化算法 分散算法并行算法 数据结构 电脑系统结构 超大规模集成电路设计 操作系统 电脑网络 信息论 互联网, 万维网 无线网络 (流动网络) 电脑放御及效能 密码学 错误容忍算法 分布式计算 网格计算 并行计算 高性能算法 量子电脑 电脑图形学 图像处理 科学形象 计算几何 软件工程 形式化程序 (形式化验证) 编程语言 编程范型 面向对象程序设计 函数式编程 形式语义学 类型论 编译器 同步编程语言 资讯学 数据库 关联式数据库 分布式数据库 对象数据库 多媒体, 超媒体 资料挖掘 资讯检索 人工智能 认知科学 自动化推理 机器学习 人工神经网络 自然语言处理 (计算语言学) 电脑视觉 专家系统 机器人学 人机互动 数值分析 符号计算 数位电脑理论 数学电脑学 科学电脑学 生物电脑学 物理电脑学 化学电脑学 神经科学电脑学 电脑助手工程学 有限元分析 计算流体力学 经济电脑学 社会电脑学 金融工程学 数位人文学科 信息系统 (信息管理系统) 资讯科技 信息管理系统 医学信息学 电脑与社会 使用电脑的历史 人道资讯学 公众资讯学 工程学 航空工程 航太工程 农业工程 农业科学 生医工程 化学工程 土木工程 计算机工程 控制工程 电机工程 语言工程 海洋工程 机械工程 制造工程 矿业工程 核工程 软件工程 运输工程 健康学 环境医学 牙医学 流行病学 医学 兽医学 解剖学 皮肤学 妇科学 免疫学 内科学 神经学 眼科学 病理学 病理生理学 儿科学 药理学 物理治疗 生理学 精神病学 影像诊断学 毒物学 其他 军事学
编辑本段方法
经典的科学方法有两大类，即实验方法和理性方法，具体的说主要就是归纳法和演绎法。
归纳法
将特殊陈述上升为一般陈述（或定律定理原理）的方法。经验科学来源于观察和实验，把大量的原始记录归并为很少的定律定理，形成秩序井然的知识体系，这就是经验科学形成的过程。可见怎样的归纳是有效的、可靠的，这是经验科学要研究的最重要的问题。自从严格意义上的科学延生以来，从未停止过这方面的探索和争论。这里无法严格的讨论归纳方法的完整内容，但为了说明下面的一系列问题，这里简单提些基础的归纳要点。 归纳法分完全归纳法和不完全归纳法，其中完全归纳法应用范围很小，因为对绝大多数事物，可观察的现象往往都是无穷的。所以实用的归纳法必然是不完全归纳法。其又分两种即简单枚举法和科学归纳法。简单枚举法是不可靠的，只能得到或然性真理，因此科学归纳法是科学方法讨论的中心。 所谓科学归纳法又叫排除式归纳法，这种归纳法不一定要增加原始陈述，而是排除那些可应用于特定事例的可能假说。培根的“三表法”和穆勒“五法”都是这类型的。下面简单列出穆勒“五法”。注意，它们的前提是，只存在两类现象，每类只有三个元素，即a、b、c（现象）和A、B、C（原因），并都先假定了①只有一个出现a的条件（原因），②只有A、B、C是可能的条件（原因）。 1、契合法：a与AB一起出现，也与AC一起出现。可知，A是a的充分条件。如，例1：在两块麦地上施氮肥（A），一块浇水（B），一块施钙肥（C），结果产量都增高（a）。则可以猜想施肥（A）是产量增高（a）的原因。 2、差异法：a与ABC一起出现，但不与BC一起出现，可知，A是a的必要条件。如，例2：在一块麦地上既施氮肥（A）又浇水（B）又施钙肥（C），结果产量都增高（a）；而在另一块麦地上只浇水（B）施钙肥（C）则产量不变。则可以猜想施肥（A）是产量增高（a）的原因。 3、契合差异法：a与AB一起出现，也与AC一起出现，但不与BC一起出现。可知，A是a的充分必要条件。如，例3：在两块麦地上施氮肥（A），一块浇水（B），一块施钙肥（C），结果产量都增高（a），而在另一块麦地上只浇水（B）施钙肥（C）则产量不变。则可以进一步肯定施肥（A）是产量增高（a）的原因。 4、剩余法：已知B是b的条件（原因），C是c的条件（原因），abc与ABC一起出现，可知，A是a的充分必要条件。如例4：天文学家观察出天王星的运行轨道有倾斜现象（a、b、c），已知倾斜现象a、b是受两颗行星（A、B）的吸引，于是可以猜想还有一颗行星（C）影响天王星的轨道倾斜（c）。 5、共变法：A与a以同样方式发生变化，而BC则不以这种方式变化。可知，A是a的充分必要条件。如例5：改变单摆的摆长(A)则单摆的周期（a）随之改变，但改变摆球的质量（B）和摆球的材料（C）则周期不变。则可以认为单摆的摆长(A)决定其周期（a）。 通过类似于上面穆勒五法的科学归纳，似乎能够不太费力地找到事物的因果关系，但事实上非常困难。就穆勒五法而言，最难满足的就是那两个预设的条件，第一个称决定论公设，量子力学和混沌学的出现真实世界中决定论系统并不是太多的，所以并不总能满足这预设。第二个称封闭系统公设，这在科学研究中最难满足的，比如，契合差异法虽然对决定论系统是非常有效的研究方法，但只要系统较为复杂点，其封闭性就很难满足，对单摆这样的简单系统较容易搞清楚某现象（如周期）背后有哪些可能的原因（摆长、质量、材料等），但例3就不简单。影响麦田产量的可能原因其实有很多很多，因此实际研究决不象例3那样简单。
演绎法
应用一般陈述（或公理定律定理原理）导出特殊陈述或从一种陈述导出另一种陈述的方法。乍看起来，演绎似乎不能得到新的东西，所以培根尖锐的批评亚里斯多德的三段论不是没有根据的。但如果改变观念，认真思考一下什么是“新”，则就为发现演绎法的重要性。从牛顿把天上的星体运动与地上的苹果落地相联系到如今的大统一理论，可见物质现象的背后的确很可能有统一的本质，这样就完全可能用很少的陈述推导出对大千世界的各种现象的正确陈述。从这意义上说，“新”不一定指在旧体系之外的陈述，只要是另一种没见过的表述就是新，因为所有的具有现实意义的陈述都可以放在一个科学体系内。
编辑本段特征
对于科学的核心特征或者说所谓科学精神，随着人类的进步，有不同的观点，目前一般认为科学具有如下特征： 理性客观：从事科学研究一般不以“神”、“鬼”、“上帝”为前提（一些科学家仍会信仰宗教，但是"科学"本身是理性思维的结果），一切以客观事实的观察为基础，通常科学家会设计实验并控制各种变因来保证实验的准确性，以及解释理论的能力。 可证伪：这是来自卡尔·波普尔的观点，人类其实无法知道一门学问里的理论是否一定正确，但若这门学问有部份有错误时，人们可以严谨明确的证明这部分的错误，的确是错的，那这门学问就算是合乎科学的学问。 存在一个适用范围：也就是说任何理论都有适用的范围，任何理论的预测结果都只在一定的精度范围内是正确的。例如：牛顿万有引力定律在一定精度下是正确的，广义相对论和量子理论在极小极端引力情况下失效，也就是在这种情况下适用精度无限扩大，无法得出有意义结论。不过不少科学家们仍然努力寻找与探索是否有某种理论可以囊括所有自然现象，虽然哥德尔定理否定了公理系统实现这一目标的可能性。 普遍必然性：科学理论来自于实践，也必须回到实践，它必须能够解释其适用范围内的已知的所有事实。 科学还可以分为从理论和应用等多个层次过揭示支配事物的规律，以求说明事物。” 科学人物
