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学编程的疑问:感觉自己不会的东西太多了,不知道如何下手?

2019/10/17 15:47 分类: 学科资讯 浏览:1

学员来源码之前最多的问题是什么,这个问题肯定可以排前5,问出这个问题的朋友们遍布各个年龄段。

感觉自己好像什么都不会,好像很多东西都要学,不知道哪个是重点,不知道该如何下手?

感觉自己也像个无头苍蝇一样,尝试过很多办法?

疯狂买书?

……

最后来我们这儿报名了

总之吧,做过很多尝试。现在我知道了,这就是焦虑。

 

焦虑是好事

首先,如果你有这种心态,那么完全不要慌。这很正常。

而且,这未尝不是一件好事儿!有焦虑,说明自己有上进心,有上进心,是一个人可以变得更好的一个最基础要素。

 

 

什么是知识体系

有很多人问我,到底什么是知识体系。

要我说,知识体系这个词根本就没有人能说的清楚它到底是什么。

因为他真的是可大可小。

你可以说加减乘除是知识体系,也可以说数学学科是知识体系,还可以认为整个基础科学领域才是一个知识体系。

所以,没有必要给自己界定一个明确的体系框架。

很多人说,知识太多了,我不知道该学什么。其实,这么问的人,潜意识里是希望自己可以得到一份完整的知识体系大图,可以得到一个完美的知识学习路径。

但是,我不得不泼一盆冷水。就没有所谓的完整的知识体系大图,更没有完美的学习路径。

 

以为,这最多算是我的知识体系的一个简单总结,但是,我的这份知识体系必然有局限性,局限性就是我对Java知识的认知和了解程度。

再说完美的知识学习路径是否存在,我觉得这是不可能存在的。

因为技术学习,不像我们在学校的时候学习算数,学算数可以先学加减、再学乘除,然后再学方程等等的。

但是,技术是服务于应用的,学习技术的原动力也肯定是因为我要用,所以我才要学。

不管是工作中要用到,还是面试的时候要用到,出发点都是我要用。

但是,每个人要用的知识怎么可能都一样呢?所以,也不存在完美的学习路径。

没有完整的知识体系,也没有完美的学习路径,怎么办?

适合自己的才是最好的!!!这句话有点像是正确的废话。但是,这是我走过焦虑期之后唯一能传达给你的!

 

找一个点,先进去

我觉得,学习是一件很简单的事儿,简单到你打开这篇文章的时候就已经在做了,只是你自己没意识到。

说到技术学习,该怎么做?

更简单。就像步步高点读机,哪里不会写哪里。

那怎么知道自己哪里不会呢?

这个更简单了,只要你开始学,那就知道自己哪里不会了。

那么,怎么开始学呢?

有几个方法,简单可实践:

1、随便找一本书,比如《深入理解Java虚拟机》,翻开目录,总能找到一个自己不会的知识点,然后从这个知识点开始看。

2、工作中遇到的一个问题,或者需要用到某个技术,从把他弄清楚开始。

3、通过我总结的《Java工程师成神之路》,翻开这篇文章,找到自己不会的知识点,然后开始看。

我们的博客中,有很多文章,其实从写文章的第一天起,一直到现在,都在不断的完善知识体系。

 

深度优先与广度优先

接着,说一下学习方法。

学习过程中,必然会遇到更多自己不会的知识点,这时候怎么办?

两种办法,

1、是先不管他,绕过去,回过头再看。

2、是先停下来把这个关联知识点搞清楚,再继续。

说到底这就是图论中的深入优先搜索和广度优先搜索呀,推荐采用的是深度优先,遇到一个搞清楚一个。

 

例如篇分布式有关的文章。如果你仔细看。可能会发现这个思路:

1.什么是分布式?发现相对于集中式来说的,那什么又是集中式。

2.分布式好像和集群很像。那什么是集群?

3.分布式有啥优点,有啥缺点?

4.好像分布式很难保证数据一致性,那什么是数据一致性。什么是CAP,什么是BASE,CAP和ACID好像挺像?

5.数据一直性问题如何产生?如何解决?

6.什么是2pc,什么是3PC,有了2PC为啥要3PC

7.为啥很少有人用2PC和3PC

8.什么是最终一致性。

9.什么是柔性事务,那什么是又是事务呢?

……

其实,不管是深度优先还是光度优先,总会有把图上的各个点串联成一张图的一天。

这不就是所谓的知识体系么?

 

鸡汤没毒

借着这个问题,多说几句鸡汤吧。我们大多数人的努力程度,根本还没到和别人拼天赋的程度。

天赋是决定一个人的下限,而努力才是决定一个人的上限。

最可怕的就是我们并没有尽人事,却埋怨天命。有的时候,从哪开始并不重要,重要的是你要开始啊!!!

知识这东西,殊途同归。你先看哪本书,后看哪本书,差别没那么大,最终那几本有用的书之前的关系还是会被你发现。那个时候,知识体系就有个大概的框架了。然后查缺补漏呗。

慢慢的,知识体系不知不觉就建立起来了。别想那么远。找一个点,先进去。

相信我,坚持下去,1年后,你会感谢我,2年后,你会感谢你自己!

 

#标签:编程学习,编程知识体系