我们都知道，优秀的程序员能够开发出超棒的功能、网站、应用程序等。他们有什么共同点呢？

在我的研究中，他们的共同点不仅仅是精通某门语言或拥有很好的教育背景。真正有才华的程序员对基础知识掌握到炉火纯青的地步。这个基础使他们能创造伟大的东西，提出突破性的想法。

想想金字塔：它的底部非常之大，越往上越小，顶部是尖尖的。编程的基础知识就是金字塔的底部，一切都从那里开始。

那么这些基础知识是什么呢？根据我的经验和我研究过的程序员的背景，我认为编程基础知识有两部分。

超凡的问题解决者

首先，你必须是一个高效的问题解决者。这是一个重要的起点，因为编程就是解决问题。

虽然解决问题的方法有很多，但问题解决流程有几个部分让我印象深刻。超凡的问题解决者会提炼出问题的本质，以便确定他们的总体目标，并有目的地开始处理问题。然后，他们将每个问题分解成小块的、可管理的部分，依次处理每个部分。有时还会实现它的可视化。

这个过程比听起来要难。当我刚开始编程时，我遇到了瓶颈：跟很多人一样，我在学校从来没有学会如何解决问题（这是一种不容易教授的技能）。数学老师给我们布置了一组习题集，然后我们就立即开始做题——这就是我刚开始编程时所做的事情。毫不奇怪，我压根儿不会，连最简单的问题也不知道如何解决。

我开始学习问题解决流程、学习如何高效解决问题，这时，事情开始发生变化。我现在在解决一个问题之前，先分析它的目的。我要感谢George Polya的书《怎样解题 数学思维的新方法》（购买链接：当当丨京东）给我的建议。

我将Polya的一些理念应用到编程中，比如理解问题。Polya 写道：“必须理解问题。”这包括能够“指出问题的主要部分：未知部分、数据和条件”。对于每个问题，我都会拿出一张纸，写下这些问题的答案：我要解决什么问题？（未知部分）；我现在拥有什么？（数据）；我需要注意哪些限制或细节？（条件）。

上面的几个问题答案似乎是显而易见的，但很容易被忽视。我经常在某个问题上投入数小时，但很久之后才意识到，我忽略了问题陈述中一个小而关键的细节。写下问题的细节让我的思考慢下来，让我能够准确地思考我需要做什么。这是成功的一半。

在此基础上，我会制定一个计划，这也是Polya的另一个建议。它很有意义。我写文章前先写提纲，画家在作画之前先画一幅素描稿，建筑商根据图纸建造房屋……编程也一样。与其急着去做，还不如先思考我要做什么，然后制定一个计划。

做计划的方法很多。

• 有时我只是简单地用数字列表列出我需要采取的步骤：1. 做AAA；2. 做BBB。

• 我还会把问题“可视化”：当我学习for循环的时候，我拿出一把杏仁，用这堆杏仁学习迭代。这现在看起来可真够愚蠢的，但它在我初学阶段帮助我思考了这个问题。

• 我还会画图或者图表。对于递归问题，我会绘制一个图表，说明每次递归调用时发生的情况，直到我理解它为止。

我几乎总是能找到一种方法使问题更易于处理，这就简化了问题，并帮助我发现处理此类问题的模式。

在此之上最重要的是，在解决一个问题之前，先分析它的目的，并在解决问题的过程中始终保持这种目的感。

尽管制定了计划，但问题仍然很难，我仍然会被困住。成为一个伟大的问题解决者需要时间。我仍在为此而努力，我知道这份努力绝对值得。你可以看到不同之处。

当我阅读一个超凡的问题解决者编写的代码时，我能感到他的代码很干净，很容易理解；变量的名称都很好；功能简单明了；每一行代码都有特定的用途，没有多余。代码的清晰性反映了程序员的思想流程：我从头到尾流畅地阅读代码，确切地知道每一行代码的意义。这是超凡的问题解决途径，也是我所追求的。

计算机科学

学习计算机科学是第二个编程基础知识。我最近开始学习计算机科学，我很喜欢它，因为我正在超越表面的层次。例如，当我使用内置函数时，我将“在后台”了解其运行。我还在学习内存和运行时间等等其他主题。简而言之，我正在学习为什么计算机会做它所做的事情。

了解这个原因可以增加我的背景知识，让我更有见识，这样，我在写代码时会更加深思熟虑。例如，现在我对运行时间有了一些了解，我将选择使用二分查找，而不是循环访问列表中的每个元素。

它还丰富了我对核心编程概念运行的理解。例如，我正在处理一个递归问题，但没有得到预期的解决。经过仔细检查，我明白了其中的原因：它与调用堆栈的执行有关。而就在几个月前，我几乎完全不会意识到这一点。

以及使用“类”（class）。我在“类”上挣扎了很长一段时间，不敢用它。我知道怎么写，但不确定什么时候以及为什么要用它。我创建实例和调用方法，当我了解到这时我的计算机内部实际发生了什么时，这种情况发生了变化。当我有了一些背景后，我终于知道怎么用“类”了。在递归和类上，计算机科学填补了我知识的空白。

很多时候，基础知识被抛到了一边。进步很可能非常慢：当有所选择时，人们倾向于选择更“有趣”的方法来解决问题，这是一个耻辱。掌握基础知识的程序员似乎对编程充满信心：他们知道自己如此选择的方式和原因——这还可以改进他们的工作，提高他们的认可度。

此外，扎实的基础知识使学习新的语言和技术变得更容易。例如，花时间真正理解一种语言的核心概念，如迭代、递归和抽象，将有助于另一种语言的学习。简单地说，掌握了基础知识，就会有很多收获，而且几乎没有什么损失。