前苏联《大网络全书》： “科学是人类活动的一个范畴，它的职能是总结关于客观世界的知识，并使之系统化。‘科学’这个概念本身不仅包括获得新知识的活动，而且还包括这个活动的结果。” 《现代科学技术概论》： “可以简单地说，科学是如实反映客观事物固有规律的系统知识。”。此后，“科学”二字便在中国广泛运用。
❺ 编程到底是怎么一回事
简单的说，编程就是为了借助于计算机来达到某一目的或解决某个问题，而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到结果的过程。
计算机虽然功能十分强大。可以供你上网、打游戏、管理公司人事关系等等，但是没有程序，它就等于是一堆废铁，不会理会我们对它下达的“命令”。于是，我们要驯服它，只有通过一种方式——程序，这也是我们和计算机沟通的唯一方式。
那程序到底是什么呢？
程序也就是指令的集合，它告诉计算机如何执行特殊的任务。
打个比方说，它好比指导你烹调菜品的菜谱或指挥行驶一路到达目的地的交警（或者交通路标）。没有这些特殊的指令，就不能执行预期的任务。计算机也一样，当你想让计算机为你做一件事情的时候，计算机本身并不能主动为我们工作，因此我们必须对它下达指令，而它根本不会也不可能听懂人类自然语言对事情的描述，因此我们必须使用程序来告诉计算机做什么事情以及如何去做？甚至对最简单的任务也需要指令，例如如何取得击键，怎样在屏幕上放一个字母，怎样在磁盘中保存文件等等。
这么麻烦，连这些东西编程都要考虑！怪不得人家说编程好难！你错了，其实许多这样的指令都是现成的，包含在处理芯片中内置于操作系统中，因此我们不必担心它们工作，他们都是由处理器和操作系统来完成的，并不需要我们来干预这些过程。
上面讲到的计算机本身不会主动的做任何事情。因此我们要通过程序的方式来让计算机为我们“效劳”。而这个过程就是我们“编”出来的。编程可以使用某一种程序设计语言来实现，按照这种语言的语法来描述让计算机要做的事情。
我们这里所讲的语法和外语中的语法完全两码事，这里讲的语法只是读你的程序书写做出一写规定而已。
写出程序后，再由特殊的软件将你的程序解释或翻译成计算机能够识别的“计算机语言”，然后计算机就可以“听得懂”你的话了，并会按照你的吩咐去做事了。因此，编程实际上也就是“人给计算机出规则”这么一个过程。
随计算机语言的种类非常的多，总的来说可以分成机器语言，汇编语言，高级语言三大类。
电脑每做的一次动作，一个步骤，都是按照已经用计算机语言编好的程序来执行，程序是计算机要执行的指令的集合，而程序全部都是用我们所掌握的语言来编写的。所以人们要控制计算机一定要通过计算机语言向计算机发出命令。
计算机所能识别的语言只有机器语言，即由构成的代码。但通常人们编程时，不采用机器语言，因为它非常难于记忆和识别。
目前通用的编程语言有两种形式：汇编语言和高级语言。
汇编语言的实质和机器语言是相同的，都是直接对硬件操作，只不过指令采用了英文缩写的标识符，更容易识别和记忆。它同样需要编程者将每一步具体的操作用命令的形式写出来。
汇编程序的每一句指令只能对应实际操作过程中的一个很细微的动作，例如移动、自增，因此汇编源程序一般比较冗长、复杂、容易出错，而且使用汇编语言编程需要有更多的计算机专业知识，但汇编语言的优点也是显而易见的，用汇编语言所能完成的操作不是一般高级语言所能实现的，而且源程序经汇编生成的可执行文件不仅比较小，而且执行速度很快。
高级语言是目前绝大多数编程者的选择。和汇编语言相比，它不但将许多相关的机器指令合成为单条指令并且去掉了与具体操作有关但与完成工作无关的细节，例如使用堆栈、寄存器等，这样就大大简化了程序中的指令。由于省略了很多细节，所以编程者也不需要具备太多的专业知识。
高级语言主要是相对于汇编语言而言，它并不是特指某一种具体的语言，而是包括了很多编程语言，如目前流行的VB、VC、FoxPro、Delphi等，这些语言的语法、命令格式都各不相同。
(1)解释类：执行方式类似于我们日常生活中的“同声翻译”，应用程序源代码一边由相应语言的解释器“翻译”成目标代码(机器语言)，一边执行，因此效率比较低，而且不能生成可独立执行的可执行文件，应用程序不能脱离其解释器，但这种方式比较灵活，可以动态地调整、修改应用程序。
(2)编译类：编译是指在应用源程序执行之前，就将程序源代码“翻译”成目标代码(机器语言)，因此其目标程序可以脱离其语言环境独立执行，使用比较方便、效率较高。但应用程序一旦需要修改，必须先修改源代码，再重新编译生成新的目标文件(*．OBJ)才能执行，只有目标文件而没有源代码，修改很不方便。现在大多数的编程语言都是编译型的，例如Visual Basic、Visual C++、Visual Foxpro、Delphi等。
这个问题其实很简单。前面我们讲到，程序是人与计算机进行沟通的唯一方式，因此我们要让计算机为我们服务，就必须有程序，而程序从哪里来?当然是由我们编写出来了。或许你又会问到另一个问题：现在要什么程序有什么程序，我干嘛还要编程呢?这你就错了，现在的程序虽然很多，需要什么样的程序直接到网上不需要很长时间就可以找到类似的，而且有可能就是你所需要的。但是，就好比去买衣服，虽然卖衣服的到处都是，但是哪一件是为你“量身定做”的呢！
程序还能够做很多事情不同的程序可以完成不同的事情。从大的方面到管理国家的财务，小的方面管理家庭的帐务。
又如，如果你想要你的计算机能播放动画，那么你的计算机中也要有相应的动画播放程序，下面所示的就是一个F1ssh动画播放器。我们将会在后面的章节具体讲述这个程序的编制过程。
随着计算机的飞速发展，总会有那么一天将不会编程的人列为“文盲”。你不希望吧?那么就好好的学习一种程序设计语言吧。
编程会过时吗
编程会过时吗?这个问题，让我先问你一个问题：计算机会消失吗?这两者答案是一样的。知道了计算机会不会消失，就知道了编程会不会过时。
编程工具会过时，而编程却不会过时
计算机系统由可以看见的硬倒：系统和看不见的软件系统组成。要使计算机能够正常的工作，仅仅有硬件系统是不行的，没有软倒系统(即没有程序)的计算机可以说只是—堆废铁，什么事情都干不了。例如当你撰写—篇文章的时候，你需要在操作系统中用文字编辑软件来实现文字的输入，但如果没有这些文字输入软件的话，你是否想过如何向计算机中输入文章呢?很难想象出如何在一个没有任何软件的计算机(我们称之为裸机)上进行文字的输入。而这些软件其实就是通常我们所说的程序。
