java学习、java教程、java编程：怎样才算是编程高手？

1、高手的定义和养成关键

我估计如果问100个人“什么样的程序员是高手？”，那答案会有100多个。因为同一个人还可能给高手下不同的定义。

在这里我们认为，在特定领域里能搞定大部分人搞不定事情的就是高手。从这样一个定义出发，我们会发现在技术人员和销售人员眼里，高手的内涵是有很大差异的。

纯技术人员更多的关注性能能不能提到极致，并发能不能处理的很好，内存溢出Bug能不能很快搞定，类库的机理熟悉不熟悉等等。而在销售人员的眼里，则在技术外还多看了些东西，比如业务流程熟不熟悉、使用性好不好、能否迅速对应变化、能否在限定工期和预算下搞定任务等。

考虑到职场和产品销售有着非常紧密的关系，我们这里使用后一个视角，而非是单纯的技术视角。

高手有很多种类型

有几类本质上很不同的人都会被视为高手，比如说：

能写出很牛的病毒的。这个不举例子，但当年读过CIH的代码，我是被其精巧给震住了。此外也许搞加密解密的也应该放在这个类别里。

能把一堆3D图形放到64K的。以前专门有个比赛是干这个的，64K大小的EXE能给你放10几分钟很酷的3D动画，第一次见绝对会很震惊。

能迅速调试出问题所在的。内存泄露、多线程同步这类问题往往让人纠缠很久也搞不定，但就是有人能很快的解决这类问题。

能仅靠几个人就架起高并发网站的。新兴Web2.0网站如：Flickr，甚至还可以包括Google，在初期往往是几个人搞起来的，这些人名声不显，但绝对是高手。

能主导开发出很牛的产品的。这个上可以想想Unix和Linux的作者等。

能主持大规模软件设计的。这个往往更有商业价值，我们常说的Martin Fowler应该可以算在这个类别。

能把一种语言研究的特别牛的。想想各个编程语言的创建者，想想C++的大牛们。当然创建某一门语言的也可以归到这个类别里。

能开辟自己方法论的。比如搞CMMI的Watts S. Humphrey。

能写出很牛的书的。比如：Windows平台下写了Windows核心编程的Jeffry Richard。

能写出很牛的算法的。比如：Donald Knuth。

……

这个表应该还可以加长很多，单以大家认可这个角度来看确实高手可以从各个方面冒出来。 

不管在那一方面，要想成为上面所描述的高手总是需要学习、思考、实践这些环节，这没什么可说的。但和软件相关的知识其实多如牛毛，完全不像小说里武功秘籍那么稀缺，几乎可以讲满地都是。这就使选择和集中成为难题。

只学不用没意义

软件的三个基本特征（技术更迭快、低介入门槛、多内部分野）就像铡刀一样，一旦选择出错，就会把个人的努力切的粉碎，一点价值也留不下来。而与此相对的，则是人的黄金学习时间其实并不多 —— 不过是毕业后的10年左右的时间。

曾经有人希望自己能够从事嵌入式软件的开发，因此给自己买了ARM板，自己在家里花了很多时间来学习并实践相关知识，最终却因为其他的原因进入了一家做网络的公司。这个人等价于被软件的内部分野较多，而彼此间技能流动性较差这样的一个特质斩了一刀，被斩掉的倒不是ARM板，而是自己一年多的辛苦投入。这种情况下强调学的知识将来有用是没有太大意义的，因为还有两刀在等着：如果你三年都不做这个，你今天学到的知识可能会被更迭掉了，同时由于你年纪增长了，可能也不太适合与大批新介入这个行业的人员进行竞争。 

这类事情使软件行业中的成为高手这事变得复杂了。

为了在成为高手这条路上走的顺畅，事实上有三个关键点：

• 一是要有一张全局性的地图，以便选好方向；

• 二是要知道都有那些坑，好绕开它，免得掉进去。

• 三是要有足够的热情和动力，能坚持走下去。下面将分别从这三个方面来说明成为高手途径和方法，而这种途径和方法会因为具体目标不同而有所微调。

2、全局性的地图 

清代著名学者曾对知识地图的必要性做过非常精确的表述：

凡读书最切要者，目录之学也。目录明，方可读书，不明，终是乱读。

---王鸣盛，《十七史商榷》

目录即是地图。

对于软件开发的知识，我更愿意使用下面的的“地图”，这不一定是最合理的，但确实对归纳各种软件开发知识有所帮助。

通用的领域知识

• 编程语言（C/C++，Java，C#，Python，Perl，PHP等）

• 框架和类库(Struts，Spring，OSGi的某个具体实现，MFC，Boost等)

• 平台(Windows API，POSIX，.Net Framework※1，Java API，C/C++ Runtime Library等）。恰如Jeffry Richter所说，大多时候可以从内存机制、线程机制、错误处理、异常处理、组件构建、组件组合等方面来进一步考察一个平台。

• 计算机体系结构(CPU指令，虚拟存储等)

• 数据库

• 实用技巧(调试方法，代码生成器等 )

• ... ...

有的时候子类别间的界限并不是很容易界定，其中一个主要原因就是存在着像.Net Framework这样涵盖了过多内容的概念。

概念和逻辑创建和优化

• 面向对象分析和设计/结构化分析和设计

• 设计模式

• 重构

• 契约式编程

• UML 

• ... ...从形式上来看UML更近似于一种编程语言，但从其目的上来看也许归在这里是更合适的一种选择。

专业领域知识

图形图像算法

• 网络协议

• 人工智能

• 数值/非数值类算法

• 财务知识

• 负载均衡

• ... ...

关于软件的间接知识：

需求开发和描述

估算

• 估算法。比如，COCOMO, FP等。

• 估算术。比如，使用计数等原始办法。

 

软件工程和方法论

• 轻量型方法论。比如敏捷。

• 大方法论。比如CMMI

• 综合分析。比如，《人月神话》，《人件》所做的工作。 

随着待解决问题越来越复杂，通用的领域知识中，几种技术往往会组成一种技术Stack，他们更需要被看做一组必须一起掌握的知识，比如：LAMP（Linux+Apache+MySQL+Python/PHP）。

当然上面罗列的远不是全部，这种罗列更多的是展示一种分类的方法。通过对这种分类方法的补充和完善，大多可接触到知识都可以被归入特定的类别，比如说：WinRT可以看做一种新的平台，HTML5则可以看做是一种语言等。

每个人可以根据自己的情形，参照上面的分类建立属于自己的地图，有点问题没关系，有就比没有要好很多。接下来依据这样的地图就可以选一条自己的线路，持续累积，寻求实践机会，最终就很可能会成为真正的高手。

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