2.反其道而行之，成为优秀的程序员

1.大多数程序员的行为

　　　　分析主要行为

　　1）喜欢谈论编程语言

• • 谈论得最多的话题，哪个编程语言更有优势，关注编程语言的排行，正因为此，有一部分人会以不断学习新的编程语言为乐，以此作为区别于普通程序员的凭证。相反，另一部分人由于经验不足，区分不了具体哪个语言才是最适合自己的，从而迟迟不肯行动，陷入无限的纠结中。有时不同编程语言的阵营间还会产生口角，这种现象被视为对各自信仰的捍卫，进而还会引起大多数人的围观。
  • 现实世界中，学好一门外语，相当于打开了一个新的世界，例如学好了英语，你便可以自由穿梭在以英语为母语的国家中，了解他们的文化和历史，掌握第一手外文知识，从而能够帮助你更好的决策，可以说多掌握一门外语能让你的认知获得线性增长。但是计算机语言相反，我们的目的不是学更多的编程语言，而是利用计算机，帮助我们完成具体的任务。同一种任务，可以不同的编程语言来实现。
  • 优秀的程序员不会把大量的时间放在编程语言上，而是把注意力放在更重要的事情上。

　　　2）不重视基础

• • 从小不能努力，长大做IT：这句话的意思是，IT行业门槛非常低，任何人只需要学完任何一门编程语言就可以入行。深层意思就是，重复性的劳动，不需要太有创造力的人才
  • 经常会听到聊算法的问题，算法到底重不重要，给出答案最多的是不重要，因为工作中几乎用不到。这典型是实用性主义的答案，这个答案其实也极其具有迷惑性，不常用到是事实，但是不能推导出算法不重要的结论。
  • 算法是软件的灵魂，谷歌搜索引擎就是靠PageRank算法，使其与市场上的其他搜索产品拉开差距的。算法直接影响的是搜索体验，大概率的把人们想要的东西排在最前面。提升算法能力不仅可以提升软件的竞争力，而且可以提升逻辑思维能力，人与人之间的差距莫过于此。
  • 人工智能时代，应多专研监督学习、非监督学习的算法。算法只是基础中的一类，操作系统的原理、TCP/IP协议、MySQL中的Innodb引擎、Redis实现原理、Reactor网络模型等都属于基础。据统计，一个人所学的全部知识基础知识只占3~5%，牢牢地掌握这些基础知识，可以在日新月异知识海洋中以不变应万变的法宝。

　　　　3）不重视效率的提升

• • 常常受限于解bug的恶性循环中——以前版本的bug还没解完，新功能上线又出现一堆bug。解bug是一件特别阻碍生产力的事情，它是一件副产品，理论上员工应该把大部分精力都用在开发上，而大多数公司却在维护软件的稳定性上付出了巨大的成本。
  • 抱怨自己的工作辛苦，工资却不高。造成的原因是：未考虑过自己投入的时间能给公司带来多大的收益，大部分时间都在解决bug，产出不仅是零，还是负的。所以就工资就不是很高。
  • 开发过程特别在意产品的开发时间，希望尽可能的完成开发并发布产品。但是产品发布后，可能需要10个月甚至更多的时间来进行维护，这是一个本末倒置的现象。与此相反的是，每个人都有意识的提升自己的工作效率，提升自己的出品质量，把更多的事情投入到有价值的事情上，公司的业绩不会差，工资也可能得到提升。
  • 如何提高自己的工作效率，可以问自己如下三个问题：

　　　　　　1）是否有更简单的方法

　　　　　　2）如何减少bug的数量

　　　　　　3）做这件事是否有通用的解决方案　

　　　　4）不利用业余时间进行探索　

• • 刚开始工作时可能会有人利用业余时间学习，目的是换一个更好的技术公司作为驱动力，技术的学习氛围更好，谁知道这些都是自己的幻想，究其原因是人都喜欢过的安逸一些，或者以平时很忙为借口，工作之外就不再学习了。不怎么学习造成的后果就是，解决问题能力低下，只能解决上司规定范围内的问题，超出这个范围，要么掩盖，要么规避，反正不会从根本上解决，而是根本不会解决。
  • 对于程序员来说，学习包括看书和代码，每天抽出一个小时来看书，估计可以超过90%的人，同时花时间研究gitHub上优秀的代码，那么剩下人群中的90%将会被甩在身后，读优秀的代码可以让自己飞速成长，就像游戏里面打怪一样，杀死大boss可以获得更多的经验快速提升自己的等级，这个过程是不可逆的，每天完成一次，非常清楚自己不会再写low的代码，完全碾压曾经的自己。

2.总结

　　1）反其道而行之，其实是抽象的方法论，能把不同的特质联系起来，更方便不断提醒自己，还有不足就是大多数英语不太好，不擅长沟通，不学他们认为的无用之学，不会写博客，不会研究自己的产品，下次你问我在干嘛时，我会说在琢磨自己的产品。

　　应该具备的品质：

• • 有解决问题、独立思考的能力
  • 好奇心和探索精神
  • 逻辑清晰，能用通俗易懂的语言将技术问题讲清楚
  • 良好的英语阅读能力
  • 数学算法好