编程会过时吗?我们从另一个角度来考虑这个问题，计算机有——天会消失吗?如果有一天当世界上所有的事情处理都用不到计算机了，那么计算机将会很快的消失，那时编程不仅过时了，而且也会随之消失了。但是计算机会消失吗?当然不会，如今计算机应用到每一领域，为人类的发展做出了不可估量的贡献。试想一下如果有一天全世界的计算机突然消失了，那么这个世界将变成什么样子，或许和全世界都停电了一样恐怖，甚至还会有更大的损失。计算机的存在必须要有软件系统来维持。因此编程永远不会、也不可能会过时。
计算机程序设计语言发展到今天，已经从最原始的机器语言发展到如今可视化的集成开发环境，甚至集多种语言在同一开发平台上，像微软的NET平台。回头看看程序设计语言的发展史，不难看出对于编程来说，只会出现编程工具的过时，不会出现编程本身的过时。
不断变化的技术需要不断变化的程序员
从二十世纪60年代以后，计算机得到了突飞猛进的发展。似乎历史上没有任何一门科学的发展速度超过了计算机的发展，无论硬件、软件、还是网络都以惊人的速度向前发展。计算机的硬件发展速度遵循“摩尔定律”每十八个月速度翻一倍(实际现在已超过了这个速度)。 软件的发展速度和硬件一样，二十世纪九十年代中国的软件业还不是很成熟，而现在大大小小 的软件企业四处耸立，共享软件网上随处可见。不断发展的技术需要不断变化的程序员，例如，如今Visual Basic可以快速构Windows下的应用程序，程序设计方面的技术不断发展着，不断引进新的概念、新的方法，如从结构化的C开始，当面向对象的思想被提出后，出现了C++，微软在C++的基础上为使用户构建win32应用程序更加方便，推出了Visual C++。这也就需要程序员也要不断的更新自己的技术。
计算机科学与别的学科很不一样，不像语言学、历史学那样，几乎是永久不变的东西。计算机科学要求不断的更新自己的知识，否则很快就会被淘汰，即便是编程亦是如此。
编写程序是一件很有趣的事情，因为编写程序可以干很多高级的事情。例如我们在后面的章节中介绍如何使用Visual Basic编写Flash动画播放器，以及如何编写下载软件管理器等。如果你愿意的话，你完全可以编写出比这些更高级的程序来。
随着计算机软件业的发展，诞生了“程序员”这个职位。于是便形成了一种理念，编写程 序的人就是程序员，因此编程是程序员的事情。但程序员并不是一开始就是程序员，他们也是从现在我们的位置慢慢成为程序员的。
编写程序是一件很有趣的事情，因为编写程序可以干很多高级的事情。例如我们在后面的章节中介绍如何使用Visual Basic编写Flash动画播放器，以及如何编写下载软件管理器等。如果你愿意的话，你完全可以编写出比这些更高级的程序来。
编程也可以作为——种爱好或兴趣，如果你对它感兴趣学起来就容易多了!因为如果对编程感兴趣的话，就会多看些有关方面的书、多编些小程序上机实践，这些对于学习编程的帮助是非常大的，而且随着学习的进程不断的推进就会觉得它并不是很困难，相反却是很容易的。
总之，在学习编程时一定要坚持不懈，只要有信心、有毅力就一定能学好；不能因为一些似是而非的观念就动摇了自己的信心。
我们一起来编程
面对摆在面前的计算机该如何操作，相信这个问题已经不再是困扰大家的首要问题了。现在软件的种类那么多，在选用的时候“电脑发烧友”的心里是否也想过有一天自己能编写一款属于自己的软件呢?想学习编程的朋友在选择程序语言时会不会因为不知道如何选择而大感头痛呢?在不知如何下手的时候，朋友们的心中是不是会产生“我是不是可以编程”的思想呢?但是又有哪个程序员是不经过学习就能成功的呢!其实编写程序并不是人们所想象的那么困难、那么复杂，每个有心致力于学习计算机的朋友都是可以尝试的!
选择适合自己的程序语言的必要性
目前常用的基本程序语言的种类比较繁多，比较简单的有：Pascal、c语言、qBasic、 Fortran、Visual Basic等等。但前几种都是在DOS下进行编程的工具，Visual Basic是在 Windows下进行应用程序设计的编程工具，现在一般的计算机用户几乎都不再使用DOS了，因此我们通常会选择Visual Basic作为初学者的编程工具。Visual Basic是Windows应用程序设计中最容易上手的编程工具，学习步骤也比较容易被初学者接受。对于刚开始学习编程的初学者来说，还是选择Visual Basic，学习编程语言不能想象着一步登天，一步一个脚印的学习才是最佳方法。
坚定自己学习编写程序的信心
编写程序并不是具有专业知识的人员才有的专利，每个学习计算机的人都可以编写程序，每个人的灵感不同，在编写程序的思路和作法上又有区别。但共同的想法就是编写成功的程序。学习编程是一个漫长的过程，其中要付出艰辛的努力和汗水，不过成功者的喜悦又不是别人所能体会的。克服学习中的困难，努力去实践，要有一个思想：别人能做到的事情自己也一定可以做到。计算机的普及让更多的人有了学习的机会，也让更多的人参与到编程人员的队伍中来，每个人都有编程的权利，机遇给予每个人都是平等的。拿出自己必胜的信心，在编程的道路工勇于进取，相信成功就会在眼前。
三、我可以编程吗
随着计算机软件业的发展，诞生了“程序员”这个职位。于是便形成了一种理念，编写程 序的人就是程序员，因此编程是程序员的事情。但程序员并不是一开始就是程序员，他们也是从现在我们的位置慢慢成为程序员的。
编写程序是一件很有趣的事情，因为编写程序可以干很多高级的事情。例如我们在后面的章节中介绍如何使用Visual Basic编写Flash动画播放器，以及如何编写下载软件管理器等。如果你愿意的话，你完全可以编写出比这些更高级的程序来。
编程也可以作为——种爱好或兴趣，如果你对它感兴趣学起来就容易多了!因为如果对编程感兴趣的话，就会多看些有关方面的书、多编些小程序上机实践，这些对于学习编程的帮助是非常大的，而且随着学习的进程不断的推进就会觉得它并不是很困难，相反却是很容易的。
总之，在学习编程时一定要坚持不懈，只要有信心、有毅力就一定能学好；不能因为一些似是而非的观念就动摇了自己的信心。
四、我们一起来编程
面对摆在面前的计算机该如何操作，相信这个问题已经不再是困扰大家的首要问题了。现在软件的种类那么多，在选用的时候“电脑发烧友”的心里是否也想过有一天自己能编写一款属于自己的软件呢?想学习编程的朋友在选择程序语言时会不会因为不知道如何选择而大感头痛呢?在不知如何下手的时候，朋友们的心中是不是会产生“我是不是可以编程”的思想呢?但是又有哪个程序员是不经过学习就能成功的呢!其实编写程序并不是人们所想象的那么困难、那么复杂，每个有心致力于学习计算机的朋友都是可以尝试的!
选择适合自己的程序语言的必要性
目前常用的基本程序语言的种类比较繁多，比较简单的有：Pascal、c语言、qBasic、 Fortran、Visual Basic等等。但前几种都是在DOS下进行编程的工具，Visual Basic是在 Windows下进行应用程序设计的编程工具，现在一般的计算机用户几乎都不再使用DOS了，因此我们通常会选择Visual Basic作为初学者的编程工具。Visual Basic是Windows应用程序设计中最容易上手的编程工具，学习步骤也比较容易被初学者接受。对于刚开始学习编程的初学者来说，还是选择Visual Basic，学习编程语言不能想象着一步登天，一步一个脚印的学习才是最佳方法。
坚定自己学习编写程序的信心
编写程序并不是具有专业知识的人员才有的专利，每个学习计算机的人都可以编写程序，每个人的灵感不同，在编写程序的思路和作法上又有区别。但共同的想法就是编写成功的程序。学习编程是一个漫长的过程，其中要付出艰辛的努力和汗水，不过成功者的喜悦又不是别人所能体会的。克服学习中的困难，努力去实践，要有一个思想：别人能做到的事情自己也一定可以做到。计算机的普及让更多的人有了学习的机会，也让更多的人参与到编程人员的队伍中来，每个人都有编程的权利，机遇给予每个人都是平等的。拿出自己必胜的信心，在编程的道路工勇于进取，相信成功就会在眼前。
一、计算机语言的发展过程
到目前为止，世界上公布的程序设计语言有上千种之多，常用的也有三十来种，为了有21于正确选择和使用它们，下面我们做一个简单介绍。
(1)汇编语言：
它是依赖于具体计算机的语言，用它编写出的程序，执行效率高，但是只在一些特殊要求或特殊的场合才使用它。
(2)高级语言：
大家可能都听过使用高级语言进行程序设计，但由于对其并不了解，所以总认为这些是很高深的东西。其实并非如此，学习了后面的章节，相信同学会产生编程原来不过如此。
但计算机是不懂得自然语言的(可以理解为高级语言)，而高级语言设计出来的程序如何让计算机去执行呢?其实很简单，看了下图后相信大家会明白许多。
现在我们就向大家介绍几种常见的高级语言：
Fortran语言是科学和工程计算中使用的主要编程语言。目前国内使用版本多数是Fortran 66和Fortran77两种。Fortran语言的主要缺点是不能直接支持结构化编程。
Cob0l语言是商业数据处理中广泛使用的语言。由于它本身结构上的特点，使得它能有效的支持与商业处理有关的、范围广泛的过程技术。它的缺点是不简洁。
Algol语言是所有结构化语言的先驱，具有丰富的过程和数据结构。但是，这种语言并没有被广泛采用，主要是由于它本身的历史原因所造成的。
Basic语言是一种解释执行的会话语言。由于它简单易学的特点，它被广泛应用在微型计算机系统中。
PL／／1语言是一个用途广泛的语言。能支持通常的科学工程和商业应用，能描述复杂的数据结构、多重任务处理、复杂的输入输出和表格处理等。
Pascal语言是70年代初期发展起来的结构化程序设计语言，具有特别丰富的数据结构类型。它自问世后，得到了众人的赞赏，也得到了软件开发者的广泛支持。Pascal语言已用于科学、工程和系统程序设计中。我们教育部计算机专业教育会议曾把Pascal语言定为计算机专业程序设计语言。
C语言是作为UNIX操作系统的主要使用语言。由于UNIX操作系统的成功，现在C语言也得到了广泛的使用。C语言是有经验的软件工程师设计的，它具有很强的功能，以及高度的灵活性。它和其他的结构化语言一样，能提供丰富的数据类型、广泛使用的指针以及—组很丰富的计算和数据处理使用的运算符。
C++语言是C语言的扩充。在1980年，贝尔实验室的Bjarne Strotstrup博士及其同事开始对C语言进行改进和扩充，最初被称为“带类的C”，1983年才取名为C++。以及不断完善和发展，成为目前的C++语言。一方面，它将C语言作为它的子集，使它能够与C语言兼容。使许多C语言代码不经修改就可以为C++语言所用以及用C语言编写的众多库函数和和实用软件可以直接用于C++语言中；另一方面。C++语言支持面向对象的程序设计这是它对C语言最重要的改进。
❻ 求各位大神帮忙给下图论中的Brooks定理的证明
正 图的顶点的染色是图论中的重要问题之一。本文从讨论图的色数的上界问题,从而得出Brooks定理的又一证明。1.基本概念如果用颜色去染一个图G的顶点,使得任意有棱相连的两个顶点均有不同的颜色。
❼ 如何理解brooks法则
三个和尚没水吃，厨师太多做坏汤。同样，软件程序员太多也会产生更多问题，这些问题超出了程序员的解决能力。 Brooks是北罗莱纳大学计算机科学教授，他阐述了所谓的Brooks法则：为推迟的软件增加人力将使得软件时间发布更晚。 Brools教授解释说，这是因为后来者需要加快速度，同时还要与前任进行沟通，从而使得开发团队增加了更多的开发时间，这个时间超过了新增程序员所做的贡献。 从理论上说，软件发展陷入僵局是可能的，此时开发团队极其庞大，以致所有时间都来互相沟通和重新决定，这样项目永远也不会完成。 另一方面，Brooks教授写道，灾难来源于漏洞
❽ 想学编程，需要拥有什么样的条件
以下摘自《程序员的十层楼》
自西方文艺复兴以来，中国在自然科学方面落后西方很多，软件领域也不例外。当然现在中国的许多程序员们对此可能有许多不同的意见，有些人认为中国的程序员水平远落后于西方，有些则认为中国的程序员个人能力并不比西方的程序员差，只是整个软件产业落后而已。那么，到底中国的程序员水平比西方程序员水平差，还是中国有许多优秀的程序员达到或超过了西方程序员同等水平呢？要解决这个问题，必须先知道程序员 有多少种技术层级，每个层级需要什么样的技术水平，然后再比较中国和西方在各个技术层级的人数，就可以知道到底有没有差距，差距有多大。
当然，对于如何划分程序员的技术层级，不同公司或不同人会有不同的划分标准，下面的划分仅代表个人的观点，如有不当之处，还请砸板砖予以纠正。
第1层 菜鸟第1层楼属于地板层，迈进这层楼的门槛是很低的。基本上懂计算机的基本操作，了解计算机专业的一些基础知识，掌握一门基本的编程语言如C/C++，或者Java，或者JavaScript，...，均可入门迈进这层。
在这层上，中国有着绝对的优势，除了从计算机专业毕业的众多人数外，还有大量的通信、自动化、数学等相关专业的人士进入这一行，此外还有众多的其他专业转行的人士，人数绝对比西方多出甚多。并且还有一个优势就是我们这层人员的平均智商比西方肯定高。
没有多少人愿意一辈子做菜鸟，因为做"菜鸟"的滋味实在是不咋的，整天被老大们吆喝着去装装机器，搭建一下测试环境，或者对照着别人写好的测试用例 做一些黑盒测试，好一点的可以被安排去写一点测试代码。当然如果运气"好"的话，碰到了国内的一些作坊式的公司，也有机会去写一些正式的代码。
所以，菜鸟们总是在努力学习，希望爬更高的一层楼去。
第2层 大虾从第1层爬到第2层相对容易一些，以C/C++程序员为例，只要熟练掌握C/C++编程语言，掌握C标准库和常用的各种数据结构算法，掌握STL的 基本实现和使用方法，掌握多线程编程基础知识，掌握一种开发环境，再对各种操作系统的API都去使用一下，搞网络编程的当然对socket编程要好好掌握 一下，然后再学习一些面向对象的设计知识和设计模式等，学习一些测试、软件工程和质量控制的基本知识，大部分人经过2～3年的努力，都可以爬到第2层，晋 升为"大虾"。
中国的"大虾"数量和"菜鸟"数量估计不会少多少，所以这层上仍然远领先于西方。
大虾们通常还是有些自知之明，知道自己只能实现一些简单的功能，做不了大的东西，有时候还会遇到一些疑难问题给卡住，所以他们对那些大牛级的人物通 常是非常崇拜的，国外的如Robert C. Martin、Linus Torvalds，国内的如求伯君、王志东等通常是他们崇拜的对象。其中的有些人希望有一天也能达到这些大牛级人物的水平，所以他们继续往楼上爬去。
第3层 牛人由于"大虾"们经常被一些疑难问题给卡住，所以有了"大虾"们只好继续学习，他们需要将原来所学的知识进一步熟练掌握，比如以熟练掌握C++编程语 言为例，除了学一些基础性的C++书籍如《C++ Primer》，《Effective C++》，《Think in C++》，《Exception C++》等之外，更重要的是需要了解C++编译器的原理和实现机制，了解操作系统中的内部机制如内存管理、进程和线程的管理机制，了解处理器的基础知识和 代码优化的方法，此外还需要更深入地学习更多的数据结构与算法，掌握更深入的测试和调试知识以及质量管理和控制方法，对各种设计方法有更好的理解等。
学习上面说的这些知识不是一挥而就的，不看个三五十本书并掌握它是做不到的。以数据结构算法来说，至少要看个5～10本这方面的著作；以软件设计来 说，光懂结构化设计、面向对象设计和一些设计模式是不够的，还要了解软件架构设计、交互设计、面向方面的设计、面向使用的设计、面向数据结构算法的设计、 情感化设计等，否则是很难进到这个楼层的。
当然除了上面说的知识外，大虾们还需要去学习各种经验和技巧。当然这点难不倒他们，现在出版的书籍众多，网络上的技术文章更是不胜数，然后再去各种 专业论坛里泡一泡，把这些书籍和文章中的各种经验、技能、技巧掌握下来，再去学习一些知名的开源项目如Apache或Linux操作系统的源代码实现等。 此时对付一般的疑难问题通常都不在话下，菜鸟和大虾们会觉得你很"牛"，你也就爬到了第3层，晋升为"牛人"了。
看了上面所讲的要求，可能有些大虾要晕过去了，成为牛人要学这么多东西啊！要求是不是太高了？其实要求一点也不高，这么点东西都掌握不了的话，怎么能让别人觉得你"牛"呢？
需要提一下的是，进入多核时代后，从第2层爬到第3层增加了一道多核编程的门槛。当然要迈过这道门槛并不难，已经有很多前辈高人迈进了这道门槛，只要循着他们的足迹前进就可以了。想迈进这道门槛者不妨去学习一下TBB开源项目的源代码(链接：http://www.threadingbuildingblocks.org/)，然后上Intel的博客（http://softwareblogs-zho.intel.com/）和多核论坛（http://forum.csdn.net/Intel/IntelMulti-core/）去看看相关文章，再买上几本相关的书籍学习一下。
在国内， 一旦成为"牛人"，通常可以到许多知名的公司里去，运气好者可以挂上一个架构师的头衔，甚至挂上一个"首席架构师"或者"首席xx学家"的头衔也不足为 奇。有不少爬到这层的人就以为到了楼顶了，可以眼睛往天上看了，开始目空一切起来，以为自己什么都可以做了，什么都懂了，经常在网络上乱砸板砖是这个群体 的最好写照。由此也看出，国内的牛人数量仍然众多，远多于西方的牛人数量，在这层上仍然是领先的。
也有不少谦虚的"牛人"，知道自己现在还不到半桶水阶段。他们深知爬楼的游戏就像猴子上树一样，往下看是笑脸，往上看是屁股。为了多看笑脸，少看屁股，他们并没有在此停步不前，而是继续寻找到更上一层的楼梯，以便继续往上爬。
第4层 大牛从第3层爬到第4层可不像上面说过的那几层一样容易，要成为大牛的话，你必须要能做牛人们做不了的事情，解决牛人们解决不了问题。比如牛人们通常都 不懂写操作系统，不会写编译器，不懂得TCP/IP协议的底层实现，如果你有能力将其中的任何一个实现得象模象样的话，那么你就从牛人升级为"大牛"了。
当然，由于各个专业领域的差别，这里举操作系统、编译器、TCP/IP协议只是作为例子，并不代表成为"大牛"一定需要掌握这些知识，以时下热门的 多核编程来说，如果你能比牛人们更深入地掌握其中的各种思想原理，能更加自如的运用，并有能力去实现一个象开源项目TBB库一样的东西，也可以成为"大 牛"，又或者你能写出一个类似Apache一样的服务器，或者写出一个数据库，都可以成为"大牛"。
要成为"大牛"并不是一件简单的事情，需要付出比牛人们多得多的努力，一般来说，至少要看过200~400本左右的专业书籍并好好掌握它，除此之外，还得经常关注网络和期刊杂志上的各种最新信息。
当"牛人"晋升为"大牛"，让"牛人们"发现有比他们更牛的人时，对"牛人"们的心灵的震撼是可想而知的。由于牛人们的数量庞大，并且牛人对大虾和 菜鸟阶层有言传身教的影响，所以大牛们通常能获得非常高的社会知名度，几乎可以用"引无数菜鸟、大虾、牛人竞折腰"来形容，看看前面提过的Linus Torvalds等大牛，应该知道此言不虚。
虽然成为"大牛"的条件看起来似乎很高似的，但是这层楼并不是很难爬的一层，只要通过一定的努力，素质不是很差，还是有许多"牛人"可以爬到这一层的。由此可知，"大牛"这个楼层的人数其实并不像想像的那么少，例如比尔·盖茨之类的人好像也是属于这一层的。
由于"大牛"这层的人数不少，所以也很难统计除到底是中国的"大牛"数量多还是西方的大牛数量多？我估计应该是个旗鼓相当的数量，或者中国的"大牛"们会更多一些。
看到这里，可能会有很多人会以为我在这里说瞎话，Linus Torvalds写出了著名的Linux操作系统，我国并没有人写出过类似的东西啊，我国的"大牛"怎么能和西方的比呢? 不知大家注意到没有，Linus Torvalds只是写出了一个"象模象样"的操作系统雏形，Linux后来真正发展成闻名全球的开源操作系统期间，完全是因为许多支持开源的商业公司如 IBM等，派出了许多比Linus Torvalds更高楼层的幕后英雄在里面把它开发出来的。
可能有些菜鸟认为Linus Torvalds是程序员中的上帝，不妨说个小故事：
Linus，Richard Stallman和Don Knuth（高德纳）一同参加一个会议。
Linus 说："上帝说我创造了世界上最优秀的操作系统。"
Richard Stallman自然不甘示弱地说："上帝说我创造了世界上最好用的编译器。"
Don Knuth一脸疑惑的说："等等，等等，我什么时候说过这些话？"
由此可以看出，Linus Torvalds的技术水平并不像想像中那么高，只是"牛人"和"大虾"觉得"大牛"比他们更牛吧了。在我国，有一些当时还处于"大虾"层的人物，也能写 出介绍如何写操作系统的书，并且书写得非常出色，而且写出了一个有那么一点点象模象样的操作系统来。我想中国的"大牛"们是不会比西方差的，之所以没有人 写出类似的商业产品来，完全是社会环境的原因，并不是技术能力达不到的原因。
"大牛"们之所以成为大牛，主要的原因是因为把"牛人"给盖了下去，并不是他们自己觉得如何牛。也许有很多菜鸟、大虾甚至牛人觉得"大牛"这层已经 到顶了，但大多数"大牛"估计应该是有自知之明的，他们知道自己现在还没有爬到半山腰，也就勉强能算个半桶水的水平，其中有些爬到这层没有累趴下，仍然能 量充沛，并且又有志者，还是会继续往更上一层楼爬的。
看到这里，也许有些菜鸟、大虾、牛人想不明白了，还有比"大牛"们更高的楼层，那会是什么样的楼层？下面就来看看第5层楼的奥妙。
第5层 专家当大牛们真正动手做一个操作系统或者类似的其他软件时，他们就会发现自己的基本功仍然有很多的不足。以内存管理为例，如果直接抄袭Linux或者其 他开源操作系统的内存管理算法，会被人看不起的，如果自动动手实现一个内存管理算法，他会发现现在有关内存管理方法的算法数量众多，自己并没有全部学过和 实践过，不知道到底该用那种内存管理算法。
看到这里，可能有些人已经明白第5层楼的奥妙了，那就是需要做基础研究，当然在计算机里，最重要的就是"计算"二字，程序员要做基础研究，主要的内容就是研究非数值"计算"。
非数值计算可是一个非常庞大的领域，不仅时下热门的"多核计算"与"云计算"属于非数值计算范畴，就是软件需求、设计、测试、调试、评估、质量控 制、软件工程等本质上也属于非数值计算的范畴，甚至芯片硬件设计也同样牵涉到非数值计算。如果你还没有真正领悟"计算"二字的含义，那么你就没有机会进到 这层楼来。
可能有人仍然没有明白为什么比尔·盖茨被划在了大牛层，没有进到这层来。虽然比尔·盖茨大学未毕业，学历不够，但是家有藏书2万余册，进入软件这个 行业比绝大部分人都早，撇开他的商业才能不谈，即使只看他的技术水平，也可以算得上是学富五车，顶上几个普通的计算机软件博士之和是没有问题的，比起 Linus Torvalds之类的"大牛"们应该技高一筹才对，怎么还进不了这层楼呢？
非常遗憾的是，从Windows操作系统的实现来看，其对计算的理解是很肤浅的，如果把Google对计算方面的理解比做大学生，比尔·盖茨只能算做一个初中生，所以比尔·盖茨永远只能做个大牛人，成不了"专家"。
看到这里，也许国内的大牛们要高兴起来了，原来比尔·盖茨也只和我等在同一个层次，只要再升一层就可以超越比尔·盖茨了。不过爬到这层可没有从"牛 人"升为"大牛"那么简单，人家比尔·盖茨都家有2万多册书，让你看个500~1000本以上的专业书籍并掌握好它应该要求不高吧。当然，这并不是主要的 条件，更重要的是，需要到专业的学术站点去学习了，到ACM，IEEE，Elsevier，SpringerLink，SIAM等地方去下载论文应该成为 你的定期功课，使用Google搜索引擎中的学术搜索更是应该成为你的日常必修课。此外，你还得经常关注是否有与你研究相关的开源项目冒出来，例如当听到 有TBB这样针对多核的开源项目时，你应该第一时间到Google里输入"TBB"搜索一下，将其源代码下载下来好好研究一番，这样也许你的一只脚已经快 迈进了这层楼的门槛。
当你象我上面说的那样去做了以后，随着时间的推移，总会有某天，你发现，在很多小的领域里，你已经学不到什么新东西了，所有最新出来的研究成果你几 乎都知道。此时你会发现你比在做"牛人"和"大牛"时的水平不知高出了多少，但是你一点也"牛"不起来，因为你学的知识和思想都是别人提出来的，你自己并 没有多少自己的知识和思想分享给别人，所以你还得继续往楼上爬才行。
我不知道国内的"专家"到底有多少，不过有一点可以肯定的是，如果把那些专门蒙大家的"砖家"也算上的话，我们的砖家比西方的要多得多。
第6层 学者
当"专家"们想继续往上一层楼爬时，他们几乎一眼就可以看到楼梯的入口，不过令他们吃惊的是，楼梯入口处竖了一道高高的门槛，上面写着"创新"二字。不幸的是，大多数人在爬到第5层楼时已经体能消耗过度，无力翻过这道门槛。
有少数体能充足者，可以轻易翻越这道门槛，但是并不意味着体力消耗过度者就无法翻越，因为你只是暂时还没有掌握恢复体能的方法而已，当掌握了恢复体能的方法，将体能恢复后，你就可以轻易地翻越这道门槛了。
怎么才能将体能恢复呢？我们的老祖宗"孔子"早就教导过我们"温故而知新"，在英文里，研究的单词是"research"，其前缀"re" 和"search"分别是什么意思不用我解释吧。或许有些人觉得"温故而知新"和"research"有些抽象，不好理解，我再给打个简单的比方，比如你 在爬一座高山，爬了半天，中途体力不支，怎么恢复体力呢？自然是休息一下，重新进食一些食物，体力很快就可以得到恢复。
由此可知，对体能消耗过度者，休息＋重新进食通常是恢复体能的最佳选择。可惜的是，国内的老板们并不懂得这点，他们的公司里不仅连正常国家规定的休 息时间都不给足，有些公司甚至有员工"过劳死"出现。所以国内能翻越"创新"这道门槛的人是"少之又少"，和西方比起来估计是数量级的差别。
再说说重新进食的问题，这个重新进食是有讲究的，需要进食一些基础性易消化的简单食物，不能进食山珍海味级的复杂食物，否则很难快速吸收。以查找为 例，并不是去天天盯着那些复杂的查找结构和算法进行研究，你需要做的是将二分查找、哈希查找、普通二叉树查找等基础性的知识好好地复习几遍。
以哈希查找为例，首先你需要去将各种冲突解决方法如链式结构、二次哈希等编写一遍，再试试不同种类的哈希函数，然后还需要试试在硬盘中如何实现哈希 查找，并考虑数据从硬盘读到内存后，如何组织硬盘中的数据才能快速地在内存中构建出哈希表来，...，这样你可能需要将一个哈希表写上十几个不同的版本， 并比较各个版本的性能、功能方面的区别和适用范围。
总之，对任何一种简单的东西，你需要考虑各种各样的需求，以需求来驱动研究。最后你将各种最基础性的查找结构和算法都了然于胸后，或许某天你再看其他更复杂的查找算法，或者你在散步时，脑袋里灵光一现，突然间就发现了更好的方法，也就从专家晋升为"学者"了。
学者所做的事情，通常都是在前人的基础上，进行一些小的优化和改进，例如别人发明了链式基数排序的方法，你第1个发现使用一定的方法，可以用数组替代链表进行基数排序，性能还能得到进一步提高。
由于学者需要的只是一些小的优化改进，因此中国还是有一定数量的学者。不过和国外的数量比起来，估计少了一个数量级而已。
也许有人会觉得现在中国许多公司申请专利的数量达到甚至超过西方发达国家了，我们的学者数量应该不会比他们少多少。因此，有必要把专利和这里说的创新的区别解释一下。
所谓专利者，只要是以前没有的，新的东西，都可以申请专利；甚至是以前有的东西，你把他用到了一个新的领域的产品里去，也可以申请专利。比如你在房 子里造一个水泥柱子，只要以前没有人就这件事申请专利，那么你就可以申请专利，并且下次你把水泥柱子挪一个位置，又可以申请一个新的专利；或者你在一个柜 子上打上几个孔，下次又把孔的位置改一改，...，均可申请专利。
这层楼里所说的创新，是指学术层面的创新，是基础研究方面的创新，和专利的概念是完全不同的，难度也是完全不同的。你即使申请了一万个象那种打孔一类的专利，加起来也够不到这层楼里的一个创新。
当你爬到第6层楼时，你也许会有一种突破极限的快感，因为你终于把那道高高的写着"创新"二字的门槛给翻过去了，实现了"0"的突破。这时，你也许 有一种"独上高楼，欲望尽天涯路"的感觉，但是很快你会发现看到的都是比较近的路，远处的路根本看不清楚。如果你还有足够的体力的话，你会想爬到更高一层 的楼层去。
第7层 大师
从第6层楼爬到第7层楼，并没有多少捷径可走，主要看你有没有足够的能量。你如果能象Hoare一样设计出一个快速排序的算法；或者象Eugene W. Myers一样设计出了一个用编辑图的最短路径模型来解决diff问题的算法；或者象M.J.D. Powell一样提出了一个能够处理非线性规划问题的SQP方法；或者你发现基于比较的排序算法，它的复杂度下界为O(NLogN)；或者你发现用栈可以 将递归的算法变成非递归的；或者你设计出一个红黑树或者AVL树之类的查找结构；或者你设计出一个象C++或Java一样的语言；或者你发明了 UML；...，你就爬到了第7层，晋升为"大师"了。
上面举的这些例子中，其中有些人站的楼层比这层高，这里只是为了形象说明而举例他们的某个成就。从上面列出的一些大师的贡献可以看出，成为大师必须 要有较大的贡献。首先解决问题必须是比较重要的，其次你要比前辈们在某方面有一个较大的提高，或者你解决的是一个全新的以前没有解决过的问题；最重要的 是，主要的思路和方法必须是你自己提供的，不再是在别人的思路基础上进行的优化和改进。
看了上面这些要求，如果能量不够的话，你也许会觉得有些困难，所以不是每个人都能成为"大师"的。中国软件业里能称得上是"大师"的人，用屈指可数来形容，估计是绰绰有余。值得一提得是，国外的"大师"就象我们的"大牛"一样满天飞的多。
我把我猜测本国有可能进到这层楼的大师列一下，以起个抛砖引玉的作用。汉王的"手写识别"技术由于是完全保密的，不知道它里面用了什么思想，原创思 想占的比重有多少，因此不知道该把它划到这层楼还是更高一层楼去。原山东大学王小云教授破解DES和MD5算法时，用到的方法不知道是不是完全原创的，如 果是的话也可进到这层楼来。
陈景润虽然没有彻底解决哥德巴赫猜想，但他在解决问题时所用的方法是创新的，因此也可以进到这层楼来。当然，如果能彻底解决哥德巴赫猜想，那么可以算到更高的楼层去。
求伯君和王志东等大牛们，他们在做WPS和表格处理之类的软件时，不知是否有较大的原创算法在里面，如果有的话就算我错把他们划到了大牛层。由于所 学有限，不知道国内还有那些人能够得上"大师"的级别，或许有少量做研究的教授、院士们，可以达到这个级别，有知道的不妨回个帖子晾一晾。
鉴于"大师"这个称号的光环效应，相信有不少人梦想着成为"大师"。或许你看了前面举的一些大师的例子，你会觉得要成为大师非常困难。不妨说一下，现在有一条通往"大师"之路的捷径打开了，那就是多核计算领域，有大量的处女地等待大家去挖掘。
以前在单核时代开发的各种算法，现在都需要改写成并行的。数据结构与算法、图像处理、数值计算、操作系统、编译器、测试调试等各个领域，都存在大量的机会，可以让你进到这层楼来，甚至有可能让你进到更高一层楼去。
第8层 科学家
科学家向来都是一个神圣的称号，因此我把他放在了“大师”之上。要成为科学家，你的贡献必须超越大师，不妨随便举一些例子。
如果你象Dijkstra一样设计了ALGOL语言，提出了程序设计的三种基本结构：顺序、选择、循环，那么你可以爬到第8层楼来。顺便说一下，即使抛开这个成果，Dijkstra凭他的PV操作和信号量概念的提出，同样可以进到这层楼。
如果你象Don Knuth一样，是数据结构与算法这门学科的重要奠基者，你也可以进到这层楼来。当然，数据结构和算法这门学科不是某个人开创的，是许多大师和科学家集体开创的。
如果你象巴科斯一样发明了Fortran语言，并提出了巴科斯范式，对高级程序语言的发展起了重要作用，你也可以进到这层楼来。
或者你象Ken Thompson、Dennis Ritchie一样发明了Unix操作系统和功能强大、高效、灵活、表达力强的C语言，对操作系统理论和高级编程语言均作出重大贡献，那么你也可以进到这层楼来。
或者你有Frederick P. Brooks一样机会，可以去领导开发IBM的大型计算机System/360和OS/360操作系统，并在失败后反思总结，写出《人月神话》，对软件工程作出里程碑式的贡献，你也可以进到这层来。
或者你提出了面向对象设计的基本思想，或者你设计了互联网的TCP/IP协议，或者你象Steven A.Cook一样奠定NP完全性的理论基础，或者你象Frances Allen一样专注于并行计算来实现编译技术，在编译优化理论和技术取得基础性的成就，…，均可进入这层。
当然，如果你发明了C++语言或者Java语言，你进不到这层来，因为你用到的主要思想都是这层楼中的科学家提出的，你自己并没有没有多少原创思想在里面。
看了上面列出的科学家的成就，你会发现，要成为“科学家”，通常要开创一门分支学科，或者是这个分支学科的奠基者，或者在某个分支学科里作出里程碑式的重大贡献。如果做不到这些的话，那么你能象Andrew C. Yao（姚期智）一样在对计算理论的多个方向如伪随机数生成，密码学与通信复杂度等各个方向上作出重要贡献，成为集大成者，也可以进入这层楼。
成为“科学家”后，如果你有幸象Dijkstra一样，出现在一个非常重视科学的国度。当你去世时，你家乡满城的人都会自动地去为你送葬。不过如果不幸生错地方的话，能不挨“板砖”估计就算万幸了。
从上面随便举的一些例子中，你可能能猜到，西方科学家的数量是非常多的，于是你会想中国应该也有少量的科学家吧？我可以很负责任地告诉你一个不幸的结果，中国本土产生的科学家的数量为0。目前在国内，软件领域的唯一的科学家就是上面提过的姚期智，还是国外请回来的，并不是本土产生的。
可能你不同意我说的本土科学家数量为0的结论，因为你经常看到有许多公司里都有所谓“首席XX科学家”的头衔。我想说的是，这些所谓的“首席XX科学家”都是远远够不到这层楼的级别的，有些人的水平估计也就是一个“牛人”或“大牛”的级别，好一点的最多也就一个“学者”的级别。尤其是那些被称作“首席经X学家”的，基本上可以把称号改为“首席坑大家”。
虽然我国没有人能爬到这层楼上来，但是西方国家仍然有许多人爬到了比这层更高的楼上。如果要问我们比西方落后多少？那么可以简单地回答为：“落后了三层楼”。下面就来看看我们做梦都没有到过的更高一层楼的秘密。
第9层 大科学家
进入这层楼的门槛通常需要一些运气，比如某天有个苹果砸到你头上时，你碰巧发现了万有引力，那么你可以进到这层楼来。当然，万有引力几百年前就被人发现了，如果你现在到处嚷嚷着说你发现了万有引力，恐怕马上会有人打110，然后警察会把你送到不正常人类的聚集地去。因此，这里举万有引力的例子，只是说你要有类似的成就才能进到这层楼来。
牛顿发现万有引力定律开创 了经典物理运动力学这门学科，如果你也能开创一门大的学科，那么你就从科学家晋升为“大科学家”。比如爱因斯坦创建了相对论，从一个小职员变成了大科学 家。当然大科学家可远不止这两人，数学界里比物理学界更是多得多，如欧几里得创建了平面几何，笛卡尔开创解析几何，还有欧拉、高斯、莱布尼茨等数不清的人 物，跟计算相关的大科学家则有图灵等人。
从上面列出的一些大科学家 可以发现，他们的成就不仅是开创了一个大的学科，更重要的是他们的成就上升到了“公理”的层面。发现公理通常是需要一点运气的，如果你的运气不够好的话， 另外还有一个笨办法也可以进到这层楼来，那就是成为集大成者。例如冯·诺伊曼，对数学的所有分支都非常了解，许多领域都有较大的贡献，即使撇开他对计算机 的开创贡献，成为大科学家照样绰绰有余。
当然，程序员们最关心的是 自己有没有机会变成大科学家。既然计算机这门大学科的开创性成果早就被冯·诺伊曼、图灵等人摘走了，那么程序员们是不是没有机会变成大科学家了呢？我们的 古人说得好：“江山代有才人出，各领风骚数百年”，现在在计算机这门学科下面诞生了许多非常重要的大的分支，所以你还是有足够的机会进到这层楼的。
如果你能够彻底解决自然语言理解（机器翻译）这门学科中的核心问题， 或者你在人工智能或者机器视觉（图像识别）方面有突破性的发现，那么你同样可以轻易地晋升为“大科学家”。这样当某天你老了去世时，或许那天国人已经觉醒，你也能享受到如Dijkstra一样的待遇，有满城甚至全国的人去为你送葬。
❾ 如何理解brooks法则
它是一种实践，应用全面、严密的方法来描述组织之流程、信息系统、人员和组织子单元的当前或未来结构，以便其与组织的核心目标和战略方向保持一致